承载高并发的缓存技术究竟是什么？

​Labs 导读

缓存是指可以进行高速数据交换的存储器，它先于内存与CPU交换数据，因此速率很快。那么缓存的运行逻辑是什么，以及缓存有哪些方案，将是本文的介绍重点。

缓存（Cache）是将目标数据存储到一个具备高度可访问性的高速运行层的技术。它旨在快速读取使用率较高的、不经常更新的数据，避免在存取之前的请求重复访问源数据层，产生额外的I/O资源消耗，继而提升业务的并发度。为了提升数据访问的运行速率，缓存数据也要权衡资源容量、数据刷新频率设置过期时间或设置合理的缓存淘汰策略。主流的缓存方案有CDN缓存、浏览器缓存、本地缓存、外部缓存等。

Part 01  CDN缓存 

CDN指的是内容分发网络，将资源缓存在CDN节点上，依靠部署在各地的边缘服务器，通过中心平台的负载均衡、内容分发、调度等功能模块，使用户就近去CDN缓存节点上获取内容，降低网络延迟，提高访问速度。运用到此项缓存技术的业务场景有：前端项目中的HTML、CSS、JS等静态文件、物联网中下载固件包、异地多活架构中的资源请求等等。将这些文件部署或缓存在CDN节点上，提升资源访问速度的同时又保证资源访问的稳定性。

Part 02  浏览器缓存 

浏览器缓存是指浏览器与后端服务器通过HTTP协议下的请求-响应模式来通信时，第一次向服务器发送请求并拿到结果后，会根据响应报文中的缓存规则来实现缓存。比如HTTP/1.1协议下会根据Cache-Control实现强制缓存规则；会在强制缓存失效下根据请求中的缓存标识决定缓存规则。浏览器会话持也是一种缓存实现，目前主流的技术方案有Cookie机制、Session机制、Token机制等。

Part 03  本地缓存 

本地缓存是指将响应数据缓存在服务器的应用进程内存空间里，减少查询持久化层的I/O消耗。优点是数据不需要跨网络传输，读取性能更好，支持的QPS更高；缺点是会占用应用进程的内存空间，故不能进行大数据量的数据存储，而且当所在的应用进程重启时，本地缓存的数据会丢失。在Andlink云平台项目中落地的本地缓存解决方案Caffeine，它的依赖包如下：

    com.github.ben-manes.caffeine
    caffeine
    ${caffeine.version}

Part 04 外部缓存或分布式缓存

与本地缓存相对应的就是外部缓存或分布式缓存，它独立于应用进程部署，并可以设计成集群模式来保证数据读写分离、高性能、高可用。Andlink云平台项目中落地的分布式缓存是基于Spring Boot Cache框架整合Redis集群的方案，该方案可以很好的解决数据丢失、业务并发能力、故障恢复和动态存储扩容等常见业务痛点。结合业务的需求Redis提供了比较全的应对方案，比如单机模式、主从模式、集群模式或哨兵模式，其中哨兵模式可以实现健康检测和自动恢复，是保障高并发业务稳定运作的首选模式。方案的依赖包如下：

    org.springframework.boot
    spring-boot-starter-data-redis
    ${redis.version}


    org.springframework.boot
    spring-boot-starter-cache
    ${cache.version}

当然，主流的缓存技术方案有很多，但总的方向是为了减少底层性能开销、提高业务的高并发能力。目前Andlink云平台支撑着亿级的用户量和千万级的设备请求等，缓存技术在其中扮演着举足轻重的角色。​