缓存乃是一个用于临时存储数据的所在。当用户进行数据查询时，第一步便是在缓存中探寻，倘若找到了，便直接加以运用；要是未找到，就需前往数据的初始位置寻觅。因而，缓存实质上属于一种以空间换取时间的技术手段，借由数据在空间层面的重复，来加快数据的访问速度。

不过，伴随分布式以及云计算技术的不断发展，数据存储技术已然发生了天翻地覆般的变化。而且，不同的存储技术在价格和性能方面均存在极大的差异。所以，在针对性能展开软件设计的时候，如果我们未能做好多层级的缓存设计，不但有可能造成金钱的浪费，而且所获取的性能收益或许也难以达到理想状态。

那么首先，我打算从两个问题入手，引领您了解缓存设计应在何时开展，以及通过对不同数据类型特性的对比分析，和您共同探讨怎样才能做好缓存设计。

好，第一个问题：在互联网应用服务中，运用缓存技术的目的难道仅仅是为了提升访问速度吗？实际上，我觉得并非所有的缓存都只是为了提速，因为在分布式系统里，缓存机制实则是系统级性能设计的一项重要权衡手段。例如，当某个数据库的负载较高，接近系统瓶颈时，我们能够运用缓存技术，将负荷分摊至其他数据库中，在此，使用缓存的目的，主要是实现负载均衡，而非提升访问速度。

第二个问题：一个大型系统中的数据种类繁多，那么是否需要为每种数据都规划缓存机制呢？其实完全没必要。在实际的业务场景中，系统所包含的业务数据极多，您不可能针对每种数据都去设计和实现缓存机制，一方面是投入的软件成本过高，另一方面也很可能无法带来较高的性能收益。所以，在开展缓存设计之前，您首先需要辨别出哪些数据访问对性能的影响较大。那么我们应当如何去辨别哪些数据需要缓存机制呢？

不过接下来，在识别出需要运用缓存机制的数据之后，您或许会发现，这些数据种类之间的特性差异极大，如果采用同一种缓存设计，实际上很难让软件性能达到最佳状态。所以在此，我为您总结了三种需要缓存机制的数据种类，分别是不变性数据、弱一致性数据、强一致性数据。了解这三种缓存数据种类的差异，以及对应的设计缓存机制的方法，您就掌握了缓存设计的核心要义。

好，下面我们就来具体了解下吧。

首先是不变性数据。不变性数据意味着数据永远不会发生变化，或者在相当长的一段时间内不会发生变化，所以我们也能够认定这部分数据是不变的。此类数据属于可以优先考虑运用缓存技术的一种数据类型，在实际的业务场景中数量众多。例如，Web 服务里的静态网页、静态资源，或者数据库表中列数据与 key 的映射关系、业务的启动配置等等，这些都能够被视为不变性数据。

而且，不变性数据还意味着实现分布式一致性会极为容易，我们能够为这些数据任选数据存储方式，也能够任选存储节点位置。故而，我们实现缓存机制的方式能够十分灵活，也会相对简单。比如在 Java 语言中，您可以直接使用内存 Caffeine，或者内置的结构体当作缓存均可。

另外这里需要您注意，当您针对不变性数据进行缓存设计时，其中的缓存失效机制可以采用永远不失效，或者基于时间的失效方式。而在采用基于时间的失效方式时，您还需要依据具体的业务需求，在缓存容量和访问速度之间做好设计实现方面的权衡。

第二种是弱一致性数据。它表示数据经常会发生变化，然而业务对于数据的一致性要求并不高，也就是说，不同用户在同一时间点看到并非完全一致的数据，都是能够被接受的。鉴于这类数据对一致性的要求相对较低，所以在设计缓存机制时，您只需达成最终一致性即可。这类数据在实际业务里也较为常见，例如业务的历史分析数据、一些搜索查找返回的数据等，即便最近的部分数据未被记录进去，影响也不大。

另外，快速辨别这类数据还有一个办法，那便是使用从数据库 Replica（复制）节点中读取的数据，其中大部分都属于这种类型的数据（很多数据库 Replica 节点的数据由于数据同步存在时延，是不满足强一致性要求的）。针对弱一致性的数据，我们通常采用的缓存失效机制是基于时间的失效方式，同时由于弱一致性的特点，您能够较为灵活地选择数据存储技术，比如内存 Cache，或者是分布式数据库Cache。您甚至能够基于负载均衡的调度，来设计多层级缓存机制。

第三种缓存数据类型是强一致性数据。其指的是数据会频繁发生变化，并且业务对数据库的一致性要求极高，也就是说当数据产生变更后，其他用户在系统内的任何地方，都应当看到的是更新后的数据。

那么，对于这种类型的数据，我通常不建议您使用缓存机制，因为这类数据运用缓存会较为复杂，并且极易引入新的问题。例如，用户能够直接提交和修改的各类数据内容，如果未同步修改缓存中的数据，就会引发数据不一致性的问题，导致较为严重的业务故障。

不过在某些特殊的业务场景中，比如，在个别数据访问频率极高的情况下，我们依旧需要通过设计缓存机制，来进一步提高性能。

因此针对这类强一致性数据，在设计缓存机制时，您需要尤其留意两点：

这种数据的缓存必须采用修改同步的实现方式。也就是说，所有的数据修改都必须保证能够同步修改缓存与数据库中的数据。

精确识别特定业务流程中，能够使用缓存获取数据的时长。因为有些缓存数据（比如一次 REST 请求中，多个流程都需要使用的数据）只能够在单次业务流程中使用，不能跨业务流程使用。

好了，以上便是三种典型的数据种类的缓存设计思路了。

这里您需要注意的是，使用缓存必定是以性能优化为目的，因此，您还需要运用评估模型来分析缓存是否达成了性能优化的目标。

那么具体是何种评估模型呢？我们来看一下这个性能评估模型的公式：AMAT = Thit + MR * MP。其中：AMAT（Average Memory Access Time），代表的是平均内存访问时间；Thit，指的是命中缓存之后的数据访问时间；MR，是访问缓存的失效率；MP，是指缓存失效后，系统访问缓存的时间与访问原始数据请求的时间之和。

另外这里您可能会留意到，AMAT 与原始数据访问之间的差值，代表的就是使用缓存所带来的访问速度的提升。而在一些缓存使用不当的场景下，增加的缓存机制很可能会造成数据访问速度下降的情况。所以接下来，我就通过真实的缓存设计案例，来引领您理解如何正确地使用缓存，以此助力您更有效地提升系统性能。

缓存设计的典型使用场景

好，在开始介绍之前呢，我还想为您说明一下，在真实的业务里，缓存设计的场景实际上有很多，在这里我的目的主要是让您明晰缓存设计的方法。

因此，我会从两个较为典型的案例场景着手，引领您理解缓存的运用。

如何做好静态页面的缓存设计？

在 Web 应用服务中，一个重要的应用场景便是静态页面的缓存使用。这里所说的静态页面，指的是在一个网站内，所有用户看到的都是相同的页面，除非重新部署，否则通常不会发生变更，比如大部分公司官网的封面等等。通常情况下，静态页面的访问并发量是比较大的，如果您不运用缓存技术，不但会导致用户响应时延较长，而且会给后端服务带来极大的负载压力。

那么针对静态页面，我们在使用缓存技术时，可以通过将静态缓存放置在距离用户较近的位置，来降低页面数据在网络上的传输时延。

现在，我们来看一个针对静态页面使用缓存设计的示意图：

如图上所示，针对静态网页，首先您就能够在软件后端服务的实例中运用缓存技术，以此避免每次都要重新生成页面信息。然后，由于静态网页属于不变性数据，所以您可以使用内存或文件级缓存。

另外，针对访问量极大的静态页面，为了更进一步减轻对后端服务的压力，您还能够将静态页面置于网关处，接着利用OpenResty等第三方框架增添缓存机制，以保存静态页面。

除此之外，在网页中众多的静态页面或静态资源文件，还需要使用浏览器的缓存，来进一步提高性能。注意，这里我并非是建议您针对所有的静态页面，都需要设计三层的缓存机制，而是您要知晓，在软件设计阶段，通常就需要考虑如何进行静态页面的缓存设计了

后端服务如何设计数据库的多级缓存机制？

还有一个典型的缓存场景是针对数据库的缓存。现在的数据库通常都是分布式存储的，而且规模都比较大，在针对大规模数据进行查询与分析计算时，都需要花费一定的时间周期。因此，我们可以先识别出这些计算结果中可以使用缓存机制的数据，然后就可以使用缓存来提升访问速度了。下面是一张针对数据库缓存机制的原理图：

从图上能够看到，内存级 Cache、分布式 Cache 均可充当数据计算分析结果的缓存。而且，不同级别的缓存访问速度存在差异，内存级的 Cache 访问速度能够达到微秒级别，甚至更优；分布式 Cache 访问速度通常小于毫秒级别；而对于原生数据库的查询与分析，通常大于毫秒级别。

因此，在具体规划缓存机制的时候，您就需要依照前面我所介绍的缓存使用原理，辨别出数据类型，进而选择并设计缓存实现机制。

另外，在通过缓存机制实现访问速度优化的过程中，我们主要关注的是不同层级缓存所带来的访问速度提升，并且在此处，不同层级缓存也能够存在于一个数据库中。

比如，在我参与设计的一个性能优化项目里，其 Cache 策略便是，使用 MongoDB 中的另外一个 Collection（集合），作为缓存查询分析，以此来优化性能。所以，您在进行缓存设计时，关注点应当置于不同的数据种类，以及不同层级缓存的性能评估模型上，而非仅仅关注数据库。只有如此，您才能够设计出更出色、更优良的性能缓存方案。