資料庫緩存政策

資料庫

指持久化資料庫，如

• mysql
• mongodb

緩存

指記憶體型的資料存儲，如

• redis
• memcached

一個良好的緩存政策需兼顧

• 命中率
• 緩存資料與資料庫資料的一緻性

對命中率的兼顧

多大的命中率是好的？

用數學知識來分析這個問題，先設定幾個關鍵的參數

• T(c)：讀一次緩存所需時間
• T(d)：讀一次資料庫所需時間
• G：緩存命中率

一次資料讀取所需的時間的期望值為：

T(c)*G + (T(c)+T(d))*(-G)
           

增加資料庫緩存的目标為提高資料讀取速度，可以歸結為一個表達式

T(c)*G + (T(c)+T(d))*(-G) < T(d)
           

等同于

T(c) - T(d)*G < 
           

讀取速度提升的比值為

(T(d)*G - T(c))/T(d)
           

假如，T(d)=50ms，T(c)=10ms，G=0.6，讀取速度提升比值為

(* - )/ = 
           

化為百分比也就是40%。

假如，T(d)=50ms，T(c)=10ms，G的值必須大于

G = T(c)/T(d) = 
           

才能期望讀取速度得到提升。

可以看出

加入緩存不一定能夠提升讀取性能，這取決于緩存讀取速度、資料庫讀取速度以及緩存的命中率。

對資料一緻性的兼顧

這裡隻探讨對資料一緻性有高要求的場景，可以總結為

隻要資料庫有更新，就要使和已更新資料相關的所有緩存失效。

最終的政策

先從緩存的key入手

為了確定緩存資料的唯一性，key的字首可以是這樣的

<server_name>:<db_name>:<table_name>
           

• server_name 伺服器名稱
• db_name 資料庫名稱
• table_name 表名稱

還要區分簡單查詢與複雜查詢

• 簡單查詢：根據主鍵進行的查詢
• 複雜查詢：除簡單查詢外的都是複雜的

key字首加上查詢類型

<server_name>:<db_name>:<table_name>:<query_type>
           

舉個例子

對app伺服器上的資料庫做簡單查詢

對應的緩存key

app:homestead:users:simple:{,,}
           

複雜查詢

對應的緩存key

app:homestead:users:complex:{select * from homestead.users where age > }
           

緩存失效政策

假定sql-1更新了id為3,4,5的資料庫記錄

#sql-1
update homestead.users set age=age+ where age>
           

更新完成後需失效的緩存

• 緩存類型為複雜查詢的
• 緩存類型為簡單查詢的，且id包含3、4、5的

緩存選型

以上的政策需要緩存支援key的模糊查詢，例如查詢id包含3的類型為簡單查詢的緩存key。

Redis自1.0.0版本開始支援根據模式查詢緩存中的key，例如

KEYS app:homestead:users:simple:{*,,*}
           

可以看出，1.0.0及以上版本的Redis滿足該政策的需求。

不夠幸運的是，memcached暫時不滿足需求。