快取失效竟然可以這麼解決?

serana_cai發表於2016-06-21

資料傳輸提供的資料訂閱功能,可以在不影響業務的情況下,實現簡單、可靠的快取失效邏輯。這種快取失效機制為阿里巴巴多年架構優化沉澱下來的經驗,下面我們一起來看資料訂閱究竟怎麼實現這種機制。

傳統快取失效策略

為了提高業務訪問速度,提升業務讀併發,很多使用者都會在業務架構中引入快取層。業務所有讀請求全部路由到快取層,通過快取的記憶體讀取機制大大提升業務讀取效能。快取中的資料不能持久化 ,一旦快取異常退出,那麼記憶體中的資料就會丟失,所以為了保證資料完整,業務的更新資料會落地到持久化儲存中,例如DB。目前雲使用者的業務架構一般如下圖:

在上圖中,大家可以看到,使用者的更新資料直接持久化到DB, 業務讀請求直接請求快取資料,所以業務需要解決快取失效問題,即解決因為資料變更導致快取中的資料失效的問題。 目前業務解決快取失效問題的解決方法一般是業務實現DB、快取雙寫。通過業務雙寫解決快取失效,存在如下的問題:

  1. 程式碼侵入性比較強,需要雙寫兩份儲存,任何對DB的資料變更,都需要同時更新快取,程式碼層面後期可維護程度不高
  2. 使用者請求執行緒裡同步呼叫快取,對快取存在強以來,遇到快取超時等異常時,沒有辦法做到有效的重試,遇到異常給使用者返回系統錯誤、操作失敗等資訊,嚴重影響使用者體驗
  3. 使用者請求執行緒裡同步完成DB、快取雙寫,變更請求鏈路長,訪問延遲大,影響使用者體驗

RDS資料訂閱消費,輕鬆解決快取失效

在阿里巴巴內部同樣也遇到了快取失效的問題,隨著業務架構得不斷調整優化,我們已經沉澱出一套高可靠、極優雅得快取失效架構。即通過資料傳輸提供的資料訂閱功能,非同步獲取DB(例如公共雲上的RDS)的增量資料,根據增量資料進行快取失效。具體的架構類似下圖:

在這個架構裡面,快取更新流程如下:

  1. 業務完成DB更新後即返回請求
  2. 資料訂閱通過日誌解析方式實時解析並訂閱DB的增量更新資料,當發現DB有資料更新時,將增量資料推送給下游消費者
  3. 下游消費業務一旦接收到增量更新資料,即呼叫消費執行緒進行快取更新

至此完成整個快取更新過程。

從上面的快取失效流程,可以看出這種快取失效機制:

  1. 更新路徑短,延遲低: 快取失效為非同步流程,業務更新DB完成後直接返回,不需要關心快取失效流程,整個更新路徑短,更新延遲低
  2. 應用簡單可靠:應用無需實現複雜雙寫邏輯,只需啟動非同步執行緒監聽增量資料,更新快取資料即可
  3. 應用更新無效能消耗:因為資料訂閱是通過解析DB的增量日誌來獲取增量資料,獲取資料的過程對業務、DB效能無損

小結

資料訂閱功能為阿里雲資料傳輸提供的一種資料分發方式。通過資料訂閱實現的快取失效策略,讓業務更新更快捷,讓業務邏輯更簡單、更可靠。

資料訂閱只是資料傳輸提供的一種傳輸方式,除資料訂閱之外,資料傳輸還提供了資料實時同步,不停服遷移等多種傳輸能力,如需瞭解資料傳輸更多詳情,請猛擊資料傳輸

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