From d4daff0f9b384c5c2aa0c923c15a31f024dfbbcf Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Deng Ming <mingflycash@gmail.com>
Date: Sat, 12 Mar 2022 15:53:19 +0800
Subject: [PATCH] add cache part1

---
 cache/README.md               | 130 ++++++++++++++++++++++++++++++++++
 cache/img/cache_before_db.png | Bin 0 -> 7958 bytes
 cache/img/db_before_cache.png | Bin 0 -> 8006 bytes
 cache/img/db_remove_cache.png | Bin 0 -> 9435 bytes
 4 files changed, 130 insertions(+)
 create mode 100644 cache/README.md
 create mode 100644 cache/img/cache_before_db.png
 create mode 100644 cache/img/db_before_cache.png
 create mode 100644 cache/img/db_remove_cache.png

diff --git a/cache/README.md b/cache/README.md
new file mode 100644
index 0000000..41dc3dd
--- /dev/null
+++ b/cache/README.md
@@ -0,0 +1,130 @@
+# 缓存
+
+解析：缓存的面试其实分成两大块：
+- 缓存的基本理论
+- 缓存中间件的应用
+
+这里我们讨论缓存的一些基本理论，缓存中间件 Redis 等，在 Redis 里面查看。
+
+缓存的基本理论，目前来说考察比较多的是：
+- 缓存和 DB 一致性的问题
+- 缓存模式
+- 缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩
+
+首先针对缓存和 DB 一致性的问题，可以说这个问题是无最优解的。无论选择哪个方案，总是会有一些缺点。要想理解这个问题，核心是在于理解更新缓存和 DB 的先后顺序，在并发情况下，会出现哪些问题。
+
+缓存模式主要是所谓的 cache-aside, read-through, write-through, write-back, refresh ahead 以及更新缓存使用到的 singleflight 模式。这些模式并不是银弹，如果说某个模式优于其它的模式，这就是在扯淡了。因此，选择何种缓存模式，也就是一个业务层面上考虑的问题，大多数时候，选取任何一种模式都不会有问题。
+
+缓存穿透、击穿和雪崩，本质上就是一个问题：缓存没起效果。只不过根据不起效的原因进行了进一步的细分。
+
+回答这一类的问题，都要详细解释每一种方案的优缺点，并且要总结出来“不是银弹”这个点。
+
+首先要说三种常见但是必然会引起不一致的方案，这三种方案大同小异。面试的时候要记住为什么它们会引起不一致。因为很多时候没有完美方案，所以我们实践中还真有可能采用这三者之一：
+
+1. 先更新 DB，再更新缓存。不一致的情况：
+   1. A 更新 DB，DB中数据被更新为1
+   2. B 更新 DB，DB中数据被更新为2
+   3. B 更新缓存，缓存中数据被更新为2
+   4. A 更新缓存，缓存中数据被更新为1
+   5. 此时缓存中数据为1，而DB中数据为2。这种不一致会一直持续到缓存过期，或者缓存和DB再次被更新，并且被修改正确；
+![](img/db_before_cache.png)
+1. 先更新缓存，再更新 DB。不一致的情况；
+   1. A 更新缓存，缓存中数据被更新为1
+   2. B 更新缓存，缓存中数据被更新为2
+   3. B 更新 DB，DB中数据被更新为2
+   4. A 更新 DB，DB中数据被更新为1
+   5. 此时缓存中数据为2，但是DB 中数据为1。这种不一致会一直持续到缓存过期，或者缓存和DB再次被更新，并且被修改正确；
+![](img/cache_before_db.png)
+1. 先更新 DB，再删除缓存。不一致的情况；
+   1. A 从数据库中读取数据1
+   2. B 更新数据库为2
+   3. B 删除缓存
+   4. A 更新缓存为1
+   5. 此时缓存中数据为1，数据库中数据为2
+![](img/db_remove_cache.png)
+
+所以本质上，没有完美的解决方案，或者说仅仅考虑这种更新顺序，是不足以解决缓存一致性问题的。
+
+而大多数的方案，无非就是取舍上有一些不同。
+
+而可能的方案，我比较喜欢的就两个：
+- 第一个是负载均衡算法结合 singleflight
+- 第二个是分布式锁。严格来说，分布式锁的方案，我一点都不喜欢，毫无技术含量
+
+第一个方案，稍微有点奇诡。我们可以考虑对 key 采用哈希一致性算法来作为负载均衡算法，那么我们可以确保，同一个 key 的请求，永远会落到同一台实例上。然后结合单机 singleflight，那么可以确保永远只有一个线程更新缓存或者 DB，自然就不存在一致性问题了。
+
+这个方案要注意的是在哈希一致性算法因为扩容，或者缩容，或者重新部署，导致 key 迁移到别的机器上的时候，会出现问题。假设请求1、2都操作同一个 key：
+- 请求1被路由到机器 C 上
+- 扩容，加入了 C1 节点
+- 请求2被路由到了 C1 节点上
+- （以先写DB为例）请求1更新DB
+- 请求2更新DB，请求2更新缓存
+- 请求1更新缓存
+
+在这种情况下，你不管怎么搞都会出现不一致的问题。那么可能的解决方案就是：
+- 要么在部署 C1 之前，在 C 上禁用缓存
+- 要么在部署 C1 之后，先不使用缓存，在等待一段时间之后，确保 C 上的迁移key的请求都被处理完了，C1 再启用缓存
+
+分布式锁的方案就没什么好说的了，咔嚓一把分布式锁一了百了。分布式锁适用于写请求特别少的例子，因为读是没有必要加分布式锁的。读完全没有必要加分布式锁，即便此时有人正在更新缓存或者 DB，当前的请求要么读到更新前的，要么读到更新后的，不会有什么问题。
+
+另外一个分布式锁方案的优化是在单机上引入 singleflight，确保一个实例针对一个特定的 key 只会有一个线程去参与抢全局锁。
+
+还有一种思路是利用 CDS 接口，异步更新缓存，但是本质上，也是要忍受一段时间的不一致性。比如说典型的，应用只更新 MySQL，然后监听 MySQL 的 binlog，更新缓存。
+
+## 面试题
+
+### 如何解决缓存和 DB 的一致性问题
+分析：日经题，每次面，但凡简历上出现了缓存两个字眼，就会问。甚至于，只要面试官公司用了缓存，他们就会问。
+
+缓存和 DB 数据一致性的问题，先说结论：没有完美的方案，无非就是取舍问题。
+
+一般的思路就是，先指出，先更新 DB 还是先更新缓存，还是更新DB之后删除缓存的方案，本质上都有一致性的问题，从而强调，仅仅依靠缓存和DB是做不到一致性的，要结合别的组件。
+
+然后回答两个方案：
+- 分布式锁方案：该方案亮点在于强调可以引入单机 singleflight 来减少锁竞争；
+- 结合负载均衡算法，可以利用哈希一致性负载均衡算法和单机上的 singleflight
+
+两个方案的本质都是确保只有一个线程操作特定的 key
+
+答：缓存和 DB 的一致性问题，没有什么特别好的解决方案，主要就是一个取舍的问题。
+
+如果能够忍受短时间的不一致，那么可以考虑只更新 DB，等缓存自然过期。大多数场景其实没有那么强的一致性需求，这样做就够了。
+
+进一步也可以考虑先更新 DB 再更新缓存，或者先更新缓存再更新 DB，或者更新 DB 之后删除缓存，都会有不一致的可能，但是至少不会比只更新 DB 更差。
+
+另外一种思路是利用 CDC 接口，比如说监听 MySQL 的binlog，然后更新缓存。应用是只更新 MySQL，丝毫不关心缓存更新的问题。（引导面试官问 CDC 问题，或者 MySQL binlog，或者说这种模式和别的思路比起来有什么优缺点）
+
+至于说其它的比如说 cache-aside, write-through, read-through, write-back 也对一致性问题，毫无帮助。（引导面试官问之后几个 pattern）
+
+如果追求强一致性，那么可行的方案有两个：
+- 利用分布式锁。在读上没必要加锁，在写的时候加锁。（面试官可能会进一步问，为什么读不需要加锁，很简单，在同一个时刻，有人更新数据，有人读数据，那么读的人，读到哪个数据都是可以的。如果写已经完成，那么读到的肯定是新数据，如果写没有完成，读到的肯定是老数据）。（刷亮点）一种可行的优化方案，是在单机上引入 singleflight。那么更新某个 key 的时候，同一个实例上的线程自己竞争一下，决出一个线程去参与抢全局分布式锁。在写频繁的时候，这种优化能够有些减轻分布式锁的压力。（实际上，写频繁的还要追求强一致性，还要用缓存简直无力吐槽）
+- 另外一个方案是利用负载均衡算法和 singleflight。可以选择一种负载均衡算法，即一个 key 只会被路由到同一个实例上。比如说使用一致性哈希算法。结合 singleflight，那么可以确保全局只有一个线程去更新数据，那么自然就不存在一致性的问题了。（开始进一步讨论这种方案的细节，也可以等面试官问。面试官要是水平高，他自然就会意识到在扩容缩容，或者重启的时候，会有问题。要是面试官水平不高，他是意识不到的，哈哈哈，所以可以用来试探一下面试官的斤两）
+   
+   这种方案的问题在于，在扩容、缩容、或者重启的时候，因为会引起 key 迁移到别的实例上，所以可能出现不一致的问题。在这种情况下，可以考虑两种方案。第一种方案是扩容或者缩容的时候在原本实例上禁用这些迁移 key 的缓存；另外一种方案是目标实例先不开启读这些迁移 key 的缓存，等一小段时间，确保原本实例上的这些迁移 key 的请求都被处理完了，然后再开启缓存。
+
+#### 类似问题
+- 在使用了缓存的时候，你先更新缓存还是先更新 DB
+- 要是先更新缓存成功，再更新 DB 失败会怎样
+- 要是先更新DB成功，但是更新缓存失败会怎样
+- 更新 DB 之后，删除缓存的做法有什么弊端？怎么解决这种弊端？
+  
+### singleflight 是什么
+分析：本质上来说，singleflight 只是一个设计模式，你可以用于缓存，也可以用于别的方面。
+singleflight 是指，如果多个线程（协程）去做同一件事，那么我们可以采用 singleflight 模式，从多个线程里面挑出来一个去做，其余的线程就停下来等结果。
+
+singleflight 在缓存里面主要用在更新缓存上，防止在缓存未命中的时候，多个线程同时访问 DB，给 DB 造成巨大的压力。
+
+答：singleflight 是一种设计模式，使用这种设计模式，可以在我们更新缓存的时候，控制住只有一个线程去更新缓存。
+
+不过，这里面强调的一个线程只是指同一个 key 只会有一个线程。因为我们并不会说更新不同的 key 也共享一个更新线程。
+
+（亮点，要解释 singleflight 只在单机层面上，而不是在全局上）另外一个是，在分布式环境下，我们只做单机层面上的控制。也就是说，如果有多台机器，我们会保证一个机器只有一个线程去更新特定一个 key 的缓存。比如说，针对 key1，如果有三台机器，那么最多会有三个线程去更新缓存。
+
+不做全局的原因很简单，在分布式环境下，数据库至少要能撑住这种多台机器同时发起请求的负载。而做全局的 singleflight 本质上就是利用分布式锁，这个东西非常消耗性能。
+
+（如果是 Go 语言）在 Go 上，标准库直接提供了 singleflight 的支持。（这里要防面试官让你手写一个）
+
+#### 类似问题
+- 为什么用 singleflight
+- 为什么 singleflight 只在单机层面上应用
+- 如果要在全局层面上应用 singleflight，怎么搞？其实就是加一个分布式锁，没什么花头
diff --git a/cache/img/cache_before_db.png b/cache/img/cache_before_db.png
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..563f0589bdd4dcff273f618049aff3841a474af0
GIT binary patch
literal 7958
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HcmV?d00001

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