在文章开头，我们首先约定，本文说的缓存，是通过记录和保存应用程序依赖的响应慢模块返回值，在后续请求中直接使用这些数据以提高响应速度的设计。

缓存是优化系统性能最常用的方式之一，通过在耗时部件（如数据库）之前添加缓存，可以减少实际调用次数，降低响应时间。但是在引入缓存之前，务必三思而后行。本文通过一些引入缓存时的常见错误，对如何用好缓存提供了一些建议。

常见错误

启动时缓存

有时候，我们会发现应用程序启动很慢，最终发现是其中一个依赖的服务响应时间很长，这时该怎么办？

通常来说，遇到这类问题，说明这个依赖服务无法满足需求。如果这是一个第三方服务，控制权不在自己手上，这时我们可能会引入缓存。

此时引入缓存的问题，是缓存失效策略难以生效，因为缓存设计的本意就是尽可能少的请求依赖的服务。

过早缓存

这里提到“早”，不是应用程序的生命周期，而是开发的周期。有的时候我们会看见，一些开发者在开发初期就已经估算出系统瓶颈，并引入缓存。

事实上，这样的做法掩盖了可能进行性能优化的点。反正到时候这个服务的返回值会被缓存住，我干嘛还要花时间去优化这部分代码呢？

集成缓存

SOLID原则中的“S”代表——单一功能原则（Single responsibility principle）。当应用程序集成缓存模块之后，缓存模块和服务层就有了强耦合，无法在没有缓存模块的参与下单独运行。

缓存所有内容

有的时候为了降低响应延迟，可能会盲目的对外部调用都加上缓存。事实上，这样的行为很容易让开发者和维护者无法意识到缓存模块的存在，最终对底层依赖模块的可靠性做出了错误的评估。

级联缓存

缓存所有内容，或者只是缓存了大部分内容，可能会导致缓存数据中包含其他缓存数据。

如果应用程序中包含这种级联的缓存结构，可能导致的情况是缓存失效时间不可控。最上层的缓存需要等每一级缓存都失效更新之后，最终返回的数据才会彻底更新。

不可刷新缓存

通常情况下，缓存中间件会提供一个刷新缓存的工具。例如Redis，维护人员可以通过其提供的工具，删除部分数据，甚至刷新整个缓存。

但是，一些临时缓存，可能不会包含这样的工具。例如简单的将数据保存在内容中的缓存，通常不会允许外部工具来修改或者删除缓存内容。这时，如果发现缓存数据异常，维护人员只能采取重启服务的方式，这将大大增加运维成本和响应时间。更有甚者，一些缓存可能会将缓存内容写在文件系统中进行备份。此时除了重启服务，还需要确保应用程序启动之前删除文件系统上的缓存备份。

缓存带来的影响

上面提到了引入缓存可能导致的常见错误，这些问题在无缓存系统中通过不会考虑。

部署一个重度依赖缓存的系统，可能会因为等待缓存失效而花费大量时间。例如通过CDN缓存内容，系统发布之后去刷新CDN配置、CDN缓存的内容，可能需要几个小时。

另外，出现性能瓶颈优先考虑缓存，会导致性能问题被掩盖，得不到真正的解决。事实上，很多时候调优代码花费的时间，和引入缓存组件不会相差太多。

最后，对于包含缓存组件的系统，调试成本会大大增加。经常会发生追踪半天代码，结果数据来自缓存，和实际逻辑上应该依赖的组件没有任何关系。同样的问题也可能出现在执行了所有相关测试用例之后，修改到的代码实际没有被测试到。

如何用好缓存？

放弃缓存！

好吧，很多时候缓存是无法避免的。基于互联网的系统，很难完全避免使用缓存，甚至连http协议头，都包含缓存配置：Cache-Control: max-age=xxx。

了解数据

如果要将数据访问缓存，首先需要了解数据更新策略。只有明确了解数据何时需要更新，才能通过If-Modified-Since头来判断客户端请求的数据是否需要更新，是简单返回304 Not Modified响应让客户端复用之前的本地缓存数据，还是返回最新数据。另外，为了更好利用http协议中的缓存，建议给数据区分版本，或者利用eTag来标记缓存数据的版本。

优化性能而不是使用缓存

前文提到过，使用缓存往往会将潜在性能问题掩盖。尽可能利用性能分析工具，找到应用程序响应缓慢的真实原因并且修复它。例如减少无效代码调用，根据SQL执行计划优化SQL等。

总结

缓存是非常有用的工具，但极易被滥用。不到最后一刻不要使用缓存，优先考虑使用其他方式优化应用程序性能。

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