這篇文章主要聊一下緩存，如何使用緩存來加速你的系統，減少磁碟 IO。按照讀寫性質，緩存可以分為讀寫緩存和只讀緩存，兩種緩存有各自的適用場景。 ...
在設計高併發、高性能的系統架構時，緩存是繞不開的一個話題，之所以用緩存，是因為不同的存儲介質的訪問速度存在巨大差異，例如SSD（固態硬碟）每秒鐘可以讀寫幾千次，而記憶體的隨機讀寫速度是SSD的10萬倍。使用記憶體作為緩存來加速應用程式的訪問速度，是幾乎所有高性能系統都會採用的方法。
緩存的思想很簡單：把低速存儲的數據，複製一份放到高速存儲中，用來加速數據訪問。
緩存的分類
緩存主要分為兩大類：
- 讀寫緩存
- 只讀緩存
這兩類緩存的區別在於更新數據的時候是否經過緩存。
讀寫緩存
Kafka使用的PageCache就是典型的讀寫緩存。操作系統會利用系統空閑的物理記憶體來給文件讀寫做緩存，應用程式在寫文件的時候，操作系統會先把數據寫入到PageCache中，數據在成功寫到PageCache之後，對於用戶代碼來說，寫入就結束嘞。操作系統再通過非同步的方式將數據更新到磁碟的文件中。應用程式在讀文件的時候，操作系統也是先嘗試從PageCache中尋找數據，如果找到就直接返回數據，找不到就會觸發一個缺頁中斷，然後操作系統把數據從文件讀取到PageCache中，再返回給應用程式。
我麽可以看到寫數據時，並不是同時將數據寫到PageCache和磁碟上，這中間會有一個延遲。操作系統可以保證，即使是應用程式意外退出了，操作系統也會把這部分數據同步到磁碟上，但是如果伺服器突然掉電了，這部分數據就會丟失。
讀寫緩存這種設計，天然就不是可靠的，這是一種犧牲數據一致性換取性能的設計。
寫緩存的實現是非常複雜的，應用恆旭不停地更新PageCache中的數據，操作系統需要記錄哪些數據有變化，同時還要在另外一個線程中，把緩存中變化的數據更新到磁碟中。在提供併發讀寫的同時來非同步更新數據，這個過程中要保證數據的一致性，並且有非常好的性能，很不容易。
Kafka為什麼可以使用PageCache提升性能？
Kafka可以使用PageCache並取得性能提升，有三個原因：
- 消息隊列中數據的讀寫比例基本是1:1，我們用消息隊列發送的大部分數據都是一收一發的。
- Kafka不是靠磁碟來保證數據的可靠性，它更依賴於不同節點上的多副本來解決數據可靠性問題。
- PageCache的讀寫緩存是操作系統實現的，Kafka只需要按照正確的方法來使用就可以了，不會涉及到實現複雜度的問題。
對於不同的使用場景，我們選擇緩存的方式也有區別，如果讀次數是寫次數的幾倍到幾十倍，那麼可以選擇只讀緩存，如果數據的讀寫次數基本一致，那麼可以選擇讀寫緩存。
只讀緩存
對於只讀緩存來說，我們需要考慮一個問題：緩存的數據來源於磁碟，那麼應該怎麼更新緩存中的數據呢？
我們可以有三種方法來更新只讀緩存的數據：
- 數據更新時，同時更新磁碟和緩存，這種方法可能會帶來數據不一致的問題，例如我們是選擇同步還是非同步來更新緩存？如果同步更新，磁碟更新成功了，緩存更新失敗嘞，需要反覆重試來保證更新成功嗎？如果多次重試都失敗，那麼這次更新算成功還是失敗呢？如果是非同步更新緩存，怎麼保證更新的時序？
- 定時將磁碟上的數據同步到緩存中，同步時可以採用全量更新，也可以選擇增量更新。這種方法的缺點是緩存更新不會很及時，優點是實現起來非常簡單。
- 我們不去更新緩存中的數據，而是給緩存中的每條數據設置一個比較短的過期時間，數據過期以後即使它還在緩存中，我們也會認為它不再有效，需要從磁碟中再次載入，這樣就實現了數據更新。
緩存置換策略
當應用程式要訪問某些數據時，如果這些數據在緩存中，那麼直接訪問緩存中的數據就可以了，這種情況我們稱為一次緩存命中；如果數據不在緩存中，那隻能去磁碟訪問數據，我們稱為緩存穿透。
一般來說我們都會在數據首次被訪問時，把這條數據放到緩存中，隨著訪問的數據越來越多，緩存空間會被占完，這時就需要把緩存中的一些數據刪掉，以便存放新的數據，這個過程稱為緩存置換。
我們有兩種緩存置換思路：
- 根據業務邏輯，定製化緩存置換策略。例如，當我們知道某些數據已經被刪了，永遠不會再訪問到，那麼優先置換這些數據是沒有問題的。
- 使用通用的置換演算法，例如LRU演算法， 也稱為最近最少使用演算法，它的思想是最近剛剛被訪問到的數據，它在將來被訪問的可能性也很大，而很久都沒有被訪問過的數據，未來再被訪問的幾率也不大。
