分布式架构之性能设计
2025-09-06 23:03:29摘要：一、缓存 基本上来说，在分布式系统中最耗性能的地方就是最后端的数据库了。 一般来说，只要小心维护好，数据库四种操作（select、update、insert 和 delete）中的三个写操作 insert、update 和 delete 不太会出现性能问题（insert 一般不会有性能问题，update 和 delete 一般会有主键，所以也不会太慢）。除非索引建得太多，而数据库里的数据又太多，这三个操作才会变慢。 绝大多数情况下，select 是出现性能问题最大的地方。一方面，select 会有很多像 join、group、order、like 等这样丰富的语义，而这些语义是非常耗性能的；另一方面，大多数应用都是读多写少，所以加剧了慢查询的问题。 分布式系统中远程调用也会消耗很多资源，因为网络开销会导致整体的响应时间下降。为了挽救这样的性能开销，在业务允许的情况下，使用缓存是非常必要的事情。 缓存是提高性能最好的方式，一般来说，缓存有以下三种模式。 1. Cache Aside 更新模式 这是最常用的设计模式了，其具体逻辑如下。 失效：应用程序先从 Cache 取数据，如果没有得到，则从数据库中取数据，成功后，放到缓存中。 命中：应用程序从 Cache 中取数据，取到后返回。 更新：先把数据存到数据库中，成功后，再让缓存失效。 这是标准的设计模式，为什么不是写完数据库后更新缓存？主要是怕两个并发的写操作导致脏数据。 那么，是不是这个 Cache Aside 就不会有并发问题了？不是的。比如，一个是读操作，但是没有命中缓存，就会到数据库中取数据。而此时来了一个写操作，写完数据库后，让缓存失效，然后之前的那个读操作再把老的数据放进去，所以会造成脏数据。 这个案例理论上会出现，但实际上出现的概率可能非常低，因为这个条件需要发生在读缓存时缓存失效，而且有一个并发的写操作。实际上数据库的写操作会比读操作慢得多，而且还要锁表，读操作必须在写操作前进入数据库操作，又要晚于写操作更新缓存，所有这些条件都具备的概率并不大。 当然，最好还是为缓存设置好过期时间。 2. Read/Write Through 更新模式 在 Cache Aside 套路中，应用代码需要维护两个数据存储，一个是缓存，一个是数据库。所以，应用程序比较啰嗦。而 Read/Write Through 套路…… 阅读全文
