之前与同事讨论接口性能问题时听他介绍了一种缓存设计思路,觉得不错,做个记录供以后参考。
场景
假设有个以下格式的接口:
GET /api?keys={key1,key2,key3,...}&types={1,2,3,...}
其中 keys 是业务主键列表,types 是想要取到的信息的类型。
请求该接口需要返回业务主键列表对应的业务对象列表,对象里需要包含指定类型的信息。
业务主键可能的取值较多,千万量级,type 取值范围为 1-10,可以任意组合,每种 type 对应到数据库是 1-N 张表,示意:
现在设想这个接口遇到了性能瓶颈,打算添加 Redis 缓存来改善响应速度,应该如何设计?
设计思路
方案一:
最简单粗暴的方法是直接使用请求的所有参数作为缓存 key,请求的返回内容为 value。
方案二:
如果稍做一下思考,可能就会想到文首我提到的觉得不错的思路了:
使用
业务主键:表名
作为缓存 key,表名里对应的该业务主键的记录作为 value;查询时,先根据查询参数 keys,以及 types 对应的表,得到所有
key1:tb_1_1
、key1:tb_1_2
这样的组合,使用 Redis 的 mget 命令,批量取到所有缓存中存在的信息,剩下没有命中的,批量到数据库里查询到结果,并放入缓存;在某个表的数据有更新时,只需刷新
涉及业务主键:该表名
的缓存,或令其失效即可。
小结
在以上两种方案之间做评估和选择,考虑几个方面:
缓存命中率;
缓存数量、占用空间大小;
刷新缓存是否方便;
稍作思考和计算,就会发现此场景下方案二的优势。
另外,就是需要根据实际业务场景,如业务对象复杂度、读写次数比等,来评估合适的缓存数据的粒度和层次,是对应到某一级组合后的业务对象(缓存值对应存储 + 部分逻辑),还是最基本的数据库表/字段(存储的归存储,逻辑的归逻辑)。