前两篇文章我们介绍了缓存使用的各种最佳实践，首先介绍了缓存使用的基本姿势，分别是如何利用go-zero自动生成的缓存和逻辑代码中缓存代码如何写，接着讲解了在面对缓存的穿透、击穿、雪崩等常见问题时的解决方案，最后还重点讲解了如何保证缓存的一致性。因为缓存对于高并发服务来说实在是太重要了，所以这篇文章我们还会继续一起学习下缓存相关的知识。
本地缓存
当我们遇到极端热点数据查询的时候，这个时候就要考虑本地缓存了。热点本地缓存主要部署在应用服务器的代码中，用于阻挡热点查询对于Redis等分布式缓存或者数据库的压力。
在我们的商城中，首页Banner中会放一些广告商品或者推荐商品，这些商品的信息由运营在管理后台录入和变更。这些商品的请求量非常大，即使是Redis也很难扛住，所以这里我们可以使用本地缓存来进行优化。
在product库中先建一张商品运营表product_operation，为了简化只保留必要字段，product_id为推广运营的商品id，status为运营商品的状态，status为1的时候会在首页Banner中展示该商品。
CREATE TABLE `product_operation` ( `id` bigint unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `product_id` bigint unsigned NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '商品id', `status` int NOT NULL DEFAULT '1' COMMENT '运营商品状态 0-下线 1-上线', `create_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间', `update_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间', PRIMARY KEY (`id`), KEY `ix_update_time` (`update_time`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='商品运营表';
本地缓存的实现比较简单，我们可以使用map来自己实现，在go-zero的collection中提供了Cache来实现本地缓存的功能，我们直接拿来用，重复造轮子从来不是一个明智的选择，localCacheExpire为本地缓存过期时间，Cache提供了Get和Set方法，使用非常简单
localCache, err := collection.NewCache(localCacheExpire)
先从本地缓存中查找，如果命中缓存则直接返回。没有命中缓存的话需要先从数据库中查询运营位商品id，然后再聚合商品信息，最后回塞到本地缓存中。详细代码逻辑如下：
func (l *OperationProductsLogic) OperationProducts(in *product.OperationProductsRequest) (*product.OperationProductsResponse, error) { opProducts, ok := l.svcCtx.LocalCache.Get(operationProductsKey) if ok { return &product.OperationProductsResponse{Products: opProducts.([]*product.ProductItem)}, nil } pos, err := l.svcCtx.OperationModel.OperationProducts(l.ctx, validStatus) if err != nil { return nil, err } var pids []int64 for _, p := range pos { pids = append(pids, p.ProductId) } products, err := l.productListLogic.productsByIds(l.ctx, pids) if err != nil { return nil, err } var pItems []*product.ProductItem for _, p := range products { pItems = append(pItems, &product.ProductItem{ ProductId: p.Id, Name: p.Name, }) } l.svcCtx.LocalCache.Set(operationProductsKey, pItems) return &product.OperationProductsResponse{Products: pItems}, nil }
使用grpurl调试工具请求接口，第一次请求cache miss后，后面的请求都会命中本地缓存，等到本地缓存过期后又会重新回源db加载数据到本地缓存中
~ grpcurl -plaintext -d '{}' 127.0.0.1:8081 product.Product.OperationProducts { "products": [ { "productId": "32", "name": "电风扇6" }, { "productId": "31", "name": "电风扇5" }, { "productId": "33", "name": "电风扇7" } ] }
注意，并不是所有信息都适用于本地缓存，本地缓存的特点是请求量超高，同时业务上能够允许一定的不一致，因为本地缓存一般不会主动做更新操作，需要等到过期后重新回源db后再更新。所以在业务中要视情况而定看是否需要使用本地缓存。
自动识别热点数据
首页Banner场景是由运营人员来配置的，也就是我们能提前知道可能产生的热点数据，但有些情况我们是不能提前预知数据会成为热点的。所以就需要我们能自适应地自动的识别这些热点数据，然后把这些数据提升为本地缓存。
我们维护一个滑动窗口，比如滑动窗口设置为10s，就是要统计这10s内有哪些key被高频访问，一个滑动窗口中对应多个Bucket，每个Bucket中对应一个map，map的key为商品的id，value为商品对应的请求次数。接着我们可以定时的(比如10s)去统计当前所有Buckets中的key的数据，然后把这些数据导入到大顶堆中，轻而易举的可以从大顶堆中获取topK的key，我们可以设置一个阈值，比如在一个滑动窗口时间内某一个key访问频次超过500次，就认为该key为热点key，从而自动地把该key升级为本地缓存。
缓存使用技巧
下面介绍一些缓存使用的小技巧
- key的命名要尽量易读，即见名知意，在易读的前提下长度要尽可能的小，以减少资源的占用，对于value来说可以用int就尽量不要用string，对于小于N的value，redis内部有shared_object缓存。
- 在redis使用hash的情况下进行key的拆分，同一个hash key会落到同一个redis节点，hash过大的情况下会导致内存以及请求分布的不均匀，考虑对hash进行拆分为小的hash，使得节点内存均匀避免单节点请求热点。
- 为了避免不存在的数据请求，导致每次请求都缓存miss直接打到数据库中，进行空缓存的设置。
- 缓存中需要存对象的时候，序列化尽量使用protobuf，尽可能减少数据大小。
- 新增数据的时候要保证缓存务必存在的情况下再去操作新增，使用Expire来判断缓存是否存在。
- 对于存储每日登录场景的需求，可以使用BITSET，为了避免单个BITSET过大或者热点，可以进行sharding。
- 在使用sorted set的时候，避免使用zrange或者zrevrange返回过大的集合，复杂度较高。
- 在进行缓存操作的时候尽量使用PIPELINE，但也要注意避免集合过大。
- 避免超大的value。
- 缓存尽量要设置过期时间。
- 慎用全量操作命令，比如Hash类型的HGETALL、Set类型的SMEMBERS等，这些操作会对Hash和Set的底层数据结构进行全量扫描，如果数据量较多的话，会阻塞Redis主线程。
- 获取集合类型的全量数据可以使用SSCAN、HSCAN等命令分批返回集合中的数据，减少对主线程的阻塞。
- 慎用MONITOR命令，MONITOR命令会把监控到的内容持续写入输出缓冲区，如果线上命令操作很多，输出缓冲区很快就会溢出，会对Redis性能造成影响。
- 生产环境禁用KEYS、FLUSHALL、FLUSHDB等命令。
结束语
本篇文章介绍了如何使用本地热点缓存应对超高的请求，热点缓存又分为已知的热点缓存和未知的热点缓存。已知的热点缓存比较简单，从数据库中提前加载到内存中即可，未知的热点缓存我们需要自适应的识别出热点的数据，然后把这些热点的数据升级为本地缓存。最后介绍了一些实际生产中缓存使用的一些小技巧，在生产环境中要活灵活用尽量避免问题的产生。
希望本篇文章对你有所帮助，谢谢。
每周一、周四更新
代码仓库: https://github.com/zhoushuguang/lebron
