无处不在的缓存
今天我们来聊聊无处不在的缓存。
提到缓存，我们很容易联想到Redis这样的独立缓存系统。实际上，一个分布式系统中，缓存的应用比这个广泛得多。
下图列举了在一个典型架构中会用到缓存。
- 客户端
浏览器可以缓存 HTTP 响应。我们第一次通过 HTTP 请求数据时，HTTP 头会返回一个过期策略；我们再次请求数据时，客户端应用程序会尝试先从浏览器缓存中检索数据。
- CDN（内容分发网络）
我们把网络资源分为动态和静态。与用户无关的资源是静态的，而与用户访问时间、设备、位置、用户配置等相关的资源是动态资源。
CDN 缓存静态网络资源。客户端可以从附近的 CDN 节点检索数据。比如，一个新闻网站的大部分网页内容都是静态的，可以缓存在CDN中。CDN也可以缓存部分动态内容，我们在CDN边缘节点上运行一些简单的函数来计算动态内容。
- 负载平衡器
负载平衡器也可以缓存资源。比如我们开启了Nginx的静态缓存后，就可以将一些静态文件（CSS，图片等）进行缓存。
- 消息中间件
消息中间件（Kafka）收到消息后，首先将消息存储在磁盘上，然后消费者按自己的节奏消费消息。数据会在 Kafka 集群中缓存一段时间。
- 服务
服务中有多层缓存。如果 CPU 缓存中没有命中，服务会尝试从内存中检索数据。
为了加快访问速度，服务有时会设计一个二级缓存，将部分数据存储在磁盘上。一般来说，内存中缓存的数据是二级缓存的子集。如果内存中找不到相应的数据，那么就可以在二级缓存中寻找。
- 分布式缓存
分布式缓存（如 Redis）在内存中为多个服务保存键值对。它的读/写性能比数据库好得多。在官方基准测试中可以达到10万QPS。
- 全文搜索
我们有时需要使用全文搜索（Elastic Search）来搜索文档或日志。搜索引擎也会索引数据副本。
- 数据库
即使在数据库中，我们也有不同级别的缓存：
- WAL（Write Ahead Log）：数据先写入 WAL，然后再建立 B 树索引
- 缓冲池（Buffer Pool）： 分配给缓存查询结果的内存区域
- Materialized View： 预先计算查询结果并将其存储在数据库表中，以提高查询性能
- 事务日志（Transaction Log）：记录所有事务和数据库更新
- 复制日志（Replication Log）：用于记录数据库集群中的数据复制状态
应用缓存的基本原则：
- 空间换时间
在高速设备中的存储一部分的冗余数据，来加快数据的访问速度。
- 距离换时间
在就近的存储设备中缓存一部分数据，用以加速数据访问。
我们介绍了这么多层次的缓存，那么你觉得从系统中完全清除用户敏感信息的难度是不是很大了呢？
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