作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
当今互联网是一个大数据时代。无论是网络带宽、电商流量等高速增长都使得大规模系统设计越来越复杂，其中涉及到缓存机制的设计就是一个重要点。在这种场景下，需要对服务器端进行缓存设计。那么什么样的缓存设计才能提供最优的服务质量？如何才能提升缓存命中率？另外，随着云计算、微服务架构的发展，分布式系统已经成为主流架构模式，同时也产生了很多缓存使用的优化措施。因此，本文将通过实际例子对分布式缓存设计的原理、架构演进、优化策略、选型指标和典型场景进行阐述。
2.背景介绍
2.1.Web缓存概念
网站页面的缓存主要分为两种：客户端缓存（又称浏览器缓存）和服务端缓存。客户端缓存指的是浏览器本地磁盘存储的数据，如IE浏览器的缓存、FireFox的缓存等；服务端缓存指的是CDN（Content Delivery Network）或反向代理服务器（Reverse Proxy Server）等缓存服务器直接从原始服务器获取资源并缓存到自己的服务器上，再返回给用户请求。一般来说，客户端缓存的更新频率较低，而服务端缓存的更新频率则较高。由于服务器缓存的更新更及时的速度更快，所以会优先选择服务端缓存。但是在某些情况下，由于客户端缓存的存在，还可能导致一些问题。比如：客户端缓存过期后访问相同的页面会导致加载时间变慢，如果用户打开多个标签页，可能会造成内存占用过多的问题。因此，需要结合网站的特点和用户使用习�CURITY进行合理的缓存设计。
2.2.Web缓存的类型
Web缓存共分三种类型：
2.2.1.私有缓存
私有缓存是服务于单个站点的缓存，它可以缓存整个站点的内容，包括静态资源、动态资源、页面片段、脚本文件、图像文件等，并且这些内容是全站通用的，所有用户均可见。一般地，私有缓存由网站运维人员部署，并由网站管理员管理，不需要考虑缓存共享问题。
2.2.2.共享缓存
共享缓存是服务于多个站点的缓存，它可以缓存整个CDN节点上的静态资源，例如图片、视频、CSS、JavaScript等，并且这些资源都是全站公用的。一般地，共享缓存由各个CDN节点提供商部署，通过共享代理（内容交换代理）连接到各种源站点，由各个站点各自管理自己的缓存设置。
2.2.3.反向代理缓存
反向代理缓存也是服务于多个站点的缓存，但它并非真正的反向代理服务器，而是作为反向代理服务器的缓存代理服务器，可以缓存被反向代理服务器缓存的响应结果。相比于共享缓存，它的优势在于能够充分利用反向代理服务器的高性能和规模优势，利用反向代理服务器缓冲的静态资源，避免源站点直接向用户发送请求，减轻源站点负担，加快响应速度。
3.核心算法原理和具体操作步骤以及数学公式讲解
3.1.缓存命中率
缓存命中率（Cache Hit Rate），即缓存能够准确找到所需数据所占的百分比。缓存命中率越高，表示缓存的价值越大，命中率应该尽可能高，能够大大提升缓存命中效率。一般地，缓存命中率 = （缓存空间大小/有效命中次数） × 100% 。
3.2.缓存淘汰策略
3.2.1.FIFO(先进先出)策略
FIFO(First In First Out)，首先进入的元素先被淘汰。最简单的缓存淘汰策略。
3.2.2.LFU(Least Frequently Used)策略
LFU(Least Frequently Used)，最不经常使用，即如果一个数据项被访问多次但在一段时间内很少被访问到，那么它被认为是“热门数据”，会被优先淘汰。LFU策略的实现通常采用计数器或者哈希表来记录缓存中的数据被访问的次数。每当有一个数据项被访问一次，就将其计数器加1。当缓存空间已满的时候，LFU策略将淘汰访问次数最小的那个数据项。
3.2.3.LRU(Least Recently Used)策略
LRU(Least Recently Used)，最近最少使用，即如果一个数据项最近被访问过，那么它被认为是“热门数据”，会被优先淘汰。LRU策略的实现比较简单，维护一个链表，每次访问一个数据项，则把该数据项移至链表头。当缓存空间已满的时候，LRU策略将淘汰链表尾部的数据项。
3.2.4.MRU(Most Recently Used)策略
MRU(Most Recently Used)，最久未使用，即如果一个数据项很长时间没有被访问过，那么它被认为是“冷门数据”，会被淘汰。MRU策略的实现稍微复杂一点，需要额外维护一个哈希表来记录每个数据项被访问的时间戳，每次访问一个数据项，则把该数据项的访问时间戳更新。当缓存空间已满的时候，MRU策略将淘汰最近最久未访问的一个数据项。
3.2.5.ARC(Adaptive Replacement Cache)策略
ARC(Adaptive Replacement Cache)，自适应替换策略，是一种启发式缓存淘汰策略。在默认情况下，ARC策略总是尝试淘汰最近最少访问的对象。但是如果在一定时间窗口内该对象被再次访问，则重新排列其位置到链表头部，并且增加其访问计数器。这样做的目的是为了防止缓存的空间被过度填满。ARC策略会根据访问历史记录，对缓存进行自我监控，自动调整淘汰策略，使缓存始终处于良好的状态。
3.3.缓存一致性协议
分布式缓存中，各台服务器之间的数据同步是一件复杂的事情。为了保证数据的一致性，需要引入缓存一致性协议。常见的缓存一致性协议有以下几种：
3.3.1.Paxos
Paxos协议是Google Chubby的缓存一致性算法，用于解决多副本数据写入问题。Paxos是一个基于消息传递且具有高度容错特性的分布式算法。其过程如下：
- 准备阶段：接受or拒绝提案。
- 提议阶段：领导者或参与者提出提案，获得赞同票通过。
- 学习阶段：学习接受的提案的值。
- 确认阶段：确认新学习的值，保证集群内的所有机器拥有相同的值。
3.3.2.Raft
Raft协议是一种为了管理日志复制的分布式一致性算法。Raft最初是在2013年诞生的，其协议描述了如何让分布式系统中的多个服务器在保持数据的一致性的同时保持可用性。
Raft共分为两类角色：领导者和跟随者。领导者负责发起选举，产生一个任期号，接收客户端的请求，将请求添加到日志中，并将其复制到其他节点。跟随者在收到客户端请求后将请求投递给领导者，并告知领导者自己可以接收请求。
Raft协议的工作原理如图所示：
每个任期内，领导者只对客户端请求作出决定，不会将其执行，只是将其添加到日志中。当领导者无法正常提供服务时，其余节点进入竞争状态，将日志中的信息提交给领导者，领导者将日志中的命令执行后发布新任期。
Raft协议的优点是易于理解和实践，性能好，在工程实践中得到广泛应用。但是，由于协议相对复杂，难以直接应用到业务中。而且Raft协议只能解决数据复制的问题，不能解决数据持久化的问题。
3.4.缓存共享与分布式缓存
缓存共享主要体现在两个方面：缓存共享方式和缓存共享方案。
3.4.1.缓存共享方式
3.4.1.1.共享池式缓存
共享池式缓存是利用共享的缓存空间来存放不同站点的内容。所有的网站共用一套缓存空间，同时各自保留一份自己的缓存内容。优点是降低成本，节约服务器资源。缺点是缓存容量受限于缓存空间大小。
3.4.1.2.缓存订阅模型
缓存订阅模型是利用分布式缓存技术，不同的网站共享一个缓存服务器，并且各自只存储它们需要的内容。优点是缓存空间利用率高，缓存服务器不必承受大量的缓存内容。缺点是成本较高，缓存服务器要保存缓存副本。
3.4.1.3.分布式缓存集成模型
分布式缓存集成模型是利用分布式缓存技术，将不同站点的缓存内容集成到一起。集成后的缓存只有一份，但是包含不同站点的缓存内容。优点是能够减少缓存服务器的资源消耗。缺点是缓存服务器的资源消耗相对集中，集成后的缓存会占用更多的空间。
3.4.2.缓存共享方案
3.4.2.1.热点缓存预取
热点缓存预取是一种在缓存失效时，提前从原始服务器拉取最新的数据的方法。优点是提升用户体验，缓存命中率高。缺点是增加网络开销，对源站点的压力较大。
3.4.2.2.异步刷新缓存
异步刷新缓存是一种在缓存失效时，后台线程或定时任务定期从原始服务器拉取最新的数据，并更新缓存的方法。优点是降低延迟，减小对源站点的影响。缺点是数据不实时，存在数据延迟。
3.4.2.3.反向代理缓存共享
反向代理缓存共享是利用反向代理服务器作为共享缓存服务器，其缓存内容与各个源站点共享。优点是提升缓存命中率，降低源站点的负载。缺点是反向代理服务器成本高，缓存容量受限于服务器硬件限制。
3.5.缓存安全问题
缓存安全问题，主要包括缓存回放攻击、缓存伪造攻击、缓存清空攻击等。
3.5.1.缓存回放攻击
缓存回放攻击，主要发生在授权和验证过程中，攻击者通过恶意构造缓存数据来欺骗用户，绕过用户的身份认证和授权，获取系统权限或敏感数据。常见场景如：SQL注入攻击、XSS跨站脚本攻击、缓存穿透、缓存雪崩、缓存预测攻击。
3.5.2.缓存伪造攻击
缓存伪造攻击，主要是利用缓存数据实现用户绕过认证和授权，进行操作。攻击者通过恶意构造缓存数据来干扰正常用户的请求，获取系统权限或敏感数据。常见场景如：CSRF跨站请求伪造、DNS劫持、WebSocket攻击、数据包注入攻击。
3.5.3.缓存清空攻击
缓存清空攻击，主要发生在缓存服务的持续运行过程中，攻击者通过恶意构造缓存数据来引起缓存服务瘫痪，导致正常用户无法访问系统。常见场景如：黑客入侵、缓存服务故障。
4.具体代码实例和解释说明
具体代码实例包括常用缓存框架的安装配置、功能实现和参数调优、使用案例展示等。代码实例的详细步骤及注释非常详细，读者可以快速了解相关原理。
4.1.Redis缓存框架
Redis是一个开源的基于内存数据库，它支持多种数据结构，如字符串、散列表、集合、有序集合和发布/订阅。Redis提供了键命令用于管理数据库中的数据，并提供了一些数据结构命令用于保存和读取数据。Redis还提供了事务处理、lua脚本、复制、事务以及安全认证等功能。因此，Redis是构建缓存层的理想选择。
4.1.1.安装
4.1.1.1.Mac OS X 安装
安装Mac OS X系统的Redis，可以下载dmg镜像安装包，直接双击运行即可。
4.1.1.2.Ubuntu 安装
安装Ubuntu系统的Redis，可以使用apt-get命令安装：
sudo apt-get install redis-server4.1.2.Redis命令行工具
Redis提供了redis-cli命令行工具用来连接到Redis服务器并执行命令。
4.1.2.1.启动Redis服务器
redis-server /path/to/redis.conf # 使用自定义配置文件启动Redis服务器
redis-server --port 6379 # 指定端口号启动Redis服务器
redis-server # 默认启动Redis服务器4.1.2.2.连接到Redis服务器
redis-cli -h hostname -p port # 通过主机名和端口连接Redis服务器
redis-cli # 默认连接Redis服务器4.1.2.3.Redis 命令
redis> SET key value # 设置键值对
redis> GET key # 获取键对应的值
redis> DEL key # 删除键
redis> HSET hashkey field value # 添加散列字段
redis> HGET hashkey field # 获取散列字段的值
redis> LPUSH list item # 推入队列
redis> LPOP list # 弹出队列
redis> SADD set item # 添加集合成员
redis> SCARD set # 获取集合的大小
redis> SMEMBERS set # 获取集合的所有成员
redis> ZADD zset score member # 添加有序集合
redis> ZRANGE zset start stop [WITHSCORES] # 获取有序集合
redis> PUBLISH channel message # 发布消息
redis> SUBSCRIBE channel # 订阅消息4.2.Memcached缓存框架
Memcached是一个高性能的分布式内存缓存系统。Memcached的基本原理是把数据分块存储到多台服务器上，然后通过在多台服务器上缓存数据的key-value存储来达到缓存效果。Memcached的优点是速度快，提供快速查询，支持多种数据结构，如字符串、散列、列表、集合和有序集合。
4.2.1.安装
4.2.1.1.Mac OS X 安装
安装Mac OS X系统的Memcached，可以下载dmg镜像安装包，直接双击运行即可。
4.2.1.2.Ubuntu 安装
安装Ubuntu系统的Memcached，可以使用apt-get命令安装：
sudo apt-get install memcached4.2.2.Memcached命令行工具
Memcached提供了memcached命令行工具用来连接到Memcached服务器并执行命令。
4.2.2.1.启动Memcached服务器
memcached -d # 默认启动Memcached服务器
memcached -l localhost # 通过localhost地址启动Memcached服务器
memcached -p 11211 # 指定端口号启动Memcached服务器4.2.2.2.连接到Memcached服务器
memcachier cli # 连接Memcached服务器
memcache-cli # 默认连接Memcached服务器4.2.2.3.Memcached 命令
set key value # 设置键值对
get key # 获取键对应的值
add key value # 添加键值对，仅当键不存在时才执行成功
replace key value # 替换键值对，仅当键存在时才执行成功
append key value # 追加值到键，仅当键存在时才执行成功
prepend key value # 插入值到键的前面，仅当键存在时才执行成功
incr key # 对键对应的值进行加1操作
decr key # 对键对应的值进行减1操作
delete key # 删除键
stats # 查看Memcached服务器的状态
flush_all # 清除所有缓存
quit # 退出Memcached服务器
version # 查看Memcached服务器版本4.3.缓存案例
4.3.1.缓存商品详情页
4.3.1.1.需求背景
日活跃用户数量逾1亿，缓存商品详情页，减少数据库查询压力，提升用户访问速度。
4.3.1.2.分析
登录接口：首先判断用户是否登录。
查询商品详情页：如果用户已登录，查询商品详情页缓存；否则查询数据库。
如果查询到缓存数据，返回缓存数据；否则查询数据库。
将查询到的商品详情页数据写入缓存。
返回商品详情页。
4.3.1.3.架构设计
4.3.1.4.具体实现
4.3.1.4.1.缓存的使用
缓存是提升访问速度的一种有效方法。对商品详情页的缓存，一般有以下几种方式：
客户端缓存：浏览器缓存。将缓存数据存储到浏览器中，每次用户访问商品详情页时，直接从浏览器缓存中读取。
服务端缓存：通过缓存代理服务器，将数据缓存到内存或磁盘中。当用户访问商品详情页时，先检查缓存数据，若缓存有效则返回缓存数据，否则请求数据库并将查询到的数据缓存到缓存服务器中，再返回给用户。
分布式缓存：将缓存服务器放在多台物理服务器上，通过一个集中式缓存服务来统一管理缓存。当用户访问商品详情页时，先检查缓存数据，若缓存有效则返回缓存数据，否则请求数据库并将查询到的数据缓存到缓存服务器中，再返回给用户。
Redis缓存：Redis是一款高性能的开源内存缓存数据库。对于此案例，可以使用Redis缓存技术。将缓存服务器部署在Redis上。当用户访问商品详情页时，首先检查Redis缓存，若缓存有效则返回缓存数据，否则请求数据库并将查询到的数据缓存到Redis缓存服务器中，再返回给用户。Redis缓存使用键-值对的形式存储数据，可方便地对缓存数据进行操作。
4.3.1.4.2.缓存层实现
4.3.1.4.2.1.PHP代码实现缓存层
// 判断用户是否登录 if (isset($_SESSION['uid'])) { // 用户已登录，查询商品详情页缓存 $cacheKey = 'goods_'. $_GET['id']; // 拼接缓存key if (!empty($result = redis_client()->get($cacheKey))) { // 从缓存中获取数据 echo $result; exit(); } else { // 从数据库中查询数据 //...省略代码... // 将查询到的商品详情页数据写入缓存 redis_client()->setex($cacheKey, 3600, $goodsInfo); // 设置缓存有效期为1小时 echo $goodsInfo; // 返回商品详情页 exit(); } } else { // 用户未登录，查询数据库 //...省略代码... // 将查询到的商品详情页数据写入缓存 redis_client()->setex($cacheKey, 3600, $goodsInfo); // 设置缓存有效期为1小时 echo $goodsInfo; // 返回商品详情页 exit(); }4.3.1.4.2.2.缓存库实现缓存层
缓存库一般可以封装缓存API，使得开发者能方便地调用缓存方法。使用缓存库，可以统一管理缓存服务器，降低代码耦合度，提高代码复用率。
$result = cache('goods_'. $_GET['id']);
if ($result === null ||!is_array($result)) {
// 缓存为空或缓存数据异常，重新查询数据库
$result = queryGoodsById($_GET['id']);
cache(['goods_'. $_GET['id'] => $result], 3600 * 24); // 设置缓存有效期为24小时
}
echo json_encode($result);
exit();缓存库的代码实现非常简单，只是获取缓存数据、检查缓存有效性，并重新查询数据库并写入缓存。这里使用缓存有效期设置为24小时，是为了避免缓存数据过期后用户依然可以看到旧数据。
缓存库可以根据实际情况使用不同的驱动扩展实现，例如Redis、Memcached、APC等。在PHP中，可以选择PHP的APCu、xcache、wincache、memcache扩展或第三方缓存库。