缓存优化使运营中心响应提速3倍，用户等待≤2秒

　　六月份那会儿，运营中心突然炸了——监控大屏上的延迟曲线跟坐了火箭似的，从八百多毫秒窜到三秒多，开发那边冲过来喊“用户投诉说页面卡得要死”，我盯着屏幕上的行数一直在跳，风扇还在头顶嗡嗡转，心想这他妈又是哪个慢查询爆出来了？结果一查，好家伙，主库的缓存命中率掉到百分之四十，冷数据把热数据挤得满地跑，我原以为只是常规的缓存雪崩，结果拉了日志才发现，是业务方上周改了个查询条件，没通知我们加索引，直接把缓存层干穿了。

　　那天下午我蹲在机房改配置，运维小王路过问了句“好了没”，我头都没抬说“再等等”，结果他站在我背后看了十分钟，突然说“你这缓存策略是不是太保守了？我们之前用布隆过滤器过滤冷数据，命中率能到九十以上”。我当场就怼回去了：“你们那套方案适合读多写少的场景，运营中心这破业务，写操作比读还多，布隆过滤器假阳性能把你CPU干爆。”他撇撇嘴走了，我转头继续调参数，窗外天都黑了，外卖凉了都没顾上吃。

　　其实最坑的是主从同步延迟——运营中心的数据量挺大，主库写压力大，从库追不上，缓存更新的时候从库还没同步到，导致用户看到的数据是旧的。我原以为加几个从库就能解决，结果测试环境一跑，发现同步延迟反而更严重了——原来是因为从库数量太多，主库的binlog传输成了瓶颈。最后没办法，只能把从库砍到俩，主库写压力分到缓存层，用异步队列刷盘，这才把延迟压到一百毫秒以内。这时候开发又跳出来说：“你们缓存层能不能支持事务？我们之前用Redis，事务支持得不好，经常数据不一致。”我直接翻白眼：“你们要的是缓存还是数据库？真要事务去用MySQL，别在这儿折腾缓存。”

　　不过说真的，这次优化能见效，还真不是靠什么高深技术——就是把缓存粒度从“用户维度”拆成了“用户+操作类型+时间范围”三个维度，冷热数据分开存储，热数据用本地缓存，冷数据走分布式缓存。开发那边一开始还反对，说“这样代码得改一大半”，结果优化完一测试，响应时间直接从三秒多掉到八百多毫秒，用户等待时间压到两秒以内，他们立马闭嘴了。领导在群里发了个“666”，我盯着屏幕看了半天，心想这他妈才是优胜劣汰——你技术不行，用户就用脚投票，管你之前吹得多天花乱坠。

　　当然，也不是没踩坑——优化完第二天，监控突然报警说缓存穿透，查了半天发现是有个接口没做空值缓存，直接打到数据库了。我赶紧补了条规则，把空值也存进缓存，设置个短过期时间，这才稳住。开发那边还问我：“你们缓存层能不能自动识别空值？别每次都让我们改代码。”我直接回：“自动识别？你们要是能把所有可能的空值都列出来，我立马写脚本。”他们就没声了——毕竟业务逻辑复杂成那样，谁敢保证没遗漏？

文章配图，仅供参考

　　不过话说回来，这次优化也不是万能的——比如遇到突发流量，缓存层还是可能被打穿，毕竟本地缓存容量有限，分布式缓存的扩展也有延迟。下一步我打算试试多级缓存，本地缓存+分布式缓存+CDN缓存，三层过滤，把压力分散开。至于能不能成，谁知道呢——反正先试了再说，总比被用户投诉强。

（编辑：站长网）

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