資料傳輸提供的資料訂閱功能，可以在不影響業務的情況下，實現簡單、可靠的快取失效邏輯。這種快取失效機制為阿里巴巴多年架構優化沉澱下來的經驗，下面我們一起來看資料訂閱究竟怎麼實現這種機制。
為了提高業務訪問速度，提公升業務讀併發，很多使用者都會在業務架構中引入快取層。業務所有讀請求全部路由到快取層，通過快取的記憶體讀取機制大大提公升業務讀取效能。快取中的資料不能持久化 ，一旦快取異常退出，那麼記憶體中的資料就會丟失，所以為了保證資料完整，業務的更新資料會落地到持久化儲存中，例如db。目前雲使用者的業務架構一般如下圖：
在上圖中，大家可以看到，使用者的更新資料直接持久化到db, 業務讀請求直接請求快取資料，所以業務需要解決快取失效問題，即解決因為資料變更導致快取中的資料失效的問題。 目前業務解決快取失效問題的解決方法一般是業務實現db、快取雙寫。通過業務雙寫解決快取失效，存在如下的問題：
**侵入性比較強，需要雙寫兩份儲存，任何對db的資料變更，都需要同時更新快取，**層面後期可維護程度不高
使用者請求執行緒裡同步呼叫快取，對快取存在強以來，遇到快取超時等異常時，沒有辦法做到有效的重試，遇到異常給使用者返回系統錯誤、操作失敗等資訊，嚴重影響使用者體驗
使用者請求執行緒裡同步完成db、快取雙寫，變更請求鏈路長，訪問延遲大，影響使用者體驗
在阿里巴巴內部同樣也遇到了快取失效的問題，隨著業務架構得不斷調整優化，我們已經沉澱出一套高可靠、極優雅得快取失效架構。即通過資料傳輸提供的資料訂閱功能，非同步獲取db（例如公共雲上的rds）的增量資料，根據增量資料進行快取失效。具體的架構類似下圖：
在這個架構裡面，快取更新流程如下：
業務完成db更新後即返回請求
資料訂閱通過日誌解析方式實時解析並訂閱db的增量更新資料，當發現db有資料更新時，將增量資料推送給下游消費者
下游消費業務一旦接收到增量更新資料，即呼叫消費執行緒進行快取更新
至此完成整個快取更新過程。
從上面的快取失效流程，可以看出這種快取失效機制：
更新路徑短，延遲低： 快取失效為非同步流程，業務更新db完成後直接返回，不需要關心快取失效流程，整個更新路徑短，更新延遲低
應用簡單可靠：應用無需實現複雜雙寫邏輯，只需啟動非同步執行緒監聽增量資料，更新快取資料即可
應用更新無效能消耗：因為資料訂閱是通過解析db的增量日誌來獲取增量資料，獲取資料的過程對業務、db效能無損
驚呆了！map竟然可以實現快取的功能！！
經理讓我實現乙個註冊驗證碼的乙個功能，由於專案剛剛做，暫時不考慮redis快取什麼的。我之前做過這種功能，直接用了redis快取，輕鬆愉快，很快就能寫好。不用redis做，這下有點慌了，於是我就各種查閱資料，於是就查到了map可以簡單的當作快取使用。下面貼一下過程。private mapmap ne...
快取失效 快取穿透 快取併發及其解決方案
問題描述 引起這個原因的主要因素是高併發下，我們一般設定乙個快取的過期時間時，可能有一些會設定5分鐘啊，10分鐘這些 併發很高時可能會出在某乙個時間同時生成了很多的快取，並且過期時間在同一時刻，這個時候就可能引發 當過期時間到後，這些快取同時失效，請求全部 到db，db可能會壓力過重。處理方法 乙個...
關於快取穿透 快取併發 快取失效的解決方案
一 快取穿透 二 快取併發 有時候如果 併發訪問高，乙個快取如果失效，可能出現多個程序同時查詢db，同時設定快取的情況，如果併發確實很大，這也可能造成db壓力過大，還有快取頻繁更新的問題。三 快取失效 引起這個問題的主要原因還是高併發的時候，平時我們設定乙個快取的過期時間時，可能有一些會設定5分鐘啊...