哪些数据可以放进缓存？记录生产环境一次缓存评估的过程
作者 l 会点代码的大叔（CodeDaShu）
当项目中引入了 Redis 做分布式缓存，那么就会面临这样的问题：
哪些数据应该放到缓存中？依据是什么？
缓存数据是采用主动刷新还是过期自动失效？
如果采用过期自动失效，那么失效时间如何制定？
正好这两周我们项目做了相关的评估，把过程记录下来和大家分享分享；当然过程中用到了很多“笨办法”，如果你有更好的办法，也希望能分享给我。
01
项目背景
我们的项目是一个纯服务平台，也就是只提供接口服务，并没有操作页面的，项目的接口日调用量大约在 200 万次，高峰期也就 1000 万出头，因为大部分接口是面向内部系统的，所以大部分请求集中在工作日的 9 点到 21 点，高峰期的时候系统的 QPS 在 300-400 之间。
因为我们项目数据存储使用的是 MongoDB，理论上支撑这个量级的 QPS 应该是绰绰有余，但是我有这么几点观察和考虑：
MongoDB 中虽然是整合好的数据，但是很多场景也不是单条查询，夸张的时候一个接口可能会返回上百条数据，回参报文就有两万多行（不要问我能不能分页返回......明确告诉你不能）；
MongoDB 中虽然是整合好的数据，但是很多场景也不是单条查询，夸张的时候一个接口可能会返回上百条数据，回参报文就有两万多行（不要问我能不能分页返回......明确告诉你不能）；
目前项目 99.95% 的接口响应时间都在几十到几百毫秒，基本可以满足业务的需要，但是还是有 0.05% 的请求会超过 1s 响应，偶尔甚至会达到 5s、10s；
观察这些响应时间长的请求，大部分时间消耗在查询 MongoDB 上，但是当我将请求报文取出，再次手动调用接口的时候，依然是毫秒级返回；MongoDB 的配置一般，时刻都有数据更新，而且我观察过，响应时间长的这些接口，那个时间点请求量特别大；
MongoDB 查询偶尔会慢的原因我我还在确认，我现在能想到的原因比如：大量写操作影响读操作、锁表、内存小于索引大小等等，暂时就认为是当时那一刻 MongoDB 有压力；我观察过，响应时间长的这些接口，那个时间点请求量特别大，这一点就不在这里具体分析了。
虽然一万次的请求只有四五次响应时间异常，但是随着项目接入的请求越来越大，保不齐以后量变产生质变，所以还是尽量将危机扼杀在摇篮里，所以果断上了 Redis 做分布式缓存。
02
接口梳理
下一步就是对生产环境现有接口进行统计和梳理，确定哪些接口是可以放到缓存中的，所以首先要对每一个接口的调用量有大概的统计，因为没有接入日志平台，所以我采用了最笨的办法，一个一个接口的数嘛。
把工作日某一天全天的日志拉下来，我们四台应用服务器，每天的日志大概 1 个G，还好还好；
通过 EditPlus 这个工具的【在文件中查找】的功能，查询每个接口当天的调用量，已上线 30 个接口，有几分钟就统计出来了，反正是一次性的工作，索性就手动统计了；
一天也调不了几次的接口，就直接忽略掉了，我基本上只把日调用量上万的接口都留下来，进行下一步的分析。
03
字典表、配置类的数据
这一类的数据是最适合放在缓存中的，因为更新频率特别低，甚至有时候 insert 了之后就再也不做 update ，如果这类数据的调用量比较大，是一定要放到 Redis 中的；
至于缓存策略，可以在更新的时候双写数据库和 Redis，也可以采用自动失效的方式，当然这个失效时间可以放得比较长一些；针对我们项目，我采用的是半夜 12 点统一失效的策略，第一因为我们系统这类数据，是夜间通过 ETL 抽取过来的，每天同步一次，第二就是我们不怕缓存雪崩，没有那么大的访问量，夜间更没有什么访问量了。
04
明显是热点数据的数据
有一类数据，很明显就是热点数据；
我们就有一个接口，虽然是业务数据，不过数据总量只有几千条，但是每天的调用量大约在 40 万，而且更新频率不是很高，这类数据放入 Redis 中也就再适合不过了；至于缓存策略么，因为数据也是从其他系统同步过来的，根据数据同步的时间，我们最终采用一个小时的失效时间。
05
其余数据的评估
其实前两种数据很容易就能评估出来，关键是这类数据的评估：
我们有一个接口日调用量 20-30 万，量不大，但是查询和处理逻辑比较复杂；
基础数据量太大，无法把所有数据都放入 Redis 中；
无法把基础数据直接放入 Redis 中，因为有多重查询维度（条件）；
无法确定每条数据的调用频率是怎么样的，最悲观的结果，每条数据当天只调用一次，这样就没有缓存的必要了。
但是咱也不能一拍脑袋就说：“调用量挺大的，直接放到 Redis 中吧”，或者“不好评估，算了吧，别放缓存了”，做任何一个决定还是需要有依据的，于是我是这样做的：
Step 1.
把该接口当天的所有日志都找出来
几十个日志文件肯定不能一个一个翻，要么就自己写个程序把需要的数据扒出来，但是考虑到这个工作可能只做一次，我还是尽量节省一些时间吧。
依然使用 EditPlus 这个工具的【在文件中查找】的功能，在查询结果框中【复制所有内容】，花了两分钟，就把 24 万条日志找出来了。
o 该接口查询到 24 万条数据
Step 2.
把数据导入到数据库中进行下一步分析
每一条日志大概是这样的：
XXXX.log"(64190,95):2020-3-17 16:44:10.092 http-nio-8080-exec-5 INFO 包名.类名 : 请求参数:args1={"字段1":"XXX","字段2":"YYY"}
日志里面我只需要三个内容：请求报文中的字段 1 和字段 2，以及调用时间；怎么摘出来？写个程序？当然没问题，但是我懒呀，几分钟能做好的事情为什么话花几十分钟呢？而且这工作是一次性的，于是：
全文替换：[ 2020-3-17 ] 替换成 [ /t2020-3-17 ] ，也就是在时间戳前面加一个 tab；
全文替换：[ {"字段1":" ] 替换成 [ /t ] ;
全文替换：[ ","字段2":" ] 替换成 [ /t ] ;
全文替换：[ "} ] 替换成 [ ]，也就是替换成空 ;
全选复制，粘贴到 excel 中，excel 自动按照 tab 换列；
删除不需要的列，只留字段 1 和字段 2 的内容，以及时间戳；
这几步操作用不了一分钟。
o 从日志拆出来的三个字段
Step 3.
调用频率分析
当把数据进入到数据库中，就根据我们的需要进行分析了；我们主要想知道，相同的入参会不会重复调用？每次调用间隔的时间是多少？一个 SQL 搞定：
select 字段1 , 字段2, count(1) 调用次数, (MIDNIGHT_SECONDS(max(UPDATETIME)) - MIDNIGHT_SECONDS(min(UPDATETIME)))/60 调用间隔时间，处理成了分钟
from TABLE
group by 字段1 , 字段2
having count(1) > 2
with ur ;
当然调用间隔时间的统计，这里统计的不精确，具体我不解释了，你们细品...
总之吧，全天 24 万的调用量，其中 10 万只调用了一次，14 万的数据会在短时间内重复调用，有一些数据甚至会在几分钟之内重复查询几十次，所以这个接口还是比较适合放入到 Redis 中的。
Step 4.
数据怎么存？
再说说我们的数据用什么格式保存到 Redis 中，一图胜千言：
o 将加工结果保存到 Redis 中
至于缓存更新策略嘛，我们依然使用设置失效时间的方式，根据数据同步的时间和调用统计结果，这个时间设置成 15 分钟比较合适。
可以看到在这个评估过程中，我所有操作都保持了“能偷懒就偷懒”这个好习惯，保持高效，善用工具，节约不必要的时间，全部过程花了两个小时，其中大部分时间是在数据导入，几乎用了一个半小时，还好在这个过程中我还能做其他的工作。
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