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如今，在开发 Web 服务时，性能是非常重要的。当于数据库交互时，我们可以使用 cache 来提速。

背景

缓存旨在解决存储问题，存储越大,就会越慢，反之亦然。在计算机上，你可以使用很大的硬盘，但是相对就会慢一些。你可以使用 RAM，快但是存储能力较小。你还是可以使用CPU寄存器，非常快但是非常小。

缓存存储最近访问的数据在一个较快的存储系统中。每次请求数据的时候，它可能从内存中取出。缓存数据背后的基本假设是数据最近被读取过，并且有很高的概率再次被读取，因此他们应该存储在一个更快的内存,因此下次阅读会更快。

为了更好的理解这个概念，举例如下，一群人在一个图书馆，图书馆本身是一个巨大的存储系统，但是很难去找到某一本书。我们可以想象，图书馆是一个巨大的但是缓慢的存储系统，假设有一些人，当他们找到某一本书后，阅读它但是不会放回原位，而是放在他们的书桌上，他们有这个表现是因为他们确定他们会再次阅读它。在这个例子中，图书馆是主要存储系统，而书桌是我们的缓存。

下面我们使用 MongoDB 作为主要存储系统，使用 Redis 作为缓存。使用 express 构建 web 服务。关闭 express 和 MongoDB，这里我就多介绍了，主要介绍如何在 Node 中使用 Redis。

安装

Linux 环境下安装 Redis 步骤就不详说了，主要说明一下 Redis 如何后台启动，具体步骤如下

# 修改 redis.conf 配置文件下如下参数
daemonize yes
# 使用配置文件进行启动
redis-server ./redis.conf  默认端口6379

顺便讲一下 redis 密码问题，如果不设置密码的话，那么只要别人知道你的IP和端口，就可以任意的访问你的缓存数据，所以通常我们都会设置密码

# 关闭服务，因为修改配置文件需要重启才能生效，进入src目录执行
./redis-cli -p 6379 shutdowm
# 修改 redis.conf 文件，开启如下
requirepass yourPwd
# 开启服务
redis-server ./redis.conf

缓存

同样引入图书管的例子，如果我需要去找特定标题的书，我会怎么做呢：

1. 看书桌上是不是已经有了，如果有，缓存命中，贼棒
2. 如果没有，缓存未命中，就去图书馆找，找到之后会放到书桌上，也就是加入缓存

开始步入主题：

1. 安装 redis 并键入命令 redis-server 启动
2. 项目安装 redis 客户端，npm install redis --save
3. 初始化 redis 客户端

   var redisClient = require('redis').createClient;
   var redis = redisClient(6379, 'localhost');
   

4. 在需要缓存的地方加入cache，例子如下

   module.exports.findBookByTitleCached = function (db, redis, title, callback) {
    redis.get(title, function (err, reply) {
        if (err) callback(null);
        else if (reply) //Book exists in cache
        callback(JSON.parse(reply));
        else {
            //Book doesn't exist in cache - we need to query the main database
            db.collection('text').findOne({
                title: title
            }, function (err, doc) {
                if (err || !doc) callback(null);
                else {
                    //Book found in database, save to cache and return to client
                    redis.set(title, JSON.stringify(doc), function () {
                        callback(doc);
                    });
                }
            });
        }
    });
   };
   

缓存策略

上面我们简单的实现了缓存，但是这里有个问题，它保存每个结果到 Redis 中，这样的话 Redis 可能会慢慢过载计算机的 RAM，直到填满。

由于内存的限制，我们必须删除缓存中的一些项，只保留部分。理想情况下,我们要保持这些的几率最高的再次阅读。选择我们要删除的项目,我们必须建立一种缓存策略。删除随机项可能是一个有效的政策,但它显然不会是非常有效的。我们将使用一个最受欢迎的政策:LRU(最近最少使用)。

幸运的是，Redis 内置 LRU 机制，因此我们不需要在应用层那么麻烦。为此，我们要做的是配置一下使用LRU的方式删除项目即可。实现这个目的，我们只需要在启动命令增加两个参数。第一个参数是限制最大内存，第二个参数是设置使用 LRU 策略。

# 这个比较难记，同样可以直接在redis.conf下配置，使用配置文件的方式启动，当然记得去掉前面的注释
redis-server --maxmemory 10mb --maxmemory-policy allkeys-lru

缓存更新

这里有一个问题是，当数据更新时，保持缓存同步更新。

因此，当我们更新数据时，如果数据项也在缓存中，我们就需要更新缓存。

// 那修改完的新数据，调用加入redis方法即可
redis.set(title, JSON.stringify(doc), function (err) {
    if (err) callback(err);
    else callback(null);
});

另一种情况值得注意如下:针对同一个数据库，你有多个缓存，可能发生，多台机器上运行应用程序时，为每个机器上使用缓存是很棒的，因为它可以阻止巨大的与数据库交互的流量，在这种情况下，我们需要一个机制确保来自一台机器的更新会影响到所有的缓存。不幸的是,这个场景的深化是超出了本教程的范围，但是我们可能会提出一些巧妙的解决方案来解决这个问题，我在接下来的文章之一。

总结

在本教程中，我展示了如何通过缓存加速 web引用。尽管本教程使用 Redis 缓存，您可以使用其他键值存储。另一个流行的数据库是 Memcached。我选择了 Redis 主要是因为它的流行，其详细的文档和易用性。

当然，缓存是一个巨大的性能推进器，它不是适合每一个应用程序，这里有一些值得思考的注意事项，当你思考加入缓存时

• 数据库读取对你的性能影响真的很大么，你需要做一些测试，验证他是不是你真正的问题
• 你会使用许多不同的键查询吗，在数据库中，查询参数可以有很多，在缓存中，只能有一个key（一个参数或参数集合）用来查询，缓存所有可能的 keys 可能是有害的，思考那个查询是最常用的，以及需要被缓存。
• 你的应用需要执行大量的更新么，虽然缓存加速读取，也减慢写入。
• 你在尝试缓存复杂的查询么，复杂查询会很难，同时降低缓存效率

Premature optimization is the source of all evil.(过早的优化是万恶之源。)

这应该提醒你,优化有自己合适的时间和地点。

Refer

• Caching a MongoDB Database with Redis