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缓存是计算机里广泛使用的一种技术,对降低读取延迟、网络流量和服务器负载都非常有效,但也带来了一致性(Consistency)的问题。所谓一致就是客户端总能读到最新的数据,使用缓存后有可能服务器端的数据已经被修改,但客户端仍然从缓存中读取陈旧的数据。为了保证一致性,有两种常见的解决办法,第一种是轮询(Polling),即每次读取数据时都先询问服务器数据是不是最新的,如果不是就从服务器传输新数据,这种方法需要每次读取数据时都与服务器通信。另一种方法就是回调(Callback)或者无效化(Invalidation),就是由服务器记住有哪些客户端读取了数据,对数据做修改时首先通知所有这些客户端数据已经失效,这种方法的问题在于服务器需要记住所有读取过数据的客户端,这是很大的负担,更严重的是,一旦有客户端联系不上或者丢失了客户端的信息,修改操作就无法继续。
在租约期限内,客户端可以保证其缓存中的数据是最新的。同时,租约可以容忍各种非拜占庭式失效(机器崩溃、网络分割等)。如果客户端崩溃或者网络中断,服务器只需要等待其租约过期就可以进行修改操作。如果服务器出错丢失了所有客户端的信息,它只需要知道租约的最长期限,就可以在这个期限之后安全的修改数据。与回调方式相比,服务器只需记住还拥有租约的客户端即可。
租约的属性和管理有多种选择,首先要考虑的就是租约期限的长短。
在互联网环境下,一致性问题更加复杂,因为网络延迟比局域网要大的多,客户端失效和网络分割都很常见。因此很多情况下,我们都只保证缓存的弱一致性,也就是不保证客户端总能读到最新的数据,只是尽量保证其读到的数据还不是非常滞后。相应的,我们把前面使用的一致性称为强一致性。目前最常用的保证弱一致性的方法就是生存期(TTL), 即读取数据的时候会指定生存期,在生存期内客户端直接从缓存中读取数据,之后必须与服务器通信验证缓存有效性或者获取最新数据。很显然,我们可以给变化较 多的数据分配较短的生存期来尽量减少客户端读取过期数据的几率,而给变化较少的数据分配较长的生存期来减少读取延迟和服务器负载。
1992年CMU的Vincent Gate在Alex项目中实现了可变生存期(Adaptive TTL),这个技术基于这样的观察,就是新数据比旧数据更容易被修改。 在Alex中采用了更新阈值(update threshold)的概念,把生存期设定为其缓存时间的一个百分比。假设一个刚刚向服务器验证过的数据已经在缓存中存在了10个钟头,其更新阈值为 20%,那么其生存期就是2个钟头。采用可变生存期技术并不能减少网络流量,但是可以比普通的生存期技术减少服务器负荷。
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