引言

随着企业业务规模的扩大和复杂度的提升，微服务架构因其高可用性、可扩展性和易于维护的特性，逐渐成为现代软件开发的首选架构模式。然而，微服务架构带来的分布式特性也增加了数据访问的复杂性和延迟。特别是业务查询领域，一方面存在跨微服务的查询需求，如 MRP 运算涉及销售、采购、库存、生产等不同微服务的数据查询，另一方面复杂的业务查询性能较慢，如包含未记账凭证的财务账表查询，同时，终端用户查看的查询结果需要分页显示，甚至随时对其进行排序、筛选、分组汇总等操作。为了提高系统性能，减少数据库压力，并加快用户响应速度，合理设计并实现查询数据缓存方案显得尤为重要。本文将探讨在微服务架构下，如何有效实施查询数据缓存策略。

微服务架构与缓存概述

微服务架构将大型应用程序拆分成一系列小的、自治的服务，每个服务运行在其独立的进程中，通过轻量级通信机制（如 HTTP REST API）进行交互。这种架构模式有助于团队独立开发、测试和部署，但同时也增加了服务间数据共享和同步的复杂性。

缓存是一种存储数据以备将来请求快速访问的技术。在微服务架构中，缓存能够显著减少对数据库的直接查询，降低网络延迟，提高系统响应速度，并减轻数据库负担。

查询数据缓存策略选择

需要缓存的查询数据主要包括：查询的上下文、查询结果数据，其主要临时存储策略包括数据库存储、本地内存缓存、本地文件缓存、分布式缓存、关系型内存数据库缓存等几种方式。

数据库存储

在查询所属微服务对应的数据库中创建实表存储查询结果，在查询功能关闭或查询数据过时后清除数据/表，因异常退出等各种原因导致历史查询数据清除不是那么彻底，需要配套定时清除机制。该策略因与查询的业务数据在同一个数据库中，查询计算性能比较好，也能很好的支持分页、排序、筛选、分组汇总等二次加工场景。但因其对业务数据库干扰大，在大量并发查询下会造成数据库表数量以及数据库存储空间迅速膨胀，轻则造成业务阻塞，重则造成数据库崩溃，因而仅适用于查询并发量小、业务系统不大的场景。

本地内存缓存

在每个微服务实例内部使用内存作为缓存，该方案内存数据结构设计要求较高，需要通过代码实现查询结果的分页、排序、筛选、分组汇总等场景。该策略优点是数据移动少，访问速度快，适用于数据量不大、访问频率高的场景。缺点是实现有一定复杂度，对内存需求比较高，容易造成内存溢出，对业务系统造成重大影响，同时需要针对微服务集群部署做处理，如保持应用访问粘性或路由处理。

本地文件缓存

在每个微服务实例内部使用本地存储作为缓存，该方案同本地内存缓存一样，需要编码实现查询结果的分页、排序、筛选、分组汇总等场景，对数据结构、文件存储结构设计要求较高。该方案一定程度上能够解决本地内存缓存的内存溢出问题，可以与其配合使用，比如根据可用内存情况，在内存和本地存储中协调数据缓存。该方案适用于数据量不大、访问频率较高的场景。该方案缺点是实现复杂，对存储读写性能要求高。

分布式缓存

使用分布式缓存中间件，如 Redis、Memcached 等，提供跨多个微服务实例的共享缓存服务，但对于查询结果的分页、排序、筛选、分组汇总等场景，仍需要编码实现。适用于高频次访问、小批量数据缓存场景，能够有效解决高可用性问题。缺点是增加了系统的复杂性和运维成本，且对大量缓存数据的分页、排序、筛选等场景性能较低。

关系型内存数据库

关系型内存数据库，是指提供关系型数据模型及 SQL 访问接口的内存数据库，如 VoltDB、H2、TimesTen、Ignite 等。使用关系型内存数据库存储查询结果，能够解决使用传统数据库表频繁删除、查询业务耦合资源冲突等问题，并且性能更优。适合大数据量、高并发等查询缓存场景。该方案实现相对简单，但是增加了内存数据库的运维成本。

查询数据缓存实践

浪潮 inBuilder 查询平台，支持针对不同的查询场景，通过可配置的方式，支持数据库存储、本地内存缓存、分布式内存缓存、关系型内存数据库等多种缓存策略。

在关系型内存数据库策略下，采用分布式关系型内存数据库，有效提升了复杂、大数据量、高并发业务查询的性能，并大大减轻了业务库的压力。

结论

在微服务架构下，合理设计和实施查询数据缓存方案是提升系统性能、降低数据库压力的关键。通过选择合适的缓存策略、应用先进的缓存技术，并结合实际业务场景进行调优，可以显著提升系统的整体表现，为用户提供更加流畅、高效的服务体验。未来，随着技术的不断进步和业务的持续发展，缓存方案也将持续优化和完善，以适应更加复杂多变的业务需求。

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