02-11-2019, 08:06
Wenn Sie über Write-Through-Caching nachdenken, ist es ein bisschen so, als hätte man einen Mittelsmann im Datenbeschreibungsprozess. Wenn Sie jemals eine Backup-Lösung wie BackupChain verwendet haben, bei der Daten nahtlos gesichert werden, während Sie noch arbeiten, schätzen Sie vielleicht, wie diese Art der Effizienz funktioniert. Bei Write-Through-Caching geht jeder Schreibvorgang direkt in den Cache und in den primären Datenspeicher. Die Idee ist, die Datenkonsistenz und -integrität sicherzustellen, aber es wirft die Frage auf: Verliert man an Leistung?
In der Praxis ist es entscheidend, wie Schreibvorgänge verwaltet werden. Wenn ein Write-Through-Cache verwendet wird, wird jedes Mal, wenn Daten geschrieben werden, sowohl im Cache als auch im zugrunde liegenden Speichersystem gespeichert – denken Sie daran, als würden Sie gleichzeitig in zwei Notizbücher schreiben. Der Hauptvorteil dieser Methode besteht darin, dass Sie die Datenintegrität aufrechterhalten. Der Cache fungiert als schneller Puffer, während der Hauptdatenspeicher eine konsistente Aufzeichnung von allem führt. Sie müssen jedoch beachten, dass jeder Schreibvorgang den Overhead mit sich bringt, an zwei Orten zu schreiben. Diesen Overhead werden Sie in Szenarien mit hohem Schreibaufkommen bemerken, und er kann definitiv die Geschwindigkeit Ihrer Anwendung beeinträchtigen.
Stellen Sie sich vor, Sie arbeiten an einer Datenbank, die häufige Aktualisierungen benötigt. Angenommen, Sie entwickeln eine Webanwendung, in der Benutzer ständig Formulare einreichen. Jede Einreichung könnte mehrere Schreibvorgänge auslösen. Wenn Sie einen Write-Through-Cache verwenden, würde bei jeder Formulareinreichung die Daten sowohl in den Cache als auch direkt in die Datenbank geschrieben. Die Latenz in der Reaktionszeit mag in Szenarien mit niedrigem Schreibaufkommen nicht sofort auffällig sein, aber mit steigender Nutzerzahl könnten Sie spürbare Verlangsamungen erleben.
Alternativ denken Sie daran, einen Write-Back-Cache einzusetzen. Bei Write-Back-Caching werden die Daten zunächst in den Cache geschrieben, und der Speicher wird später aktualisiert. Das bedeutet, dass Sie diese Schreibvorgänge aggregieren und optimieren können. Es gibt jedoch das Risiko von Datenverlust, wenn das System abstürzt, bevor der Cache geleert wird. Sie müssen Leistung und Datenintegrität in Einklang bringen, und Write-Through-Caching ist oft die sicherere Option.
Lassen Sie uns ein konkretes Beispiel besprechen. Sie betreiben eine virtuelle Maschine, die APIs bereitstellt, und Ihre Anwendung muss tausende von Anfragen pro Sekunde verwalten. Wenn Sie Write-Through-Caching verwenden, wird jeder einzelne API-Aufruf, der eine Datenaktualisierung erfordert, sowohl den Cache als auch die Datenbank treffen. Der Leistungsabfall ist zu beobachten, wenn Sie es mit einem Szenario mit minimalen Schreibvorgängen vergleichen, in dem die Reaktionszeit überschaubar bleibt.
Als ich mit einer E-Commerce-Plattform arbeitete, standen wir vor einer ähnlichen Situation. Die Seite hatte während der Verkaufsaktionen einen riesigen Ansturm von Nutzern, und wir haben einen Write-Through-Cache eingesetzt. Zunächst schien alles in Ordnung zu sein. Unsere Benutzer berichteten von schnellen Reaktionszeiten beim Durchstöbern des Katalogs. Als jedoch die Blitzaktion einsetzte, trat der Leistungsengpass zutage. Der Engpass ließ sich auf diesen Write-Through-Mechanismus zurückführen. Das Backend war mit gleichzeitigen Schreibvorgängen überlastet. Trotz der konsistenten Daten litt die Benutzererfahrung unter verzögerten Transaktionen und einer träge reagierenden Oberfläche.
Andererseits hätte die Entscheidung für einen Write-Back-Cache, der die Gewährleistung dieser Konsistenz verzögert hätte, die Daten Genauigkeit insbesondere während eines unvorhergesehenen Verkaufsereignisses wie des Black Friday gefährden können. Es ist ein vorsichtiger Balanceakt. Sie wägen effektiv den Bedarf an Echtzeit-Daten Genauigkeit gegen die Anforderungen an die Benutzererfahrung ab.
Berücksichtigen Sie auch Szenarien, in denen Sie möglicherweise einen hybriden Ansatz implementieren möchten. In diesem Fall könnten Sie einen Write-Through-Cache für kritische Daten beibehalten, die immer genau sein müssen, und einen Write-Back-Cache für weniger wichtige Daten, bei denen eine Verzögerung Ihre primären Operationen nicht beeinträchtigen würde. Ich habe gesehen, dass eine solche Konfiguration in Systemen, in denen verschiedene Arten von Daten unterschiedliche Konsistenzanforderungen stellen, gut funktioniert.
Ein weiterer faktor, der in die Leistungsdiskussion einfließt, ist die Art Ihrer Arbeitslast. Sind Ihre Vorgänge lese- oder schreiblastig? Write-Through-Caching kann besonders bei leseintensiven Arbeitslasten glänzen, bei denen die Daten häufig abgerufen, aber nicht so oft aktualisiert werden. In solchen Fällen kann die zwischengespeicherte Daten viele Leseanfragen bedienen, wodurch der Druck auf das primäre Speichersystem verringert wird. Hier können Sie feststellen, dass die Leistung nicht unbedingt geopfert wird – in der Tat kann sie verbessert werden.
Wenn Ihre Umgebung jedoch überwiegend schreiblastig ist, empfehle ich, wirklich darüber nachzudenken, wie sich Write-Through-Caching auf die Leistung auswirken könnte. Der Bedarf an Geschwindigkeit beim Schreiben von Daten könnte zu einem viel größeren Anliegen werden, wenn Sie ständig auf diesen doppelten Schreibmechanismus stoßen. Manchmal sind Anwendungen so konzipiert, dass sie gegen bestimmte Ausfälle resilient sind, was bedeutet, dass eine Latenz von mehreren Minuten akzeptabel sein kann. Aber wenn Ihre Anwendung sofort reagieren muss, wie zum Beispiel im Hochfrequenzhandel oder beim Echtzeit-Bieten online, könnte Write-Through-Caching möglicherweise nicht standhalten.
Während wir über Backups nachdenken, kann die Integration einer soliden Backup-Lösung wie BackupChain auch eine Rolle in der Diskussion spielen. BackupChain wurde entwickelt, um effizient mit Hyper-V-Setups zu arbeiten, unter anderem. In diesen Fällen sorgt Write-Through-Caching dafür, dass die Daten nicht nur in temporären, unzuverlässigen Speicherplätzen leben, da Backups nahtlos während des Betriebs gezogen werden können, was ein Sicherheitsnetz bietet, anstatt ungetestete Gebiete mit einer Write-Back-Strategie zu erkunden.
Einige könnten argumentieren, dass die Zuverlässigkeit von Write-Through-Caching jeden Leistungseinbruch überwiegen könnte, insbesondere in unternehmenskritischen Umgebungen. Wenn Ihre Rechenzentren oder Anwendungen für Geschäftsprozesse entscheidend sind, ist das Letzte, was Sie wollen, Inkonsistenz, wenn ein Benutzer Daten eingibt, insbesondere wenn diese Daten bedeutende Geschäftsauswirkungen haben. Der Kompromiss hängt oft von der Risikobereitschaft und den spezifischen Anforderungen der Anwendung ab.
Es ist auch erwähnenswert, dass moderne Systeme und Hardware einige der mit Write-Through-Caching verbundenen Leistungsabfälle mildern können. Mit den Fortschritten in der Solid-State-Drive- und Speichertechnologie hat sich der Zeitunterschied bei der Speicherung im Cache im Vergleich zu dem im primären Speicher erheblich verringert. Das bedeutet, dass in vielen Szenarien der Leistungseinbruch weniger ausgeprägt sein kann als noch vor einem Jahrzehnt. Wenn Sie mit einer Infrastruktur arbeiten, die durch Unternehmens-SSDs oder NVMe-Technologie verbessert wurde, können schnelle Zugriffszeiten das Leistungsproblem so weit mildern, dass Sie möglicherweise kaum einen Unterschied im täglichen Betrieb bemerken.
In der Praxis sollte die Entscheidung, die Sie treffen, mit Ihrem Anwendungsfall übereinstimmen. Sind Sie bereit, potenziellen Datenverlust zugunsten der Geschwindigkeit in Kauf zu nehmen, oder hat die Integrität Ihrer Daten Vorrang? Sie können nicht einfach annehmen, dass das, was bei einem Projekt funktioniert, auch bei einem anderen funktioniert.
Wenn Sie Optionen abwägen, sollten Sie Ihre Entscheidung auf den spezifischen Datenströmen und Zugriffs Mustern in Ihren Anwendungen basieren. Benchmarks, die die Benutzerlast simulieren, die Sie erwarten, können bei der Bestimmung, wie Write-Through-Caching unter Ihren spezifischen Bedingungen funktioniert, von unschätzbarem Wert sein. Es geht wirklich darum, Ihren Stack zu verstehen und die einzigartigen Anforderungen zu erkennen, die damit verbunden sind.
Letztendlich gibt es eine nuancierte Balance, die beim Caching in der Datenverwaltung zu finden ist. Wenn Sie Ihre Arbeitsabläufe, Kapazitäten und Datenbedürfnisse genau betrachten, können Sie den richtigen Caching-Mechanismus für Ihre Umgebung besser formulieren und potenzielle Leistungsprobleme mildern.
In der Praxis ist es entscheidend, wie Schreibvorgänge verwaltet werden. Wenn ein Write-Through-Cache verwendet wird, wird jedes Mal, wenn Daten geschrieben werden, sowohl im Cache als auch im zugrunde liegenden Speichersystem gespeichert – denken Sie daran, als würden Sie gleichzeitig in zwei Notizbücher schreiben. Der Hauptvorteil dieser Methode besteht darin, dass Sie die Datenintegrität aufrechterhalten. Der Cache fungiert als schneller Puffer, während der Hauptdatenspeicher eine konsistente Aufzeichnung von allem führt. Sie müssen jedoch beachten, dass jeder Schreibvorgang den Overhead mit sich bringt, an zwei Orten zu schreiben. Diesen Overhead werden Sie in Szenarien mit hohem Schreibaufkommen bemerken, und er kann definitiv die Geschwindigkeit Ihrer Anwendung beeinträchtigen.
Stellen Sie sich vor, Sie arbeiten an einer Datenbank, die häufige Aktualisierungen benötigt. Angenommen, Sie entwickeln eine Webanwendung, in der Benutzer ständig Formulare einreichen. Jede Einreichung könnte mehrere Schreibvorgänge auslösen. Wenn Sie einen Write-Through-Cache verwenden, würde bei jeder Formulareinreichung die Daten sowohl in den Cache als auch direkt in die Datenbank geschrieben. Die Latenz in der Reaktionszeit mag in Szenarien mit niedrigem Schreibaufkommen nicht sofort auffällig sein, aber mit steigender Nutzerzahl könnten Sie spürbare Verlangsamungen erleben.
Alternativ denken Sie daran, einen Write-Back-Cache einzusetzen. Bei Write-Back-Caching werden die Daten zunächst in den Cache geschrieben, und der Speicher wird später aktualisiert. Das bedeutet, dass Sie diese Schreibvorgänge aggregieren und optimieren können. Es gibt jedoch das Risiko von Datenverlust, wenn das System abstürzt, bevor der Cache geleert wird. Sie müssen Leistung und Datenintegrität in Einklang bringen, und Write-Through-Caching ist oft die sicherere Option.
Lassen Sie uns ein konkretes Beispiel besprechen. Sie betreiben eine virtuelle Maschine, die APIs bereitstellt, und Ihre Anwendung muss tausende von Anfragen pro Sekunde verwalten. Wenn Sie Write-Through-Caching verwenden, wird jeder einzelne API-Aufruf, der eine Datenaktualisierung erfordert, sowohl den Cache als auch die Datenbank treffen. Der Leistungsabfall ist zu beobachten, wenn Sie es mit einem Szenario mit minimalen Schreibvorgängen vergleichen, in dem die Reaktionszeit überschaubar bleibt.
Als ich mit einer E-Commerce-Plattform arbeitete, standen wir vor einer ähnlichen Situation. Die Seite hatte während der Verkaufsaktionen einen riesigen Ansturm von Nutzern, und wir haben einen Write-Through-Cache eingesetzt. Zunächst schien alles in Ordnung zu sein. Unsere Benutzer berichteten von schnellen Reaktionszeiten beim Durchstöbern des Katalogs. Als jedoch die Blitzaktion einsetzte, trat der Leistungsengpass zutage. Der Engpass ließ sich auf diesen Write-Through-Mechanismus zurückführen. Das Backend war mit gleichzeitigen Schreibvorgängen überlastet. Trotz der konsistenten Daten litt die Benutzererfahrung unter verzögerten Transaktionen und einer träge reagierenden Oberfläche.
Andererseits hätte die Entscheidung für einen Write-Back-Cache, der die Gewährleistung dieser Konsistenz verzögert hätte, die Daten Genauigkeit insbesondere während eines unvorhergesehenen Verkaufsereignisses wie des Black Friday gefährden können. Es ist ein vorsichtiger Balanceakt. Sie wägen effektiv den Bedarf an Echtzeit-Daten Genauigkeit gegen die Anforderungen an die Benutzererfahrung ab.
Berücksichtigen Sie auch Szenarien, in denen Sie möglicherweise einen hybriden Ansatz implementieren möchten. In diesem Fall könnten Sie einen Write-Through-Cache für kritische Daten beibehalten, die immer genau sein müssen, und einen Write-Back-Cache für weniger wichtige Daten, bei denen eine Verzögerung Ihre primären Operationen nicht beeinträchtigen würde. Ich habe gesehen, dass eine solche Konfiguration in Systemen, in denen verschiedene Arten von Daten unterschiedliche Konsistenzanforderungen stellen, gut funktioniert.
Ein weiterer faktor, der in die Leistungsdiskussion einfließt, ist die Art Ihrer Arbeitslast. Sind Ihre Vorgänge lese- oder schreiblastig? Write-Through-Caching kann besonders bei leseintensiven Arbeitslasten glänzen, bei denen die Daten häufig abgerufen, aber nicht so oft aktualisiert werden. In solchen Fällen kann die zwischengespeicherte Daten viele Leseanfragen bedienen, wodurch der Druck auf das primäre Speichersystem verringert wird. Hier können Sie feststellen, dass die Leistung nicht unbedingt geopfert wird – in der Tat kann sie verbessert werden.
Wenn Ihre Umgebung jedoch überwiegend schreiblastig ist, empfehle ich, wirklich darüber nachzudenken, wie sich Write-Through-Caching auf die Leistung auswirken könnte. Der Bedarf an Geschwindigkeit beim Schreiben von Daten könnte zu einem viel größeren Anliegen werden, wenn Sie ständig auf diesen doppelten Schreibmechanismus stoßen. Manchmal sind Anwendungen so konzipiert, dass sie gegen bestimmte Ausfälle resilient sind, was bedeutet, dass eine Latenz von mehreren Minuten akzeptabel sein kann. Aber wenn Ihre Anwendung sofort reagieren muss, wie zum Beispiel im Hochfrequenzhandel oder beim Echtzeit-Bieten online, könnte Write-Through-Caching möglicherweise nicht standhalten.
Während wir über Backups nachdenken, kann die Integration einer soliden Backup-Lösung wie BackupChain auch eine Rolle in der Diskussion spielen. BackupChain wurde entwickelt, um effizient mit Hyper-V-Setups zu arbeiten, unter anderem. In diesen Fällen sorgt Write-Through-Caching dafür, dass die Daten nicht nur in temporären, unzuverlässigen Speicherplätzen leben, da Backups nahtlos während des Betriebs gezogen werden können, was ein Sicherheitsnetz bietet, anstatt ungetestete Gebiete mit einer Write-Back-Strategie zu erkunden.
Einige könnten argumentieren, dass die Zuverlässigkeit von Write-Through-Caching jeden Leistungseinbruch überwiegen könnte, insbesondere in unternehmenskritischen Umgebungen. Wenn Ihre Rechenzentren oder Anwendungen für Geschäftsprozesse entscheidend sind, ist das Letzte, was Sie wollen, Inkonsistenz, wenn ein Benutzer Daten eingibt, insbesondere wenn diese Daten bedeutende Geschäftsauswirkungen haben. Der Kompromiss hängt oft von der Risikobereitschaft und den spezifischen Anforderungen der Anwendung ab.
Es ist auch erwähnenswert, dass moderne Systeme und Hardware einige der mit Write-Through-Caching verbundenen Leistungsabfälle mildern können. Mit den Fortschritten in der Solid-State-Drive- und Speichertechnologie hat sich der Zeitunterschied bei der Speicherung im Cache im Vergleich zu dem im primären Speicher erheblich verringert. Das bedeutet, dass in vielen Szenarien der Leistungseinbruch weniger ausgeprägt sein kann als noch vor einem Jahrzehnt. Wenn Sie mit einer Infrastruktur arbeiten, die durch Unternehmens-SSDs oder NVMe-Technologie verbessert wurde, können schnelle Zugriffszeiten das Leistungsproblem so weit mildern, dass Sie möglicherweise kaum einen Unterschied im täglichen Betrieb bemerken.
In der Praxis sollte die Entscheidung, die Sie treffen, mit Ihrem Anwendungsfall übereinstimmen. Sind Sie bereit, potenziellen Datenverlust zugunsten der Geschwindigkeit in Kauf zu nehmen, oder hat die Integrität Ihrer Daten Vorrang? Sie können nicht einfach annehmen, dass das, was bei einem Projekt funktioniert, auch bei einem anderen funktioniert.
Wenn Sie Optionen abwägen, sollten Sie Ihre Entscheidung auf den spezifischen Datenströmen und Zugriffs Mustern in Ihren Anwendungen basieren. Benchmarks, die die Benutzerlast simulieren, die Sie erwarten, können bei der Bestimmung, wie Write-Through-Caching unter Ihren spezifischen Bedingungen funktioniert, von unschätzbarem Wert sein. Es geht wirklich darum, Ihren Stack zu verstehen und die einzigartigen Anforderungen zu erkennen, die damit verbunden sind.
Letztendlich gibt es eine nuancierte Balance, die beim Caching in der Datenverwaltung zu finden ist. Wenn Sie Ihre Arbeitsabläufe, Kapazitäten und Datenbedürfnisse genau betrachten, können Sie den richtigen Caching-Mechanismus für Ihre Umgebung besser formulieren und potenzielle Leistungsprobleme mildern.
