极道
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Uber是如何花费巨大精力实现缓存精确失效？
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原文中文，约1600字，阅读约需4分钟。
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内容提要
Uber通过CacheFront解决了在Docstore上扩展读取工作负载的挑战，提供了强一致性的缓存解决方案，降低了数据库引擎负载，实现了低延迟读取请求。
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关键要点
- Uber的Docstore是一个内部分布式数据库，存储数十PB的数据并处理数千万个请求。
- 为了应对大规模低延迟读取需求，Uber开发了集成的缓存解决方案CacheFront，以降低数据库引擎层的资源分配。
- CacheFront通过缓存预留策略、变更数据捕获和流服务Flux等功能，提供了强一致性的缓存解决方案。
- CacheFront使用缓存预留策略来实现缓存读取，尝试从Redis获取行并异步填充剩余行。
- Docstore支持条件更新，但缓存层无法确定哪些行会受到影响，直到数据库引擎更新实际行。
- 利用Docstore的变更数据捕获和流服务Flux来使缓存失效，跟踪MySQL binlog事件。
- 通过根据MySQL中行集的时间戳删除重复写入，避免将过时的行写入缓存。
- 为某些用例提供更强的一致性保证，允许用户在写入完成后显式使缓存的行无效。
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