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一、什麼是緩存粒度
下面這個圖是很多項目關於緩存使用最常用的一個抽象，那麼我們假設storage層爲mysql, cache層爲redis。
假如我現在需要對視頻的信息做一個緩存，也就是需要對select * from video where id=?的每個id在redis裏做一份緩存，這樣cache層就可以幫助我抗住很多的訪問量（注：這裏不討論一致性和架構等等問題，只討論緩存的粒度問題）。
我們假設視頻表有100個屬性（這個真有，有些人可能難以想象），那麼問題來了，需要緩存什麼維度呢，也就是有兩種選擇吧：
(1)cache(id)=select * from video where id=#id
(2)cache(id)=select importantColumn1, importantColumn2 .. importantColumnN from video where id=#id
其實這個問題就是緩存粒度問題，我們在緩存設計應該佮預估和考慮呢？下面我們將從通用性、空間、代碼維護三個角度進行說明。
二、全部數據和部分數據比較
1. 兩者的特點是顯而易見的：
| 數據類型 | 通用性 | 空間佔用（內存空間 + 網絡碼率） | 代碼維護 |
| 全部數據 |
高 |
大 |
簡單 |
| 部分數據 |
低 |
小
|
較爲複雜 |
2. 通用性：
如果單從通用性上看，全部數據是最優秀的，但是有個問題就是是否有必要緩存全部數據，認爲以後會有這樣的需求，但是從經驗看除了非常重要的信息，那些不重要的字段基本不會在需求裏出現，也就是說這種通用性 通常都是想象出來的。太多人覺得通用性是最重要的。vid拿一些基本信息，會想專輯明星。。要不要用通用性高的，於是加了全局的，通用性很重要，但是要想清楚。
3. 空間佔用：
很顯然，緩存全部數據，會佔用大量的內存，有人會說，不就費一點內存嗎，能有多少錢？而且已經有人習慣了把緩存當做下水道來使用，什麼都框框的往裏面放，但是我這裏要說內存並不是免費的，可以說是很珍貴的資源。instagram21->4G的例子就說明了這個道理，好的程序員可以幫助公司節約大量的資源。
而且單個cache(id)也帶來兩個問題：序列化的開銷和網絡流量的開銷（QPS,百倍），都是無容忽視的。
4. 代碼維護：
代碼維護性，全部數據的優勢更加明顯，而部分數據一旦要加新字段就會修改代碼，而且還需要對原來的數據進行刷新。
三、總結：
緩存粒度問題是一個容易被忽視的問題，如果使用不當，可能會造成很多無用空間的浪費，可能會造成網絡帶寬的浪費，可能會造成代碼通用性較差等情況，必須學會綜合數據通用性、空間佔用比、代碼維護性 三點評估取捨因素權衡使用。