### “缓存粒度”概念说明 * 例如现在需要将MySQL的用户信息使用Redis缓存，可以执行如下操作： * 从MySQL获取用户信息： ~~~ select * from user where id={id}; ~~~ * 将用户信息缓存到Redis中： ~~~ set user:{id} 'select * from user where id={id}' ~~~ * 假设用户表有100个列，需要缓存到什么维度呢？ * **缓存全部列：** ~~~ set user:{id} 'select * from user where id={id}' ~~~ * **缓存部分重要列：** ~~~ set user:{id} 'select {important Column1}, {important Column2} ,...{important ColumnN} from user where id={id}' ~~~ * 上述这个问题就是缓存粒度问题 * 究竟是缓存全部属性还是只缓存部分重要属性呢？**下面将从通用性、空间占用、代码维护三个角度进行说明：** * **通用性**:缓存全部数据比部分数据更加通用，但从实际经验看，很长时 间内应用只需要几个重要的属性 * **空间占用**:缓存全部数据要比部分数据占用更多的空间，可能存在以下 问题： * 全部数据会造成内存的浪费 * 全部数据可能每次传输产生的网络流量会比较大，耗时相对较大，在极端情况下会阻塞网络 * 全部数据的序列化和反序列化的CPU开销更大。 * **代码维护**:全部数据的优势更加明显，而部分数据一旦要加新字段需要修改业务代码，而且修改后通常还需要刷新缓存数据 * **下图给出缓存全部数据和部分数据在通用性、空间占用、代码维护上的对比：**  * 缓存粒度问题是一个容易被忽视的问题，**如果使用不当，可能会造成很多无用空间的浪费，**网络带宽的浪费，代码通用性较差等情况，需要综合数 据通用性、空间占用比、代码维护性三点进行取舍