緩存技術(shù)是一個老生常談的問題，但是它也是解決性能問題的利器，一把瑞士軍刀；而且在各種面試過程中或多或少會被問及一些緩存相關(guān)的問題，如緩存算法、熱點數(shù)據(jù)與更新緩存、更新緩存與原子性、緩存崩潰與快速恢復(fù)等各種與緩存相關(guān)的問題。而這些問題中有些問題又是與場景相關(guān)，因此如何合理應(yīng)用緩存來解決問題也是一個選擇題。本文所有內(nèi)容是跟讀服務(wù)緩存相關(guān)，不會涉及寫服務(wù)數(shù)據(jù)的緩存。本文也不考慮內(nèi)容型應(yīng)用前置的CDN架構(gòu)。本文也不會涉及緩存數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、緩存空間利用率跟業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)相關(guān)的細(xì)節(jié)問題，主要從架構(gòu)和提升命中率等層面來探討緩存方案。本文將基于多級緩存模式來介紹下應(yīng)用緩存時需要注意的問題和一些解決方案，其中一些方案已經(jīng)實現(xiàn)，而有一些也是想使用來解決痛點問題。

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1、多級緩存介紹

所謂多級緩存，即在整個系統(tǒng)架構(gòu)的不同系統(tǒng)層級進(jìn)行數(shù)據(jù)緩存，以提升訪問效率，這也是應(yīng)用最廣的方案之一。我們應(yīng)用的整體架構(gòu)如下圖所示：

整體流程如上圖所示：

1、首先接入Nginx將請求負(fù)載均衡到應(yīng)用Nginx，此處常用的負(fù)載均衡算法是輪詢或者一致性哈希，輪詢可以使服務(wù)器的請求更加均衡，而一致性哈希可以提升應(yīng)用Nginx的緩存命中率；后續(xù)負(fù)載均衡和緩存算法部分我們再細(xì)聊；

2、接著應(yīng)用Nginx讀取本地緩存（本地緩存可以使用Lua Shared Dict、Nginx Proxy Cache（磁盤/內(nèi)存）、Local Redis實現(xiàn)），如果本地緩存命中則直接返回，使用應(yīng)用Nginx本地緩存可以提升整體的吞吐量，降低后端的壓力，尤其應(yīng)對熱點問題非常有效；為什么要使用應(yīng)用Nginx本地緩存我們將在熱點數(shù)據(jù)與緩存失效部分細(xì)聊；

3、如果Nginx本地緩存沒命中，則會讀取相應(yīng)的分布式緩存（如Redis緩存，另外可以考慮使用主從架構(gòu)來提升性能和吞吐量），如果分布式緩存命中則直接返回相應(yīng)數(shù)據(jù)（并回寫到Nginx本地緩存）；

4、如果分布式緩存也沒有命中，則會回源到Tomcat集群，在回源到Tomcat集群時也可以使用輪詢和一致性哈希作為負(fù)載均衡算法；

5、在Tomcat應(yīng)用中，首先讀取本地堆緩存，如果有則直接返回（并會寫到主Redis集群），為什么要加一層本地堆緩存將在緩存崩潰與快速修復(fù)部分細(xì)聊；

6、作為可選部分，如果步驟4沒有命中可以再嘗試一次讀主Redis集群操作，目的是防止當(dāng)從有問題時的流量沖擊；

7、如果所有緩存都沒有命中只能查詢DB或相關(guān)服務(wù)獲取相關(guān)數(shù)據(jù)并返回；

8、步驟7返回的數(shù)據(jù)異步寫到主Redis集群，此處可能多個Tomcat實例同時寫主Redis集群，可能造成數(shù)據(jù)錯亂，如何解決該問題將在更新緩存與原子性部分細(xì)聊。

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整體分了三部分緩存：應(yīng)用Nginx本地緩存、分布式緩存、Tomcat堆緩存，每一層緩存都用來解決相關(guān)的問題，如應(yīng)用Nginx本地緩存用來解決熱點緩存問題，分布式緩存用來減少訪問回源率、Tomcat堆緩存用于防止相關(guān)緩存失效/崩潰之后的沖擊。

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雖然就是加緩存，但是怎么加，怎么用細(xì)想下來還是有很多問題需要權(quán)衡和考量的，接下來部分我們就詳細(xì)來討論一些緩存相關(guān)的問題。

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2、如何緩存數(shù)據(jù)

2.1、過期與不過期

對于緩存的數(shù)據(jù)我們可以考慮不過期緩存和帶過期時間緩存；什么場景應(yīng)該選擇哪種模式需要根據(jù)業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)量等因素來決定。

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不過期緩存場景一般思路如下圖所示：

如上圖所示，首先寫數(shù)據(jù)庫，如果成功則寫緩存。這種機制存在一些問題：

1、事務(wù)在提交時失敗則寫緩存是不會回滾的造成DB和緩存數(shù)據(jù)不一致；

2、假設(shè)多個人并發(fā)寫緩存可能出現(xiàn)臟數(shù)據(jù)的；

3、同步寫對性能有一定的影響，異步寫存在丟數(shù)據(jù)的風(fēng)險。

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如果對緩存數(shù)據(jù)一致性要求不是那么高，數(shù)據(jù)量也不是很大，可以考慮定期全量同步緩存。

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為解決以上問題可以考慮使用消息機制，如下圖所示：

1、把寫緩存改成寫消息，通過消息通知數(shù)據(jù)變更；

2、同步緩存系統(tǒng)會訂閱消息，并根據(jù)消息進(jìn)行更新緩存；

3、數(shù)據(jù)一致性可以采用：消息體只包括ID、然后查庫獲取最新版本數(shù)據(jù)；通過時間戳和內(nèi)容摘要機制(MD5)進(jìn)行緩存更新；

4、如上方法也不能保證消息不丟失，可以采用：應(yīng)用在本地記錄更新日志，當(dāng)消息丟失了回放更新日志；或者采用數(shù)據(jù)庫binlog，采用如canal訂閱binlog進(jìn)行緩存更新。

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對于長尾訪問的數(shù)據(jù)、大多數(shù)數(shù)據(jù)訪問頻率都很高的場景、緩存空間足夠都可以考慮不過期緩存，比如用戶、分類、商品、價格、訂單等，當(dāng)緩存滿了可以考慮LRU機制驅(qū)逐老的緩存數(shù)據(jù)。

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過期緩存機制，即采用懶加載，一般用于緩存別的系統(tǒng)的數(shù)據(jù)（無法訂閱變更消息、或者成本很高）、緩存空間有限、低頻熱點緩存等場景；常見步驟是：首先讀取緩存如果不命中則查詢數(shù)據(jù)，然后異步寫入緩存并設(shè)置過期時間，下次讀取將命中緩存。熱點數(shù)據(jù)經(jīng)常使用過期緩存，即在應(yīng)用系統(tǒng)上緩存比較短的時間。這種緩存可能存在一段時間的數(shù)據(jù)不一致情況，需要根據(jù)場景來決定如何設(shè)置過期時間。如庫存數(shù)據(jù)可以在前端應(yīng)用上緩存幾秒鐘，短時間的不一致時可以忍受的。

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2.2、維度化緩存與增量緩存

對于電商系統(tǒng)，一個商品可能拆成如：基礎(chǔ)屬性、圖片列表、上下架、規(guī)格參數(shù)、商品介紹等；如果商品變更了要把這些數(shù)據(jù)都更新一遍那么整個更新成本很高：接口調(diào)用量和帶寬；因此最好將數(shù)據(jù)進(jìn)行維度化并增量更新（只更新變的部分）。尤其如上下架這種只是一個狀態(tài)變更，但是每天頻繁調(diào)用的，維度化后能減少服務(wù)很大的壓力。

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3、分布式緩存與應(yīng)用負(fù)載均衡

3.1、緩存分布式

此處說的分布式緩存一般采用分片實現(xiàn)，即將數(shù)據(jù)分散到多個實例或多臺服務(wù)器。算法一般采用取模和一致性哈希。如之前說的做不過期緩存機制可以考慮取模機制，擴容時一般是新建一個集群；而對于可以丟失的緩存數(shù)據(jù)可以考慮一致性哈希，即使其中一個實例出問題只是丟一小部分，對于分片實現(xiàn)可以考慮客戶端實現(xiàn)，或者使用如Twemproxy中間件進(jìn)行代理（分片對客戶端是透明的）。如果使用Redis可以考慮使用redis-cluster分布式集群方案。

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3.2、應(yīng)用負(fù)載均衡

應(yīng)用負(fù)載均衡一般采用輪詢和一致性哈希，一致性哈希可以根據(jù)應(yīng)用請求的URL或者URL參數(shù)將相同的請求轉(zhuǎn)發(fā)到同一個節(jié)點；而輪詢即將請求均勻的轉(zhuǎn)發(fā)到每個服務(wù)器；如下圖所示：

整體流程：

1、首先請求進(jìn)入接入層Nginx；

2、根據(jù)負(fù)載均衡算法將請求轉(zhuǎn)發(fā)給應(yīng)用Nginx；

3、如果應(yīng)用Nginx本地緩存命中，則直接返回數(shù)據(jù)，否則讀取分布式緩存或者回源到Tomcat。

輪詢的優(yōu)點：到應(yīng)用Nginx的請求更加均勻，使得每個服務(wù)器的負(fù)載基本均衡；輪詢的缺點：隨著應(yīng)用Nginx服務(wù)器的增加，緩存的命中率會下降，比如原來10臺服務(wù)器命中率為90%，再加10臺服務(wù)器將可能降低到45%；而這種方式不會因為熱點問題導(dǎo)致其中某一臺服務(wù)器負(fù)載過重。

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一致性哈希的優(yōu)點：相同請求都會轉(zhuǎn)發(fā)到同一臺服務(wù)器，命中率不會因為增加服務(wù)器而降低；一致性哈希的缺點：因為相同的請求會轉(zhuǎn)發(fā)到同一臺服務(wù)器，因此可能造成某臺服務(wù)器負(fù)載過重，甚至因為請求太多導(dǎo)致服務(wù)出現(xiàn)問題。

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解決辦法是根據(jù)實際情況動態(tài)選擇使用哪種算法：

1、負(fù)載較低時使用一致性哈希；

2、熱點請求降級一致性哈希為輪詢；

3、將熱點數(shù)據(jù)推送到接入層Nginx，直接響應(yīng)給用戶。

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4、熱點數(shù)據(jù)與更新緩存

熱點數(shù)據(jù)會造成服務(wù)器壓力過大，導(dǎo)致服務(wù)器性能、吞吐量、帶寬達(dá)到極限，出現(xiàn)響應(yīng)慢或者拒絕服務(wù)的情況，這肯定是不允許的?？梢詮娜缦聨讉€方案去解決。

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4.1、單機全量緩存+主從

如上圖所示，所有緩存都存儲在應(yīng)用本機，回源之后會把數(shù)據(jù)更新到主Redis集群，然后通過主從復(fù)制到其他從Redis集群。緩存的更新可以采用懶加載或者訂閱消息進(jìn)行同步。

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4.2、分布式緩存+應(yīng)用本地?zé)狳c?????

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對于分布式緩存，我們需要在Nginx+Lua應(yīng)用中進(jìn)行應(yīng)用緩存來減少Redis集群的訪問沖擊；即首先查詢應(yīng)用本地緩存，如果命中則直接緩存，如果沒有命中則接著查詢Redis集群、回源到Tomcat；然后將數(shù)據(jù)緩存到應(yīng)用本地。

此處到應(yīng)用Nginx的負(fù)載機制采用：正常情況采用一致性哈希，如果某個請求類型訪問量突破了一定的閥值，則自動降級為輪詢機制。另外對于一些秒殺活動之類的熱點我們是可以提前知道的，可以把相關(guān)數(shù)據(jù)預(yù)先推送到應(yīng)用Nginx并將負(fù)載均衡機制降級為輪詢。

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另外可以考慮建立實時熱點發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)來發(fā)現(xiàn)熱點：

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1、接入Nginx將請求轉(zhuǎn)發(fā)給應(yīng)用Nginx；

2、應(yīng)用Nginx首先讀取本地緩存；如果命中直接返回，不命中會讀取分布式緩存、回源到Tomcat進(jìn)行處理；

3、應(yīng)用Nginx會將請求上報給實時熱點發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)，如使用UDP直接上報請求、或者將請求寫到本地kafka、或者使用flume訂閱本地nginx日志；上報給實時熱點發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)后，它將進(jìn)行統(tǒng)計熱點（可以考慮storm實時計算）；

4、根據(jù)設(shè)置的閥值將熱點數(shù)據(jù)推送到應(yīng)用Nginx本地緩存。

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因為做了本地緩存，因此對于數(shù)據(jù)一致性需要我們?nèi)タ紤]，即何時失效或更新緩存：

1、如果可以訂閱數(shù)據(jù)變更消息，那么可以訂閱變更消息進(jìn)行緩存更新；

2、如果無法訂閱消息或者訂閱消息成本比較高，并且對短暫的數(shù)據(jù)一致性要求不嚴(yán)格（比如在商品詳情頁看到的庫存，可以短暫的不一致，只要保證下單時一致即可），那么可以設(shè)置合理的過期時間，過期后再查詢新的數(shù)據(jù)；

3、如果是秒殺之類的，可以訂閱活動開啟消息，將相關(guān)數(shù)據(jù)提前推送到前端應(yīng)用，并將負(fù)載均衡機制降級為輪詢；

4、建立實時熱點發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)來對熱點進(jìn)行統(tǒng)一推送和更新。

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5、更新緩存與原子性

正如之前說的如果多個應(yīng)用同時操作一份數(shù)據(jù)很可能造成緩存數(shù)據(jù)是臟數(shù)據(jù)，解決辦法：

1.1、更新數(shù)據(jù)時使用更新時間戳或者版本對比，如果使用Redis可以利用其單線程機制進(jìn)行原子化更新；

1.2、使用如canal訂閱數(shù)據(jù)庫binlog；

2.1、將更新請求按照相應(yīng)的規(guī)則分散到多個隊列，然后每個隊列的進(jìn)行單線程更新，更新時拉取最新的數(shù)據(jù)保存；

2.2、分布式鎖，更新之前獲取相關(guān)的鎖。

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6、緩存崩潰與快速修復(fù)

6.1、取模

對于取模機制如果其中一個實例壞了，如果摘除此實例將導(dǎo)致大量緩存不命中，瞬間大流量可能導(dǎo)致后端DB/服務(wù)出現(xiàn)問題。對于這種情況可以采用主從機制來避免實例壞了的問題，即其中一個實例壞了可以那從/主頂上來。但是取模機制下如果增加一個節(jié)點將導(dǎo)致大量緩存不命中，一般是建立另一個集群，然后把數(shù)據(jù)遷移到新集群，然后把流量遷移過去。

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6.2、一致性哈希

對于一致性哈希機制如果其中一個實例壞了，如果摘除此實例將只影響一致性哈希環(huán)上的部分緩存不命中，不會導(dǎo)致瞬間大量回源到后端DB/服務(wù)，但是也會產(chǎn)生一些影響。

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另外也可能因為一些誤操作導(dǎo)致整個緩存集群出現(xiàn)了問題，如何快速恢復(fù)呢？

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6.3、快速恢復(fù)

如果出現(xiàn)之前說到的一些問題，可以考慮如下方案：

1、主從機制，做好冗余，即其中一部分不可用，將對等的部分補上去；

2、如果因為緩存導(dǎo)致應(yīng)用可用性已經(jīng)下降可以考慮：1、部分用戶降級，然后慢慢減少降級量；2、后臺通過Worker預(yù)熱緩存數(shù)據(jù)。

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也就是如果整個緩存集群壞了，而且沒有備份，那么只能去慢慢將緩存重建；為了讓部分用戶還是可用的，可以根據(jù)系統(tǒng)承受能力，通過降級方案讓一部分用戶先用起來，將這些用戶相關(guān)的緩存重建；另外通過后臺Worker進(jìn)行緩存數(shù)據(jù)的預(yù)熱。

來源:http://jinnianshilongnian.iteye.com/blog/2283670

總結(jié)

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