漫谈Web缓存架构

拼搏现实的明天。 2022-05-26 08:37 207阅读 0赞

> 计算机领域多处地方用到**缓存**，比如说为了缓解CPU和内存之间的速度不匹配问题，我们往往通过增加一级、二级、三级缓存，CPU先从缓存中取指令，如果取不到，再从内存中取，并更新缓存，同时，根据程序的局部性原理，使得大部分情况下缓存都会命中。

目前，Web应用的核心数据通常存放在**数据库**中，比如说用户信息、订单信息、交易信息等，同时，数据库和编程语言是无关的，通过SQL交互，Java、Php等语言写的程序需要访问数据库，执行业务逻辑，展示结果给用户。但是**数据库**有一定的局限性，譬如：1.数据库连接是非常 “昂贵 “的资源，为了复用这些资源，目前采用连接池技术，2. 连接池的连接数是有限的，如果用户过多，势必要等待，3. 读写数据时需要加锁。

通过上述介绍，我们知道一个大型系统中数据库往往会成为瓶颈，我们不能每次访问都访问数据库，尤其是在多用户，大并发的情况下。面对这种情况，我们通常采用何种方法呢？**在计算机行业中的所有问题，都可以通过增加一个抽象层来解决**。那么，针对数据库这个瓶颈，我们可以在应用层和数据库层增加一层，即**缓存层**。

## 如何实现缓存 ##

如果你是某某大型公司的首席架构师，现在公司需要自研一套缓存系统，你应该怎么设计呢？我想在设计之前应该想好以下几个问题：  
1. 缓存里放什么格式的数据？  
2. 应用程序（客户端）如何访问缓存？  
3. 缓存空间被应用程序用完了怎么办？  
4. 要不要支持分布式存储（数据的分片），怎么实现？

#### 1. 缓存里放什么格式的数据？ ####

目前常见的数据格式有序列化对象、XML、JSON、字符串（key,value）和基本的数据结构，其中针对**Java语言**的序列化对象有序列化和反序列化，而Google研发的protobuf是和语言无关的，比如说Python将某对象序列化，Java能将这个对象进行反序列化。

#### 2. 应用程序如何访问缓存 ####

考虑到公司有很多后端小组，并且使用不同的编程语言，这就要求我们自研的缓存系统应该和编程语言无关，基于此，我们需要**制定一套协议**来支持各种语言。客户端如何使用这套协议？最常见的就是客户端/服务器模型。首先，服务器监听请求；接着，客户端发送请求，获得响应，其中客户端发送的请求就是协议；最后，基于Socket通信。比如说：`set 'name' 'mukedada'`、`get name`。

#### 3. 缓存空间被用完了怎么办？ ####

缓存服务器端在启动的时候，应该设置缓存大小，当缓存被沾满时，采用LRU算法。

#### 4. 实现分布式存储 ####

对于大型应用服务器，单机的缓存服务器是支撑不了的。那么，就需要对缓存服务器进行**水平扩展**（即增删服务器，当活动结束后，就需要考虑删减服务器），那么用什么算法让数据相对平均的分配到每台服务器？同时，这个算法应该放在客户端还是服务端呢？

*  **客户端实现**  
    注意这里的客户端指的是Web应用服务，服务器列表信息通过**配置文件**获得。当节点数发生变化时，需要让客户端知晓。  
    ![image.png][]

它的典型应用是**Memcached**，Memcached使用的是**一致性Hash算法**，在介绍它之前，我们先来看一下**余数算法**。对于用户要存储的（key，value）,计算key的整数哈希值，然后对服务器的数目求余，这样来确定存储服务器。这个方法存在一个致命的问题：**当服务器个数发送变化时，余数会发生变化，这样一来需要重新到数据库获取数据**。  
为了加深大家的理解，举个具体的实例：假设有3台服务器0、1、2，key1、key2的hash值分别是100,99，对应的余数分别是1和0，也就是说它们分别存放于编号为1和0的服务器中，现在如果增加一台服务器3，那么它们的余数也会随之发生变化，100%4 = 0，99%4 = 3，但是它们在0、3号服务器却找不到对应的数据。  
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为了解决余数算法存在的问题，我们的先辈们提出了**分布式一致性hash算法**。它思路就是当服务器个数发生变化时，尽可能的减少影响。譬如：当我们新增node5，只影响局部范围内的key，而余数算法则影响全局。  
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但是它也存在分布不均匀的问题，导致有的服务器上缓存的数据多，有的少。一种方法就是**虚拟节点**，也就是说让一个服务器化身为多个虚拟节点，分布到环上。Memcache采用的就是这种方法。  
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另一种方法就是Hash槽。Redis采用的就是这种方法，在介绍路由实现时会详细介绍该方法。

*  **代理实现**  
    代理程序放在服务器端，它的典型案例有Twemproxy和Codis。它的基本思想：应用程序向Proxy发送请求，Proxy通过一定算法计算得到数据应该从哪个节点获取，并且返回响应给客户端。为了防止Proxy出现单点故障，可以通过集群等方式实现Proxy高可用。  
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 *  路由实现  
    它的典型案例就是Redis。它的基本思想是应用程序可以将请求发送到任意一个节点，当节点包含该请求数据，则直接返回响应给应用程序，当节点不包含该请求数据时，则告诉它跳转到其他节点中取数据，其中，客户端程序库需要解析相应的指令。例如：当node1中没有数据，会让客户端程序访问node3，这类似于web中的**重定向**，缺点： **node1需要知道其他节点的数据**，即node1和其他节点是相互通信的。  
    ![image.png][image.png 5]  
    首先它有16284个槽，每个node节点管理一段Hash槽，每当新来一个请求，都对它的key值进行`CRC16(key)%16384`求余，最终会落到0~16383这个区间的槽中。  
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但是，每当新增一个节点时，需要从原先的每个节点中获取hash槽，这时需要涉及**数据迁移**的过程。如果在数据迁移的过程中有一个用户请求，这个时候该怎么办？目前一种解决方法是让node1和node4的持有相同的槽，但是设置不同的状态，例如node1的槽的状态设置为正在迁移，而node4的状态是正在导入，首先将请求交给node1，如果node1中有数据则直接返回，如果没有则交给ndoe4。如下图所示。  
![image.png][image.png 7]

同时，我们注意到node1、node2等存在单点故障，为增加可用性，我们对每个node使用主从模式。数据首先写入到master节点，之后有两种方式，方式一，直接将结果返回给客户端，然后将master节点数据同步到slave从节点中，这样做的好处就是响应周期短，缺点是可能存在数据不一致的情况，即master节点将结果返回给客户端之后，还没来得及将数据同步到slave节点中就发生故障，那么这部分数据就会丢失。方式二，数据写入到master节点之后，需要将数据同步到slave节点成功之后，再将结果返回给客户端，这种方式保证了数据强一致性，但是用户需要更长的时间来等待。  
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## 缓存击穿问题 ##

用户每次访问缓存都没有命中，导致每次请求都要访问数据库，这就是缓存击穿问题，出现这种情况导致缓存没起效果，反而增加了系统消耗。针对这个问题，一般诸如双十一等活动都会在活动开始之前将用户信息预先存放到缓存中。

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