阿里P8架构师谈：分布式缓存的应用场景选型比较问题和挑战

Posted 2020-11-29 liuyongzhi

为什么要使用分布式缓存

高并发环境下，例如典型的淘宝双11秒杀，几分钟内上亿的用户涌入淘宝，这个时候如果访问不加拦截，让大量的读写请求涌向数据库，由于磁盘的处理速度与内存显然不在一个量级，服务器马上就要宕机。从减轻数据库的压力和提高系统响应速度两个角度来考虑，都会在数据库之前加一层缓存，访问压力越大的，在缓存之前就开始CDN拦截图片等访问请求。

并且由于最早的单台机器的内存资源以及承载能力有限，如果大量使用本地缓存，也会使相同的数据被不同的节点存储多份，对内存资源造成较大的浪费，因此，才催生出了分布式缓存。

分布式缓存应用场景

1. 页面缓存.用来缓存Web 页面的内容片段,包括html、CSS 和图片等;
2. 应用对象缓存.缓存系统作为ORM 框架的二级缓存对外提供服务,目的是减轻数据库的负载压力,加速应用访问;
3. 解决分布式Web部署的session同步问题，状态缓存.缓存包括Session 会话状态及应用横向扩展时的状态数据等,这类数据一般是难以恢复的,对可用性要求较高,多应用于高可用集群。
4. 并行处理.通常涉及大量中间计算结果需要共享;
5. 云计算领域提供分布式缓存服务。

分布式缓存比较：Memcache VS Redis

1、Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。而memcache只支持简单数据类型，需要客户端自己处理复杂对象

2、Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用（PS：持久化在rdb、aof）。

3、由于Memcache没有持久化机制，因此宕机所有缓存数据失效。Redis配置为持久化，宕机重启后，将自动加载宕机时刻的数据到缓存系统中。具有更好的灾备机制。

4、Memcache可以使用Magent在客户端进行一致性hash做分布式。Redis支持在服务器端做分布式（PS:Twemproxy/Codis/Redis-cluster多种分布式实现方式）

5、Memcached的简单限制就是键（key）和Value的限制。最大键长为250个字符。可以接受的储存数据不能超过1MB（可修改配置文件变大），因为这是典型slab 的最大值，不适合虚拟机使用。而Redis的Key长度支持到512k。

6、Redis使用的是单线程模型，保证了数据按顺序提交。Memcache需要使用cas保证数据一致性。CAS（Check and Set）是一个确保并发一致性的机制，属于“乐观锁”范畴；原理很简单：拿版本号，操作，对比版本号，如果一致就操作，不一致就放弃任何操作

cpu利用。由于Redis只使用单核，而Memcached可以使用多核，所以平均每一个核上Redis在存储小数据时比Memcached性能更 高。而在100k以上的数据中，Memcached性能要高于Redis 。

7、memcache内存管理：使用Slab Allocation。原理相当简单，预先分配一系列大小固定的组，然后根据数据大小选择最合适的块存储。避免了内存碎片。（缺点：不能变长，浪费了一定空间）memcached默认情况下下一个slab的最大值为前一个的1.25倍。

8、redis内存管理： Redis通过定义一个数组来记录所有的内存分配情况， Redis采用的是包装的malloc/free，相较于Memcached的内存 管理方法来说，要简单很多。由于malloc 首先以链表的方式搜索已管理的内存中可用的空间分配，导致内存碎片比较多。

分布式缓存选型总结

其实对于企业选型Memcache、Redis而言，更多还是应该看业务使用场景（因为Memcache、Redis两者都具有足够高的性能和稳定性）。假若业务场景需要用到持久化缓存功能、或者支持多种数据结构的缓存功能，那么Redis则是最佳选择。

（PS：Redis集群解决方式也优于Memcache，Memcache在客户端一致性hash的集群解决方案，Redis采用无中心的服务器端集群解决方案）

综上所述：为了让缓存系统能够支持更多的业务场景，选择Redis会更优。

分布式缓存的常见问题和挑战

1.缓存雪崩

缓存雪崩我们可以简单的理解为：由于原有缓存失效，新缓存未到期间（例如：我们设置缓存时采用了相同的过期时间，在同一时刻出现大面积的缓存过期），所有原本应该访问缓存的请求都去查询数据库了，而对数据库CPU和内存造成巨大压力，严重的会造成数据库宕机。从而形成一系列连锁反应，造成整个系统崩溃。

2.缓存穿透

缓存穿透是指用户查询数据，在数据库没有，自然在缓存中也不会有。这样就导致用户查询的时候，在缓存中找不到，每次都要去数据库再查询一遍，然后返回空（相当于进行了两次无用的查询）。这样请求就绕过缓存直接查数据库，这也是经常提的缓存命中率问题。

3.缓存预热

缓存预热这个应该是一个比较常见的概念，相信很多小伙伴都应该可以很容易的理解，缓存预热就是系统上线后，将相关的缓存数据直接加载到缓存系统。这样就可以避免在用户请求的时候，先查询数据库，然后再将数据缓存的问题！用户直接查询事先被预热的缓存数据！

4.缓存更新

除了缓存服务器自带的缓存失效策略之外，我们还可以根据具体的业务需求进行自定义的缓存淘汰，常见的策略有两种：

（1）定时去清理过期的缓存；

（2）当有用户请求过来时，再判断这个请求所用到的缓存是否过期，过期的话就去底层系统得到新数据并更新缓存。

两者各有优劣，第一种的缺点是维护大量缓存的key是比较麻烦的，第二种的缺点就是每次用户请求过来都要判断缓存失效，逻辑相对比较复杂！具体用哪种方案，大家可以根据自己的应用场景来权衡。

5.缓存降级

当访问量剧增、服务出现问题（如响应时间慢或不响应）或非核心服务影响到核心流程的性能时，仍然需要保证服务还是可用的，即使是有损服务。系统可以根据一些关键数据进行自动降级，也可以配置开关实现人工降级。

降级的最终目的是保证核心服务可用，即使是有损的。而且有些服务是无法降级的（如加入购物车、结算）。

在进行降级之前要对系统进行梳理，看看系统是不是可以丢卒保帅；从而梳理出哪些必须誓死保护，哪些可降级；比如可以参考日志级别设置预案：

（1）一般：比如有些服务偶尔因为网络抖动或者服务正在上线而超时，可以自动降级；

（2）警告：有些服务在一段时间内成功率有波动（如在95~100%之间），可以自动降级或人工降级，并发送告警；

（3）错误：比如可用率低于90%，或者数据库连接池被打爆了，或者访问量突然猛增到系统能承受的最大阀值，此时可以根据情况自动降级或者人工降级；

（4）严重错误：比如因为特殊原因数据错误了，此时需要紧急人工降级。

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