亿级系统的Redis缓存如何设计?

2021-06-01 Note 139

知识分享,以技会友。大家好,我是冬冬。

缓存设计可谓老生常谈了,早些时候都是采用memcache,现在大家更多倾向使用redis,除了知晓常用的数据存储类型,结合业务场景有针对性选择,好像其他也没有什么大的难点。

工程中引入Redis Client二方包,初始化一个Bean实例RedisTemplate ,一切搞定,so easy。

如果是几十、几百并发的业务场景,缓存设计可能并不需要考虑那么多,但如果是亿级的系统呢?

首先,先了解缓存知识图谱

早期的缓存用于加速CPU数据交换的RAM。随着互联网的快速发展,缓存的应用更加宽泛,用于数据高速交换的存储介质都称之为缓存。

使用缓存时,我们要关注哪些指标?缓存有哪些应用模式?以及缓存设计时有哪些Tip技巧?一图胜千言,如下:

七大经典问题

缓存在使用过程不可避免会遇到一些问题,对于高频的问题我们大概归为了7类。具体内容下面我们一一道来

1、缓存集中失效

当业务系统查询数据时,首先会查询缓存,如果缓存中数据不存在,然后查询DB再将数据预热到Cache中,并返回。缓存的性能比 DB 高 50~100 倍以上。

很多业务场景,如:秒杀商品、微博热搜排行、或者一些活动数据,都是通过跑任务方式,将DB数据批量、集中预热到缓存中,缓存数据有着近乎相同的过期时间

当过这批数据过期时,会一起过期,此时,对这批数据的所有请求,都会出现缓存失效,从而将压力转嫁到DB,DB的请求量激增,压力变大,响应开始变慢。

那么有没有解呢?

当然有了。

我们可以从缓存的过期时间入口,将原来的固定过期时间,调整为过期时间=基础时间+随机时间,让缓存慢慢过期,避免瞬间全部过期,对DB产生过大压力。

2、缓存穿透

不是所有的请求都能查到数据,不论是从缓存中还是DB中。

假如黑客攻击了一个论坛,用了一堆肉鸡访问一个不存的帖子id。按照常规思路,每次都会先查缓存,缓存中没有,接着又查DB,同样也没有,此时不会预热到Cache中,导致每次查询,都会cache miss

由于DB的吞吐性能较差,会严重影响系统的性能,甚至影响正常用户的访问。

解决方案:

  • 方案一:查存DB 时,如果数据不存在,预热一个特殊空值到缓存中。这样,后续查询都会命中缓存,但是要对特殊值,解析处理。
  • 方案二:构造一个BloomFilter过滤器,初始化全量数据,当接到请求时,在BloomFilter中判断这个key是否存在,如果不存在,直接返回即可,无需再查询缓存和DB

3、缓存雪崩

缓存雪崩是指部分缓存节点不可用,进而导致整个缓存体系甚至服务系统不可用的情况。

分布式缓存设计一般选择一致性Hash,当有部分节点异常时,采用 rehash 策略,即把异常节点请求平均分散到其他缓存节点。但是,当较大的流量洪峰到来时,如果大流量 key 比较集中,正好在某 1~2 个缓存节点,很容易将这些缓存节点的内存、网卡过载,缓存节点异常 Crash,然后这些异常节点下线,这些大流量 key 请求又被 rehash 到其他缓存节点,进而导致其他缓存节点也被过载 Crash,缓存异常持续扩散,最终导致整个缓存体系异常,无法对外提供服务。

解决方案:

  • 方案一:增加实时监控,及时预警。通过机器替换、各种故障自动转移策略,快速恢复缓存对外的服务能力
  • 方案二:缓存增加多个副本,当缓存异常时,再读取其他缓存副本。为了保证副本的可用性,尽量将多个缓存副本部署在不同机架上,降低风险。

4、缓存热点

对于突发事件,大量用户同时去访问热点信息,这个突发热点信息所在的缓存节点就很容易出现过载和卡顿现象,甚至 Crash,我们称之为缓存热点。

这个在新浪微博经常遇到,某大V明星出轨、结婚、离婚,瞬间引发数百千万的吃瓜群众围观,访问同一个key,流量集中打在一个缓存节点机器,很容易打爆网卡、带宽、CPU的上限,最终导致缓存不可用。

解决方案:

  • 首先能先找到这个热key来,比如通过Spark实时流分析,及时发现新的热点key。
  • 将集中化流量打散,避免一个缓存节点过载。由于只有一个key,我们可以在key的后面拼上有序编号,比如key#01key#02。。。key#10多个副本,这些加工后的key位于多个缓存节点上。
  • 每次请求时,客户端随机访问一个即可

可以设计一个缓存服务治理管理后台,实时监控缓存的SLA,并打通分布式配置中心,对于一些hot key可以快速、动态扩容。

5、缓存大Key

当访问缓存时,如果key对应的value过大,读写、加载很容易超时,容易引发网络拥堵。另外缓存的字段较多时,每个字段的变更都会引发缓存数据的变更,频繁的读写,导致慢查询。如果大key过期被缓存淘汰失效,预热数据要花费较多的时间,也会导致慢查询。

所以我们在设计缓存的时候,要注意缓存的粒度,既不能过大,如果过大很容易导致网络拥堵;也不能过小,如果太小,查询频率会很高,每次请求都要查询多次。

解决方案:

  • 方案一:设置一个阈值,当value的长度超过阈值时,对内容启动压缩,降低kv的大小
  • 方案二:评估大key所占的比例,由于很多框架采用池化技术,如:Memcache,可以预先分配大对象空间。真正业务请求时,直接拿来即用。
  • 方案三:颗粒划分,将大key拆分为多个小key,独立维护,成本会降低不少
  • 方案四:大key要设置合理的过期时间,尽量不淘汰那些大key

6、缓存数据一致性

缓存是用来加速的,一般不会持久化储存。所以,一份数据通常会存在DB缓存中,由此会带来一个问题,如何保证这两者的数据一致性。另外,缓存热点问题会引入多个副本备份,也可能会发生不一致现象。

解决方案:

  • 方案一:当缓存更新失败后,进行重试,如果重试失败,将失败的key写入MQ消息队列,通过异步任务补偿缓存,保证数据的一致性。
  • 方案二:设置一个较短的过期时间,通过自修复的方式,在缓存过期后,缓存重新加载最新的数据

7、数据并发竞争预热

互联网系统典型的特点就是流量大,一旦缓存中的数据过期、或因某些原因被删除等,导致缓存中的数据为空,大量的并发线程请求(查询同一个key)就会一起并发查询数据库,数据库的压力陡然增加。

如果请求量非常大,全部压在数据库,可能把数据库压垮,进而导致整个系统的服务不可用。

解决方案:

  • 方案一:引入一把全局锁,当缓存未命中时,先尝试获取全局锁,如果拿到锁,才有资格去查询DB,并将数据预热到缓存中。虽然,client端发起的请求非常多,但是由于拿不到锁,只能处于等待状态,当缓存中的数据预热成功后,再从缓存中获取

为了便于理解,简单画了个流程图。这里面特别注意一个点,由于有一个并发时间差,所以会有一个二次check缓存是否有值的校验,防止缓存预热重复覆盖。

  • 方案二:缓存数据创建多个备份,当一个过期失效后,可以访问其他备份。

写在最后

缓存设计时,有很多技巧,优化手段也是千变万化,但是我们要抓住核心要素。那就是,让访问尽量命中缓存,同时保持数据的一致性。

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