分布式系统架构：分布式缓存
分布式缓存也是面试常见的问题，通常面试官会问为什么要用缓存，以及用的 Redis 是哪种模式，用的过程中遇到哪些问题这些
1. AP 还是 CP
Redis 集群就是典型的 AP 式，它具有高性能、高可用等特点，但它却并不保证强一致性。
而能够保证强一致性的 ZooKeeper、Doozerd、Etcd 等框架，吞吐量比不过 Redis，通常不会用作“缓存框架”，而是作为通知、协调、队列、分布式锁等使用
2.透明多级缓存 TMC
实际开发中，同时搭配进程内缓存和分布式缓存，来构成透明多级缓存（Transparent Multilevel Cache，TMC）
多级缓存的查询过程如下图：
缺点：代码侵入性大，由开发人员维护管理
一、二级缓存数据不一致问题解决：
设计原则：变更以分布式缓存中的数据为准，查询以进程内缓存数据优先
3.实现方案
3.1 memcached 缓存
在服务端，memcached 集群环境实际就是一个个 memcached 服务器的堆积
cache 的分布式主要是在客户端实现，通过客户端的路由处理来达到分布式解决方案的目的。客户端做路由的原理，是在每次存取某 key 的 value 时，通过一致性哈希算法把 key 映射到某台 memcached 服务器 node 上。
如下是 memcached 客户端路由过程：
3.2 Redis 缓存
与 memcached 客户端支持分布式方案不同，Redis 更倾向于在服务端构建分布式存储
以 Redis 集群模式为例，它没有中心节点，具有线性可伸缩的功能。
节点与节点之间通过二进制协议进行通信，节点与客户端之间通过 ascii 协议进行通信
在数据的放置策略上，Redis Cluster 将整个 key 的数值域分成 2 的 14 次方 16384 个 hash 槽，每个节点上可以存储一个或多个 hash 槽，也就是说当前 Redis Cluster 支持的最大节点数就是 16384
总结下：数据 hash 分布在不同 redis 节点实例，主/从切换采用 Sentinel
写：只会写 master Instance，从 sentinel 获取当前的 master instance；
读：从 redis node 中基于权重选取一个实例读取，失败/超时则轮询其他实例；
要想详细了解 redis 的面试过程中的问题，可以参考下面的思维导图自行整理：
4. 缓存风险
4.1 缓存穿透
缓存风险问题也是面试常考的八股文题目，这里还是简单说明下
缓存穿透：查询的数据在数据库里根本不存在，缓存里也不会有，这样的请求每次都不会命中缓存，会请求到末端数据库。这种查询不存在数据的现象就是缓存穿透
解决办法：
对业务逻辑本身不能避免的缓存穿透：对返回为空的 Key 值进行缓存，如果数据库中对该 key 插入新记录，就需要主动清理缓存的 key 值。
恶意攻击导致的缓存穿透：缓存之前设置一个布隆过滤器来解决，思路就是判断请求的数据是否存在，布隆过滤器可以判断某个元素是否在集合中
4.2 缓存击穿
概念：单个热点 key 失效，在失效的那一刻，同时有大量请求打到 DB 上，造成数据库压力剧增的情况
解决办法：
设置热点 key 不过期，定时任务更新缓存或者设置互斥锁，当请求过来时，发现缓存不存在数据时，就给当前请求加锁，后面的请求等待或者返回，当从数据库中拿出来放到缓存中时，就可以释放锁资源。
4.3 缓存雪崩
概念：多个热点 key 缓存失效，大量的 key 设置了相同的过期时间、导致缓存在同一时间全部失效，造成瞬时 DB 请求量大、压力剧增。
解决办法：
存数据的过期时间设置随机，防止同一时间大量数据过期现象发生
启用透明多级缓存，多个服务节点因为加载一级缓存的时间不一样，也能分散过期时间
4.4 缓存污染
概念：缓存中的数据与真实数据源中的数据不一致的现象
解决办法：
使用更新缓存时遵循的设计模式，如：Cache Aside，Read/Write Through，Write Behind Caching 这些
Cache Aside 模式的工作方式：
读数据时，先读缓存，如缓存中没有，则读数据库，再将数据写入缓存中；
写数据时，先写数据库，然后失效缓存（删除缓存数据）；
面试可能遇到的两个关于 Cache Aside 的问题：
1.更新先后顺序，为什么先更新数据库再删除缓存？
假设先删除缓存再更新数据库，会有一段时间是缓存已删除，数据库未更新的情况。这时如果有请求进来，缓存中没查到，就会查数据库中旧的数据，再放到缓存里。造成问题就是：数据库已经是最新数据，缓存中还是旧的，不一致的问题；
2.为什么是删除缓存，而不是更新缓存？
和上面一样，更新过程中，如果有其他更新请求进来更新数据库，缓存就会面临多次修改赋值的复杂时序问题。所以直接删除缓存就行。
总结：本文只写了一些关于分布式缓存的简单理论内容，实际面试时大多围绕 redis 进行提问，下次再写关于 redis 的相关内容
文章转载自：卷福同学
还未添加个人签名 2023-06-19 加入
还未添加个人简介
评论