架构师训练营第二期 第 5 周总结
缓存的关键指标:缓存命中率
影响缓存命中率的主要指标:
1、缓存键集合大小。缓存键集合是应用能生成的所有键的数量。从统计学上看,应用生存的唯一键越多,重用的机会越小。一定要减少可能的缓存键数量,提高缓存的效率。
2、缓存可使用的内存空间。它直接决定了缓存对象的平均大小和缓存对象数量。物理上能缓存的对象越多,缓存命中率就越高。
3、缓存对象生存时间(TTL)。对象缓存的时间越长,缓存对象被重用的可能性就越高。但 TTL 需要根据实际业务场景来设置,为了避免数据的不一致性,它与数据变动频繁的程度负相关。
常见的缓存实现形式
1、代理缓存:代理服务器提供的缓存。如用户通过代理服务器上网,代理服务器中缓存了用户要访问的页面,可直接返回。未命中,再访问 web 服务器。
2、反向代理缓存: 和代理缓存类似。反向代理是部署在数据中心的服务器(提高请求处理效率,降低处理负载的压力),该缓存也是代理数据中心的请求内容。
3、多层反向代理缓存:
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在请求资源的地方,通常上基于 HTTP、URL 协议的,都可以加一层反向代理,应用反向代理缓存优化。
以图中为例,请求访问前端 web 服务器前,先访问反向代理服务器(顺便做了负载均衡);请求到达前端 web 服务器,准备访问 webservice 前,也会访问反向代理服务器。目的也是利用缓存减少负载压力。
4、内容分发网络 CDN
用户可以直接请求数据中心,也可以通过 CDN 来请求数据中心。CDN 可能存储了 URL 请求的资源内容。
动态的 URL 请求的是数据中心的服务器。否则容易导致数据的不一致,出现脏数据的现象。
静态的 URL 请求的是 CDN 服务器的,访问 CDN 服务器。CDN 之前的总结提到过,是部署在运营商机房,离当前用户较近(物理上)的服务器。
5、CDN 同时处理动态与静态的请求
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所有请求都用过 CDN,动态的请求通过 CDN 转发到对应的前端服务器上。
通读缓存(read-through):上述的缓存均是通读缓存。通读缓存指:如果有数据,则直接返回,如缓存中没有数据,则在缓存服务器上,继续向原始服务器发起请求去拉去数据。客户端只连接着缓存服务器,不连接着原始服务器。
与通读缓存有所区分的,是旁路缓存。
旁路缓存(cash-aside): 客户端连接着缓存服务器与原始服务器。客户端会先向缓存服务器请求,如没有数据,再请求原始服务器,同时,会把结果回写到缓存服务器,以供下次使用。
我们在应用程序中常用的对象缓存(通常是 key-value 形式),基本实旁路缓存。
举例:浏览器缓存,应用程序内部对象缓存,共享内存,本地缓存服务器。本地缓存服务器可部署集群。
自然,缓存服务器也可部署在独立的服务器上,形成集群(分布式对象缓存),如果资源不足,通过添加机器的方式解决。这种远程分布式缓存是我们互联网系统中主要使用的架构方案(如 redis)。
Memcached 的 shared-nothing 机制
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memcached 的服务器之间(如图右侧集群中的三台服务器)不进行任何的通信,由客户端根据路由算法决定每次的读写,访问集群中的哪台服务器。集群添加删除机器,由客户端来感知与操作。
假定路由算法是根据 3 取模,原先三台服务器依次按照结果 0,1,2 来决定访问的服务器。此时,新加了一台缓存服务器,为了能让它纳入路由算法里,得变更为按 4 取模。那么已缓存的数据,在变更路由算法后,它的 KEY 值,按 4 取模所得的结果会与原来按 3 取模的结果不一致,会访问到错误的服务器,自然拿不到数据,最终走到了数据库。大量这样的请求会导致数据库压力骤然上升,甚至崩溃。
我们需要实现这样一个目标:添加,删除缓存服务器,不会影响已缓存在其他服务器上缓存的访问。在该背景下,需要引入一致性哈希算法的概念。
redis 原生集群
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其中各节点彼此关联的目的之一:获悉与变更桶的分配(变更主要源于节点数量的变动)。
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