后端缓存的23个关键关注点
▌1：极简缓存架构
通过JSR107规范，我们将框架定义为客户端层、缓存提供层、缓存管理层、缓存存储层。其中缓存存储层又分为基本存储层、LRU存储层和Weak存储层，如下图所示。
缓存分层图
其中：
客户端层：使用者直接通过该层与数据进行交互。
缓存提供层：主要对缓存管理层的生命周期进行维护，负责缓存管理层的创建，保存、获取以及销毁。
缓存管理层：主要对缓存客户端的生命周期进行维护，负责缓存客户端的创建，保存、获取以及销毁
缓存存储层：负责数据以什么样的形式进行存储。
基本存储层：是以普通的ConcurrentHashMap为存储核心,数据不淘汰。
LRU存储层：是以最近最少用为原则进行的数据存储和缓存淘汰机制。
Weak存储层：是以弱引用为原则的数据存储和缓存淘汰机制。
▌2：容量评估
缓存系统主要消耗的是服务器的内存，因此，在使用缓存时必须先对应用需要缓存的数据大小进行评估，包括缓存的数据结构、缓存大小、缓存数量、缓存的失效时间，然后根据业务情况自行推算在未来一定时间内的容量的使用情况，根据容量评估的结果来申请和分配缓存资源，否则会造成资源浪费或者缓存空间不够。
▌3：业务分离
建议将使用缓存的业务进行分离，核心业务和非核心业务使用不同的缓存实例，从物理上进行隔离，如果有条件，则请对每个业务使用单独的实例或者集群，以减小应用之间互相影响的可能性。笔者就经常听说有的公司应用了共享缓存，造成缓存数据被覆盖以及缓存数据错乱的线上事故。
▌4：监控为王
所有的缓存实例都需要添加监控，这是非常重要的，我们需要对慢查询、大对象、内存使用情况做可靠的监控。
▌5：失效时间
任何缓存的key都必须设定缓存失效时间，且失效时间不能集中在某一点，否则会导致缓存占满内存或者缓存雪崩。
▌6：大量key同时失效时间的危害
在使用缓存时需要进行缓存设计，要充分考虑如何避免常见的缓存穿透、缓存雪崩、缓存并发等问题，尤其是对于高并发的缓存使用，需要对key的过期时间进行随机设置，例如，将过期时间设置为10秒+random(2)，也就是将过期时间随机设置成10～12秒。
笔者曾经见过一个case：在应用程序中对使用的大量缓存key设置了同一个固定的失效时间，当缓存失效时，会造成在一段时间内同时访问数据库，造成数据库的压力较大。
▌7：先更新数据库后更新缓存有啥问题？
想象一下，如果两个线程同时执行更新操作，线程1更新数据库后，线程2也更新了数据库，然后开始写缓存，但线程2先执行了更新缓存的操作，而线程1在执行更新缓存的时候就把线程2更新的数据给覆盖掉了，这样就会出现数据不一致。
▌8：先删缓存， 行不行？
“先删缓存，然后执行数据库事务”也有人讨论这种方案，不过这种操作对于如商品这种查询非常频繁的业务不适用，因为在你删缓存的同时，已经有另一个系统来读缓存了，此时事务还没有提交。当然对于如用户维度的业务是可以考虑的。
▌9：数据库和缓存数据一致性
京东采用了通过canal更新缓存原子性的方法，如下图所示。
最终一致性方案
几个关注点：
❑ 更新数据时使用更新时间戳或者版本对比。
❑ 使用如canal订阅数据库binlog；此处把mysql看成发布者，binlog是发布的内容，canal(canal 是阿里巴巴mysql数据库binlog的增量订阅&消费组件)看成消费者，canal订阅binlog然后更新到Redis。
将更新请求按照相应的规则分散到多个队列，然后每个队列的进行单线程更新，更新时拉取最新的数据保存；更新之前获取相关的锁再进行更新。
▌10.先更新数据库，再删除缓存的一种实践
流程如下图所示：
过程不赘述，只强调一个，数据库update变更会同步发到消息，通过消息去删除缓存。如果删除失败，消息有重试机制保障。另外除了极端情况，缓存更新是比较及时的。
▌11：本地缓存的挑战
如果对性能的要求不是非常高，则尽量使用分布式缓存，而不要使用本地缓存，因为本地缓存在服务的各个节点之间复制，在某一时刻副本之间是不一致的，如果这个缓存代表的是开关，而且分布式系统中的请求有可能会重复，就会导致重复的请求走到两个节点，一个节点的开关是开，一个节点的开关是关，如果请求处理没有做到幂等，就会造成处理重复，在严重情况下会造成资金损失。
▌12：缓存热点与多级缓存
对于分布式缓存，我们需要在Nginx+Lua应用中进行应用缓存来减少Redis集群的访问冲击；即首先查询应用本地缓存，如果命中则直接缓存，如果没有命中则接着查询Redis集群、回源到Tomcat；然后将数据缓存到应用本地。如同14-8所示。
此处到应用Nginx的负载机制采用：正常情况采用一致性哈希，如果某个请求类型访问量突破了一定的阀值，则自动降级为轮询机制。另外对于一些秒杀活动之类的热点我们是可以提前知道的，可以把相关数据预先推送到应用Nginx并将负载均衡机制降级为轮询。
分布式缓存方案
另外可以考虑建立实时热点发现系统来发现热点，如下图所示：
实时热点发现方案
1）接入Nginx将请求转发给应用Nginx；
2）应用Nginx首先读取本地缓存；如果命中直接返回，不命中会读取分布式缓存、回源到Tomcat进行处理；
3）应用Nginx会将请求上报给实时热点发现系统，如使用UDP直接上报请求、或者将请求写到本地kafka、或者使用flume订阅本地nginx日志；上报给实时热点发现系统后，它将进行统计热点（可以考虑storm实时计算）；
4）根据设置的阀值将热点数据推送到应用Nginx本地缓存。
因为做了本地缓存，因此对于数据一致性需要我们去考虑，即何时失效或更新缓存：
1）如果可以订阅数据变更消息，那么可以订阅变更消息进行缓存更新；
2）如果无法订阅消息或者订阅消息成本比较高，并且对短暂的数据一致性要求不严格（比如在商品详情页看到的库存，可以短暂的不一致，只要保证下单时一致即可），那么可以设置合理的过期时间，过期后再查询新的数据；
3）如果是秒杀之类的，可以订阅活动开启消息，将相关数据提前推送到前端应用，并将负载均衡机制降级为轮询；
4）建立实时热点发现系统来对热点进行统一推送和更新。
应对缓存大热点：数据复制模式
在Facebook有一招，就是通过多个key_index（key:xxx#N） 来解决数据的热点读问题。解决方案是所有热点key发布到所有web服务器；每个服务器的key有对应别名，可以通过client端的算法路由到某台服务器；做删除动作时，删除所有的别名key。可简单总结为一个通用的group内一致模型。把缓存集群划分为若干分组（group），在同组内，所有的缓存服务器，都发布热点key的数据。
对于大量读操作而言，通过client端路由策略，随意返回一台机器即可；而写操作，有一种解法是通过定时任务来写入；Facebook采取的是删除所有别名key的策略。如何保障这一个批量操作都成功？
（1）容忍部分失败导致的数据版本问题
（2）只要有写操作，则通过定时任务刷新缓存；如果涉及3台服务器，则都操作成功代表该任务表的这条记录成功完成使命，否则会重试。
▌13：缓存失效的连接风暴
引起这个问题的主要原因还是高并发的时候，平时我们设定一个缓存的过期时间时，可能有一些会设置1分钟，5分钟，并发很高可能会出在某一个时间同时生成了很多的缓存，并且过期时间都一样，这个时候就可能引发过期时间到后，这些缓存同时失效，请求全部转发到DB，DB可能会压力过重。那如何解决这些问题呢？
其中的一个简单方案就是将缓存失效时间分散开，比如我们可以在原有的失效时间基础上增加一个随机值，比如1-5分钟随机，这样每一个缓存的过期时间的重复率就会降低，就很难引发集体失效的事件。
如果缓存集中在一段时间内失效，DB的压力凸显。这个没有完美解决办法，但可以分析用户行为，尽量让失效时间点均匀分布。
上述是缓存使用过程中经常遇到的并发穿透、并发失效问题。一般情况下，我们解决这些问题的方法是，引入空值、锁和随机缓存过期时间的机制。
▌14：缓存预热
提前把数据读入到缓存的做法就是数据预热处理。数据预热处理要注意一些细节问题：
（1）是否有监控机制确保预热数据都写成功了！笔者曾经遇到部分数据成功而影响高峰期业务的案例；
（2）数据预热配备回滚方案，遇到紧急回滚时便于操作。对于新建cache server集群，也可以通过数据预热模式来做一番手脚。如下图所示，先从冷集群中获取key，如果获取不到，则从热集群中获取。同时把获取到的key put到冷集群。如下图
数据预热
（3）预热数据量的考量，要做好容量评估。在容量允许的范围内预热全量，否则预热访问量高的。
（4）预热过程中需要注意是否会因为批量数据库操作或慢sql等引发数据库性能问题。
▌15：超时时间设计
在使用远程缓存（如Redis、Memcached）时，一定要对操作超时时间进行设置，这是非常关键的，一般我们设计缓存作为加速数据库读取的手段，也会对缓存操作做降级处理，因此推荐使用更短的缓存超时时间，如果一定要给出一个数字，则希望是100毫秒以内。
笔者曾经遇到过一个案例：某个正常运行的应用突然报警线程数过高，之后很快就出现了内存溢出。
分析原因为：由于缓存连接数达到最大限制，应用无法连接缓存，并且超时时间设置得较大，导致访问缓存的服务都在等待缓存操作返回，由于缓存负载较高，处理不完所有的请求，但是这些服务都在等待缓存操作返回，服务这时在等待，并没有超时，就不能降级并继续访问数据库。这在BIO模式下线程池就会撑满，使用方的线程池也都撑满；在NIO模式下一样会使服务的负载增加，服务响应变慢，甚至使服务被压垮。
▌16：不要把缓存到存储
大家都知道一个颠扑不破的真理：在分布式架构下，一切系统都可能fail，无论是缓存、存储包括数据库还是应用服务器，而且部分缓存本身就未提供持久化机制比如memcached。即使使用持久化机制的cache，也要慎用，如果作为唯一存储的话。
▌17：缓存崩溃解决之道
当我们使用分布式缓存时，应该考虑如何应对其中一部分缓存实例宕机的情况。接下来部分将介绍分布式缓存时的常用算法。而当缓存数据是可丢失的情况时，我们可以选择一致性哈希算法。
取模
对于取模机制如果其中一个实例坏了，如果摘除此实例将导致大量缓存不命中，瞬间大流量可能导致后端DB/服务出现问题。对于这种情况可以采用主从机制来避免实例坏了的问题，即其中一个实例坏了可以那从/主顶上来。但是取模机制下如果增加一个节点将导致大量缓存不命中，一般是建立另一个集群，然后把数据迁移到新集群，然后把流量迁移过去。
一致性哈希
对于一致性哈希机制如果其中一个实例坏了，如果摘除此实例将只影响一致性哈希环上的部分缓存不命中，不会导致瞬间大量回源到后端DB/服务，但是也会产生一些影响。
▌18. 缓存崩溃后的快速恢复
如果出现之前说到的一些问题，可以考虑如下方案：
1）主从机制，做好冗余，即其中一部分不可用，将对等的部分补上去；
2）如果因为缓存导致应用可用性已经下降可以考虑：
部分用户降级，然后慢慢减少降级量；
后台通过Worker预热缓存数据。
也就是如果整个缓存集群坏了，而且没有备份，那么只能去慢慢将缓存重建；为了让部分用户还是可用的，可以根据系统承受能力，通过降级方案让一部分用户先用起来，将这些用户相关的缓存重建；另外通过后台Worker进行缓存数据的预热。
▌19. 开启Nginx Proxy Cache性能不升反降
开启Nginx Proxy Cache后，性能下降，而且过一段内存使用率到达98%；解决方案：
1）对于内存占用率高的问题是内核问题，内核使用LRU机制，本身不是问题，不过可以通过修改内核参数：
sysctl -wvm.extra_free_kbytes=6436787
sysctl -wvm.vfs_cache_pressure=10000
2）使用Proxy Cache在机械盘上性能差可以通过tmpfs缓存或nginx共享字典缓存元数据，或者使用SSD，我们目前使用内存文件系统。
▌20：“网络抖动时，返回502错误”缘于timeout
Twemproxy配置的timeout时间太长，之前设置为5s，而且没有分别针对连接、读、写设置超时。后来我们减少超时时间，内网设置在150ms以内，当超时时访问动态服务。
▌21：应对恶意刷的经验
商品详情页库存接口2014年被恶意刷，每分钟超过600w访问量，tomcat机器只能定时重启；因为是详情页展示的数据，缓存几秒钟是可以接受的，因此开启nginxproxy cache来解决该问题，开启后降到正常水平；后来我们使用Nginx+Lua架构改造服务，数据过滤、URL重写等在Nginx层完成，通过URL重写+一致性哈希负载均衡，不怕随机URL，一些服务提升了10%+的缓存命中率。
▌22：网卡打满了咋办？
用Redis都有个很头疼的问题,就是Redis的网卡打满问题,由于Redis的性能很高,在大并发请求下,很容易将网卡打满.通常情况下,1台服务器上都会跑几十个Redis实例 ，一旦网卡打满,很容易干扰到应用层可用性.所以我们基于开源的Contiv netplugin项目，限制了网卡的使用, 主要功能是提供基于Policy的网络和存储管理。Contiv比较“诱人”的一点就是，它的网络管理能力，既有L2（VLAN）、L3（BGP），又有 Overlay（VxLAN），有了它就可以无视底层的网络基础架构，向上层容器提供一致的虚拟网络了。最主要的一点是，既满足了业务场景，又兼容了以往的网络架构。在转发性能上，它能接近物理网卡的性能，特别在没有万兆网络的老机房也能很好的使用。在网络流量监控方面，我们通过使用ovs的sflow来抓取宿主机上所有的网络流量，然后自开发了一个简单的sflow Collecter, 服务器收到sflow的数据包进行解析，筛选出关键数据，然后进行汇总分析，得到所需要的监控数据。通过这个定制的网络插件,我们可以随意的控制某个Redis的流量,流量过大,也不会影响其他的项目,而如果某个服务器上的Redis流量很低,我们也可以缩小它的配额,提供给本机其他需要大流量的程序使用,这些,通过后台的监控程序,可以实现完全自动化。
▌23：缓存组件的选择
缓存的种类很多，我们实际使用时，需要根据缓存位置（系统前后端）、待存数据类型、访问方式、内存效率等情况来选择最适合的缓存组件。本小节接下来将主要探讨在应用层后端如何选择分布式缓存组件。
一般业务系统中，大部分数据都是简单KV数据类型，如前述微博Feed系统中的feed content、feed列表、用户信息等。这些简单类型数据只需要进行set、get、delete操作，不需要在缓存端做计算操作，最适合以memcached作为缓存组件。
其次对于需要部分获取、事物型变更、缓存端计算的集合类数据，拥有丰富数据结构和访问接口的Redis 也许会更适合。Redis还支持以主从（master-slave）方式进行数据备份，支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘，重启时再次加载使用。因磁盘缓存（diskstore）方式的性能问题，Redis数据基本只适合保存在内存中，由此带来的问题是：在某些业务场景，如果待缓存的数据量特别大，而数据的访问量不太大或者有冷热区分，也必须将所有数据全部放在内存中，缓存成本（特别是机器成本）会特别高。如果业务遇到这种场景，可以考虑用pika、ssdb等其他缓存组件。pika、ssdb都兼容Redis协议，同时采用多线程方案，支持持久化和复制，单个缓存实例可以缓存数百G的数据，其中少部分的热数据存放内存，大部分温热数据或冷数据都可以放在磁盘，从而很好的降低缓存成本。
对前面讲到的这些后端常用的缓存组件，可以参考下表进行选择。
缓存组件 | 数据类型 | 访问方式 | 数据容量 (单实例) | 同步 | 内存效率 |
Memcached | 简单KV | GET SET DEL等常规接口 | 100G以下 | Client 多写 | 一般 |
Redis | 丰富 | 更丰富常规接口、事物更新等 | 30G以下 | 主从复制 | 一般 |
Pika／ssdb | 较丰富，部分Redis数据结构不支持 | 较丰富 | 数百G以上 | 主从复制 | 一般 |
最后，对于对存储效率、访问性能等有更高要求的业务场景，结合业务特性进行缓存组件的定制化设计与开发，也是一个很好的选择。
总之，缓存组件的选型要考虑数据模型、访问方式、缓存成本甚至开发人员的知识结构，从而进行因地制宜的取舍，不要盲目引入不熟悉、不活跃、不成熟的缓存组件，否则中途频繁调整缓存方案，会给开发进度、运维成本带来较大的挑战。
本文取材于《深入分布式缓存》一书，局部参考《分布式缓存的25个优秀实践与线上案例》。
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