分布式系统架构8：分布式缓存

这是小卷对分布式系统架构学习的第11篇文章，今天了解分布式缓存的理论知识以及Redis集群。

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