FA17# 缓存设计治理点梳理

引言

缓存穿透，大量请求访问缓存在不存在的数据，请求压力落到数据库，数据库压力瞬时增大甚至被打垮。

只要缓存有数据就不会打到数据库，可通过短时间的缓存占位符避免。

缓存击穿，缓存中的热点数据过期，大量请求被落入数据库，数据库压力瞬时增大甚至被打垮。

同一时间避免大量请求入库，可通过分布式锁限制请求通过。

缓存雪崩， 缓存中的大量数据设置相同的过期时间，当同一时间过期时，大量请求被落入数据库，数据库压力瞬时增大甚至被打垮。

大量key避免设置相同的过期时间即可避免雪崩，可通过在设置过期时间上增加一定的随机时间。

大key限制 ，大量大key会对集群造成冲击和抖动，客户端表现为超时，尽可能规范和避免。

在写入前（SDK、代理或集群）可以对字符串的key大小进行限制，非字符串key可以限制个数。

在写入大key后，定时对集群中key进行巡检，捞出大key针对性告警与治理。

热key识别 ，热点key容易造成集群流量不均衡，个别节点流量过大，甚至击垮集群，导致大量请求落入数据库，造成雪崩。

客户端计数埋点/代理端计数埋点/服务端统计热点key。

热key拆分打散/热key迁移到集群其他节点/增加本地缓存形成两级缓存优先读取本地缓存。

缓存和数据库的一致性，先删缓存再更新数据库，避免读到缓存旧数据。

本地缓存与分布式缓存一致性， 当缓存变化时，通过广播机制通知到各个节点更新本地缓存，实现分布式缓存和本地缓存的一致性。

代理模式， Proxy+CacheDB 不同语言连接Proxy即可，实现轻量，监控治理方便在代理层切入。

增加Proxy的部署成本增加，两级跳转RT增加。

直连模式， 客户端直接连接缓存集群，RT响应以及性能较好，分布式全局故障系数更低。

每种语言都需要开发对应的客户端。

一主多从， 由主节点负责读写，从节点负责灾备，当主节点挂掉由从节点接管，压力在主节点。

多主多从， 集群中每个节点都可负责读写，集群读写压力充分分散。

多份数据高可靠， 通过2~3份数据备份保证数据的高可靠。

高可用协议， 常用一致性协议Paxos、Raft、Gossip或基于其裁剪。

缓存命中率， 当访问的数据缓存中有即命中，否则未命中。

命中率=命中数/（命中数+没有命中数）。

缓存命中率衡量缓存的使用收益，命中率越高，应用性能加速越好，RT越短、吞吐越高。

大key拦截与巡检 ，针对大key比如超过512KB或者1M进行拦截，以及大key监控。

关键指标， 连接数、内存使用率、集群副本数量、节点数量、响应RT耗时分布、可用性等监控。

命令分布/慢查询统计， 访问集群执行redis命令统计分布情况，统计耗时过长命令的统计。

运维白屏化， 集群部署、升级以及扩缩容、数据迁移、监控告警等白屏化。

数据迁移与同步， 将数据从一个集群迁移到另一个集群，以及特殊场景集群之间的双向同步。