一个牛逼的 多级缓存 实现方案!
不装逼的程序员
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2021-06-17 14:04
TMC,即“透明多级缓存(Transparent Multilevel Cache)”,是有赞 PaaS 团队给公司内应用提供的整体缓存解决方案。
应用层热点探测 应用层本地缓存 应用层缓存命中统计
为什么要做 TMC
活动时间、活动类型、活动商品之类的信息不可预期,导致 缓存热点访问 情况不可提前预知; 缓存热点访问 出现期间,应用层少数 热点访问 key 产生大量缓存访问请求:冲击分布式缓存系统,大量占据内网带宽,最终影响应用层系统稳定性;
多级缓存解决方案的痛点
热点探测:如何快速且准确的发现 热点访问 key ? 数据一致性:前置在应用层的本地缓存,如何保障与分布式缓存系统的数据一致性? 效果验证:如何让应用层查看本地缓存命中率、热点 key 等数据,验证多级缓存效果? 透明接入:整体解决方案如何减少对应用系统的入侵,做到快速平滑接入?
TMC 整体架构
![](https://filescdn.proginn.com/acffced5733d312374ac1664579448b6/fcf45b6563edecec59333ae892cb54a7.webp)
存储层:提供基础的 kv 数据存储能力,针对不同的业务场景选用不同的存储服务(codis/zankv/aerospike); 代理层:为应用层提供统一的缓存使用入口及通信协议,承担分布式数据水平切分后的路由功能转发工作; 应用层:提供统一客户端给应用服务使用,内置“热点探测”、“本地缓存”等功能,对业务透明;
TMC 本地缓存
如何透明
基于 spring.data.redis
包,使用RedisTemplate
编写业务代码;基于 youzan.framework.redis
包,使用RedisClient
编写业务代码;
JedisPool
创建的 Jedis
对象与缓存服务端代理层做请求交互。![](https://filescdn.proginn.com/7a5d8a9ec9e370b8b7c2be5cec34107d/b0d92eb3834cf2c9c82b97e87f966b53.webp)
JedisPool
和 Jedis
类做了改造,在 JedisPool 初始化过程中集成 TMC“热点发现”+“本地缓存”功能 Hermes-SDK
包的初始化逻辑Jedis
客户端与缓存服务端代理层交互时先与 Hermes-SDK
交互,从而完成 “热点探测”+“本地缓存”功能的透明接入。整体结构
模块划分
Jedis-Client:Java 应用与缓存服务端交互的直接入口,接口定义与原生 Jedis-Client 无异; Hermes-SDK:自研“热点发现+本地缓存”功能的 SDK 封装,Jedis-Client 通过与它交互来集成相应能力; Hermes 服务端集群:接收 Hermes-SDK 上报的缓存访问数据,进行热点探测,将热点 key 推送给 Hermes-SDK 做本地缓存; 缓存集群:由代理层和存储层组成,为应用客户端提供统一的分布式缓存服务入口; 基础组件:etcd 集群、Apollo 配置中心,为 TMC 提供“集群推送”和“统一配置”能力;
基本流程
Java 应用调用 Jedis-Client 接口获取 key 的缓存值时,Jedis-Client 会询问 Hermes-SDK 该 key 当前是否是 热点key; 对于 热点key ,直接从 Hermes-SDK 的 热点模块 获取热点 key 在本地缓存的 value 值,不去访问 缓存集群 ,从而将访问请求前置在应用层; 对于非 热点key ,Hermes-SDK 会通过 Callable
回调 Jedis-Client 的原生接口,从 缓存集群 拿到 value 值;对于 Jedis-Client 的每次 key 值访问请求,Hermes-SDK 都会通过其 通信模块 将 key 访问事件 异步上报给 Hermes 服务端集群 ,以便其根据上报数据进行“热点探测”;
Java 应用调用 Jedis-Client 的 set()
del()
expire()
接口时会导致对应 key 值失效,Jedis-Client 会同步调用 Hermes-SDK 的invalid()
方法告知其“key 值失效”事件;对于 热点 key ,Hermes-SDK 的 热点模块 会先将 key 在本地缓存的 value 值失效,以达到本地数据强一致。同时 通信模块 会异步将“key 值失效”事件通过 etcd 集群 推送给 Java 应用集群中其他 Hermes-SDK 节点; 其他 Hermes-SDK 节点的 通信模块 收到 “key 值失效”事件后,会调用 热点模块 将 key 在本地缓存的 value 值失效,以达到集群数据最终一致;
Hermes 服务端集群 不断收集 Hermes-SDK上报的 key 访问事件,对不同业务应用集群的缓存访问数据进行周期性(3s 一次)分析计算,以探测业务应用集群中的热点 key列表; 对于探测到的热点 key列表,Hermes 服务端集群 将其通过 etcd 集群 推送给不同业务应用集群的 Hermes-SDK 通信模块,通知其对热点 key列表进行本地缓存;
Hermes-SDK 在启动及运行过程中,会从 Apollo 配置中心 读取其关心的配置信息(如:启动关闭配置、黑白名单配置、etcd 地址…); Hermes 服务端集群 在启动及运行过程中,会从 Apollo 配置中心 读取其关心的配置信息(如:业务应用列表、热点阈值配置、etcd 地址…)
稳定性
数据上报异步化:Hermes-SDK 使用 rsyslog技术
对“key 访问事件”进行异步化上报,不会阻塞业务;通信模块线程隔离:Hermes-SDK 的 通信模块 使用独立线程池+有界队列,保证事件上报&监听的 I/O 操作与业务执行线程隔离,即使出现非预期性异常也不会影响基本业务功能; 缓存管控:Hermes-SDK 的 热点模块 对本地缓存大小上限进行了管控,使其占用内存不超过 64MB(LRU),杜绝 JVM 堆内存溢出的可能;
一致性
Hermes-SDK 的 热点模块 仅缓存 热点 key 数据,绝大多数非热点 key数据由 缓存集群 存储; 热点 key 变更导致 value 失效时,Hermes-SDK 同步失效本地缓存,保证 本地强一致; 热点 key 变更导致 value 失效时,Hermes-SDK 通过 etcd 集群 广播事件,异步失效业务应用集群中其他节点的本地缓存,保证 集群最终一致;
热点发现
整体流程
![](https://filescdn.proginn.com/94d24af26033dbc6daa9574d799ca108/07d6a42e6c6869a853c194d3d368bd17.webp)
数据收集:收集 Hermes-SDK 上报的 key 访问事件; 热度滑窗:对 App 的每个 Key,维护一个时间轮,记录基于当前时刻滑窗的访问热度; 热度汇聚:对 App 的所有 Key,以 的形式进行 热度排序汇总;
热点探测:对 App,从 热 Key 排序汇总 结果中选出 TopN 的热点 Key ,推送给 Hermes-SDK;
数据收集
rsyslog
将 key 访问事件以协议格式放入 kafka,Hermes 服务端集群的每个节点消费 kafka 消息,实时获取 key 访问事件。appName:集群节点所属业务应用 uniqueKey:业务应用 key 访问事件 的 key sendTime:业务应用 key 访问事件 的发生时间 weight:业务应用 key 访问事件 的访问权值
Map<string,map>
,对应业务含义映射为 Map<appname,map>
。热度滑窗
时间滑窗
时间轮中共 10 个 时间片,每个时间片记录当前 key 对应 3 秒时间周期的总访问次数; 时间轮 10 个时间片的记录累加即表示当前 key 从当前时间向前 30 秒时间窗口内的总访问次数;
映射任务
对当前 App,从 Map<appname,map>< appname,map<="" code="">中取出 appName 对应的 Map
Map
;> 遍历
Map
中的 key,对每个 key 取出其热度存入其 时间轮 对应的时间片中;>
热度汇聚
![](https://filescdn.proginn.com/256e1daaaf7b7b7e7cd8541e9df4c891/5076b4b5a57360a1f0e58d4aafd90fb0.webp)
完成第二步“热度滑窗”后,映射任务继续对当前 App 进行“热度汇聚”工作:
遍历 App 的 key,将每个 key 的 时间轮 热度进行汇总(即 30 秒时间窗口内总热度)得到探测时刻 滑窗总热度;
将
< key , 滑窗总热度 >
以排序集合的方式存入 Redis 存储服务 中,即 热度汇聚结果;
热点探测
在前几步,每 3 秒 一次的 映射任务 执行,对每个 App 都会产生一份当前时刻的 热度汇聚结果
Hermes 服务端集群 中的“热点探测”节点,对每个 App,只需周期性从其最近一份 热度汇聚结果 中取出达到热度阈值的 TopN 的 key 列表,即可得到本次探测的 热点 key 列表;
TMC 热点发现整体流程如下图:
![](https://filescdn.proginn.com/25ffc10cc0069f98a4011da10434ef02/4c4cc7cddc877716a0ea16180577707d.webp)
特性总结
实时性
Hermes-SDK 基于rsyslog + kafka 实时上报 key 访问事件。映射任务3 秒一个周期完成“热度滑窗” + “热度汇聚”工作,当有 热点访问场景出现时最长 3 秒即可探测出对应 热点 key。
准确性
key 的热度汇聚结果由“基于时间轮实现的滑动窗口”汇聚得到,相对准确地反应当前及最近正在发生访问分布。
扩展性
Hermes 服务端集群节点无状态,节点数可基于 kafka 的 partition 数量横向扩展。
“热度滑窗” + “热度汇聚” 过程基于 App 数量,在单节点内多线程扩展。
实战效果
快手商家某次商品营销活动
有赞商家通过快手直播平台为某商品搞活动,造成该商品短时间内被集中访问产生访问热点,活动期间 TMC 记录的实际热点访问效果数据如下:
某核心应用的缓存请求&命中率曲线图**
![](https://filescdn.proginn.com/f26890a160267b4393bbd74ddc46c837/94022540e2a949e64cf17abedd4e890e.webp)
上图蓝线为应用集群调用get()方法访问缓存次数
上图绿线为获取缓存操作命中TMC本地缓存的次数
![](https://filescdn.proginn.com/e34ec28cb5536233ec2487fcf60e10fc/9c4d5aef599371bb12087643bfebe2e4.webp)
上图为本地缓存命中率曲线图
可以看出活动期间缓存请求量及本地缓存命中量均有明显增长,本地缓存命中率达到近 80%(即应用集群中 80% 的缓存查询请求被 TMC 本地缓存拦截)。
热点缓存对应用访问的加速效果**
![](https://filescdn.proginn.com/9079a784748cfc22a32314d43712f415/58ea61f0e06842c55e250ec9385848fc.webp)
上图为应用接口 QPS 曲线
![](https://filescdn.proginn.com/a7db6a7daae4009581c55b01b77ad0f0/dca112b38bfe5a3e0112f919770f48fd.webp)
上图为应用接口 RT 曲线
可以看出活动期间应用接口的请求量有明显增长,由于 TMC 本地缓存的效果应用接口的 RT 反而出现下降。
双十一期间部分应用 TMC 效果展示**
商品域核心应用效果
![](https://filescdn.proginn.com/fd7b08a99cf727204289f07d3b10866e/0f73d8f5e52b09db9d85acce7971ce92.webp)
活动域核心应用效果
![](https://filescdn.proginn.com/6c5e8a537d8647216aacf70d568c1c52/71746176e92f159200b91da74b07c237.webp)
![](https://filescdn.proginn.com/7243d6b6cc9e7f7db0220e29c263a65f/30eee00b4a3358d14dbaaad221602073.webp)
功能展望
TMC 目前已为商品中心、物流中心、库存中心、营销活动、用户中心、网关&消息等多个核心应用模块提供服务,后续应用也在陆续接入中。
TMC 在提供“热点探测” + “本地缓存”的核心能力同时,也为应用服务提供了灵活的配置选择,应用服务可以结合实际业务情况在“热点阈值”、“热点 key 探测数量”、“热点黑白名单”维度进行自由配置以达到更好的使用效果。
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