前往小程序,Get更优阅读体验!
立即前往
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
社区首页 >专栏 >高性能服务器架构思路(五)——分布式缓存

高性能服务器架构思路(五)——分布式缓存

原创
作者头像
修改2019-07-01 11:22:04
3690
修改2019-07-01 11:22:04
举报
文章被收录于专栏:服务器优惠介绍

在分布式程序架构中,如果我们需要整个体系有更高的稳定性,能够对进程容灾或者动态扩容提供支持,那么最难解决的问题,就是每个进程中的内存状态。因为进程一旦毁灭,内存中的状态会消失,这就很难不影响提供的服务。所以我们需要一种方法,让进程的内存状态,不太影响整体服务,甚至最好能变成“无状态”的服务。当然“状态”如果不写入磁盘,始终还是需要某些进程来承载的。在现在流行的 WEB 开发模式中,很多人会使用 PHP+Memcached+MySQL 这种模型,在这里,PHP 就是无状态的,因为状态都是放在 Memcached 里面。这种做法对于 PHP 来说,是可以随时动态的毁灭或者新建,但是 Memcached 进程就要保证稳定才行;而且 Memcached 作为一个额外的进程,和它通信本身也会消耗更多的延迟时间。因此我们需要一种更灵活和通用的进程状态保存方案,我们把这种任务叫做“分布式缓存”的策略。我们希望进程在读取数据的时候,能有最高的性能,最好能和在堆内存中读写类似,又希望这些缓存数据,能被放在多个进程内,以分布式的形态提供高吞吐的服务,其中最关键的问题,就是缓存数据的同步。

开头大家可以领取下优惠券;最高可领取2860,反正免费,万一以后用得上呢,不要白不要新客户无门槛领取总价值高达2860元代金券,每种代金券限量500张,先到先得,点击链接可领取

http://cloud.tencent.com/act/pro/voucherslist

PHP 常用 Memcached 做缓存

为了解决这个问题,我们需要先一步步来分解这个问题:

首先,我们的缓存应该是某种特定形式的对象,而不应该是任意类型的变量。因为我们需要对这些缓存进行标准化的管理,尽管 C++ 语言提供了运算重载,我们可以对 = 号的写变量操作进行重新定义,但是现在基本已经没有人推荐去做这样的事。而我们手头就有最常见的一种模型,适合缓存这种概念的使用,它就是——哈希表。所有的哈希表(或者是 Map 接口),都是把数据的存放,分为 key 和 value 两个部分,我们可以把想要缓存的数据,作为 value 存放到“表”当中,同时我们也可以用 key 把对应的数据取出来,而“表”对象就代表了缓存。

云数据库 TencentDB for MySQL

http://cloud.tencent.com/act/pro/voucherslist

其次我们需要让这个“表”能在多个进程中都存在。如果每个进程中的数据都毫无关联,那问题其实就非常简单,但是如果我们可能从 A 进程把数据写入缓存,然后在B进程把数据读取出来,那么就比较复杂了。我们的“表”要有能把数据在 A、B 两个进程间同步的能力。因此我们一般会用三种策略:租约清理、租约转发、修改广播。

租约清理,一般是指,我们把存放某个 key 的缓存的进程,称为持有这个 key 的数据的“租约”,这个租约要登记到一个所有进程都能访问到的地方,比如是 ZooKeeper 集群进程。那么在读、写发生的时候,如果本进程没有对应的缓存,就先去查询一下对应的租约,如果被其他进程持有,则通知对方“清理”,所谓“清理”,往往是指删除用来读的数据,回写用来写的数据到数据库等持久化设备,等清理完成后,在进行正常的读写操作,这些操作可能会重新在新的进程上建立缓存。这种策略在缓存命中率比较高的情况下,性能是最好的,因为一般无需查询租约情况,就可以直接操作;但如果缓存命中率低,那么就会出现缓存反复在不同进程间“移动”,会严重降低系统的处理性能。

租约转发。同样,我们把存放某个 KEY 的缓存的进程,称为持有这个 KEY 数据的“租约”,同时也要登记到集群的共享数据进程中。和上面租约清理不同的地方在于,如果发现持有租约的进程不是本次操作的进程,就会把整个数据的读、写请求,都通过网络“转发”个持有租约的进程,然后等待他的操作结果返回。这种做法由于每次操作都需要查询租约,所以性能会稍微低一些;但如果缓存命中率不高,这种做法能把缓存的操作分担到多个进程上,而且也无需清理缓存,这比租约清理的策略适应性更好。

修改广播。上面两种策略,都需要维护一份缓存数据的租约,但是本身对于租约的操作,就是一种比较耗费性能的事情。所以有时候可以采用一些更简单,但可能承受一些不一致性的策略:对于读操作,每个节点的读都建立缓存,每次读都判断是否超过预设的读冷却时间 x,超过则清理缓存从持久化重建;对于写操作,么个节点上都判断是否超过预设的写冷却时间 y,超过则展开清理操作。清理操作也分两种,如果数据量小就广播修改数据;如果数据量大就广播清理通知回写到持久化中。这样虽然可能会有一定的不一致风险,但是如果数据不是那种要求太高的,而且缓存命中率又能比较有保障的话(比如根据 KEY 来进行一致性哈希访问缓存进程),那么真正因为写操作广播不及时,导致数据不一致的情况还是会比较少的。这种策略实现起来非常简单,无需一个中心节点进程维护数据租约,也无需复杂的判断逻辑进行同步,只要有广播的能力,加上对于写操作的一些配置,就能实现高效的缓存服务。所以“修改广播”策略是在大多数需要实时同步,但数据一致性要求不高的领域最常见的手段。著名的 DNS 系统的缓存就是接近这种策略:我们要修改某个域名对应的 IP,并不是立刻在全球所有的 DNS 服务器上生效,而是需要一定时间广播修改给其他服务区。而我们每个 DNS 服务器,都具备了大量的其他域名的缓存数据。

总结

在高性能的服务器架构中,常用的缓存和分布两种策略,往往是结合到一起使用的。虽然这两种策略,都有无数种不同的表现形式,成为各种各样的技术流派,但是只有清楚的理解这些技术的原理,并且和实际的业务场景结合起来,才能真正的做出满足应用要求的高性能架构。

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

评论
登录后参与评论
0 条评论
热度
最新
推荐阅读
相关产品与服务
数据库
云数据库为企业提供了完善的关系型数据库、非关系型数据库、分析型数据库和数据库生态工具。您可以通过产品选择和组合搭建,轻松实现高可靠、高可用性、高性能等数据库需求。云数据库服务也可大幅减少您的运维工作量,更专注于业务发展,让企业一站式享受数据上云及分布式架构的技术红利!
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档