深入了解分布式系統中的緩存架構(下)

承接上一篇《了解分布式系統中的緩存架構(上)》，介紹了大型分布式系統中緩存的相關理論，常見的緩存元件以及應用場景，本文主要介紹緩存架構設計常見問題以及解決方案，業界案例。

1 分層緩存架構設計

2 緩存帶來的複雜度問題

常見的問題主要包括

資料一緻性

緩存穿透

緩存雪崩

緩存高可用

緩存熱點 下面逐一介紹分析這些問題以及相應的解決方案。

因為緩存屬于持久化資料的一個副本，是以不可避免的會出現資料不一緻問題。導緻髒讀或讀不到資料的情況。資料不一緻，一般是因為網絡不穩定或節點故障導緻

問題出現的常見3個場景以及解決方案：

緩存一般是Key，value方式存在，當某一個Key不存在時會查詢資料庫，假如這個Key，一直不存在，則會頻繁的請求資料庫，對資料庫造成通路壓力。

主要解決方案：

對結果為空的資料也進行緩存，當此key有資料後，清理緩存

一定不存在的key，采用布隆過濾器，建立一個大的Bitmap中，查詢時通過該bitmap過濾

緩存是否高可用，需要根據實際的場景而定，并不是所有業務都要求緩存高可用，需要結合具體業務，具體情況進行方案設計，例如臨界點是是否對後端的資料庫造成影響。

分布式：實作資料的海量緩存

複制：實作緩存資料節點的高可用

緩存熱點

一些特别熱點的資料，高并發通路同一份緩存資料，導緻緩存伺服器壓力過大。

解決：複制多份緩存副本，把請求分散到多個緩存伺服器上，減輕緩存熱點導緻的單台緩存伺服器壓力

3 業界案例

案例主要參考新浪微網誌陳波的技術分享

技術挑戰

Feed緩存架構圖

架構特點

新浪微網誌把SSD應用在分布式緩存場景中，将傳統的Redis/MC + Mysql方式，擴充為 Redis/MC + SSD Cache + Mysql方式，SSD Cache作為L2緩存使用，第一降低了MC/Redis成本過高，容量小的問題，也解決了穿透DB帶來的資料庫通路壓力

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