什麼是緩存無底洞現象，如何解決？

該問題是由 facebook 的從業人員提出的，facebook 在 2010 年左右，memcached 節點就已經達 3000 個，緩存數千 G 内容。

他們發現了一個問題 - memcached 連接配接頻率，效率下降了，于是加 memcached 節點，添加了後，發現因為連接配接頻率導緻的問題仍然存在，并沒有好轉，稱之為 “無底洞現象” 。

目前主流的資料庫、緩存、Nosql、搜尋中間件等技術棧中，都支援 “分片” 技術，來滿足 “高性能、高并發、高可用、高擴充” 等要求。有些是在 client 端通過 Hash 取模（或一緻性 Hash）将值映射到不同的執行個體上，有些是在 client 端通過取值範圍的方式映射的。當然，也有些是在伺服器端進行的。但是，每一次操作都可能需要和不同節點進行網絡通信來完成，執行個體節點越多，則開銷會越大，對性能影響就越大。

主要可以從如下幾個方面避免和優化：

1. 資料分布方式

有些業務資料可能适合 Hash 分布，而有些業務适合采用範圍分布，這樣能夠從一定程度避免網絡 IO 的開銷。

2. IO 優化

可以充分利用連接配接池，NIO 等技術來盡可能降低連接配接開銷，增強并發連接配接能力。

3. 資料通路方式

一次性擷取大的資料集會比分多次去擷取小資料集的網絡 IO 開銷更小。

當然，緩存無底洞現象并不常見。在絕大多數的公司裡可能根本不會遇到。