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实现多级缓存架构设计方案

作者:互联网

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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。


TMC 在通用“分布式缓存解决方案(如 CodisProxy + Redis,如有赞自研分布式缓存系统 zanKV)”基础上,增加了以下功能:

以帮助应用层解决缓存使用过程中出现的热点访问问题。

为什么要做 TMC

使用有赞服务的电商商家数量和类型很多,商家会不定期做一些“商品秒杀”、“商品推广”活动,导致“营销活动”、“商品详情”、“交易下单”等链路应用出现缓存热点访问的情况:

为了应对以上问题,需要一个能够 自动发现热点 并 将热点缓存访问请求前置在应用层本地缓存的解决方案,这就是 TMC 产生的原因。

多级缓存解决方案的痛点

基于上述描述,我们总结了下列 多级缓存解决方案需要解决的需求痛点:

TMC 聚焦上述痛点,设计并实现了整体解决方案。以支持“热点探测”和“本地缓存”,减少热点访问时对下游分布式缓存服务的冲击,避免影响应用服务的性能及稳定性。

TMC 整体架构

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TMC 整体架构如上图,共分为三层:

本篇聚焦在应用层客户端的“热点探测”、“本地缓存”功能。

TMC 本地缓存

如何透明

TMC 是如何减少对业务应用系统的***,做到透明接入的?对于公司 Java 应用服务,在缓存客户端使用方式上分为两类:

不论使用以上那种方式,最终通过 JedisPool创建的 Jedis对象与缓存服务端代理层做请求交互。

watermark,size_16,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_90,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=TMC 对原生 jedis 包的 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

使 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。

对于 Java 应用服务,只需使用特定版本的 jedis-jar 包,无需修改代码,即可接入 TMC 使用“热点发现”+“本地缓存”功能,做到了对应用系统的最小***。

整体结构

watermark,size_16,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_90,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=模块划分

TMC 本地缓存整体结构分为如下模块:

基本流程

1)key 值获取

2)key 值过期

3)热点发现

4)配置读取

稳定性

TMC 本地缓存稳定性表现在以下方面:

一致性

TMC 本地缓存一致性表现在以下方面:

热点发现

整体流程

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TMC 热点发现流程分为四步:

数据收集

Hermes-SDK通过本地 rsyslog将 key 访问事件以协议格式放入 kafkaHermes 服务端集群的每个节点消费 kafka 消息,实时获取 key 访问事件

访问事件协议格式如下:

Hermes 服务端集群节点将收集到的 key 访问事件存储在本地内存中,内存数据结构为 Map<string,map>,对应业务含义映射为 Map<appname,map>

热度滑窗

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Hermes 服务端集群节点,对每个 App 的每个 key,维护了一个 时间轮

映射任务

Hermes 服务端集群节点,对每个 App 每 3 秒 生成一个 映射任务,交由节点内 “缓存映射线程池” 执行。映射任务内容如下:

热度汇聚

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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:

热点探测

TMC 热点发现整体流程如下图:

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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**

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watermark,size_16,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_90,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=

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**

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watermark,size_16,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_90,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=

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

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活动域核心应用效果

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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。

来源:有赞技术

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标签:架构设计,缓存,热点,多级,TMC,key,Hermes,SDK
来源: https://blog.51cto.com/u_14637492/2900638