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缓存系列文章--7.无底洞问题(multiget hole)

热度:27   发布时间:2023-12-11 22:06:33.0

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一、背景

1. 什么是缓存无底洞问题:

?Facebook的工作人员反应2010年已达到3000个memcached节点,储存数千G的缓存。他们发现一个问题–memcached的连接效率下降了,于是添加memcached节点,添加完之后,并没有好转。称为“无底洞”现象

2. 缓存无底洞产生的原因:

??键值数据库或者缓存系统,由于通常采用hash函数将key映射到对应的实例,造成key的分布与业务无关,但是由于数据量、访问量的需求,需要使用分布式后(无论是客户端一致性哈性、redis-cluster、codis),批量操作比如批量获取多个key(例如redis的mget操作),通常需要从不同实例获取key值,相比于单机批量操作只涉及到一次网络操作,分布式批量操作会涉及到多次网络io。
这里是图片描述
这里是图片描述

3. 无底洞问题带来的危害:

?(1) 客户端一次批量操作会涉及多次网络操作,也就意味着批量操作会随着实例的增多,耗时会不断增大。
?(2) 服务端网络连接次数变多,对实例的性能也有一定影响。

4. 结论:

??用一句通俗的话总结:更多的机器不代表更多的性能,所谓“无底洞”就是说投入越多不一定产出越多。

??分布式又是不可以避免的,因为我们的网站访问量和数据量越来越大,一个实例根本坑不住,所以如何高效的在分布式缓存和存储批量获取数据是一个难点。

二、哈希存储与顺序存储

?在分布式存储产品中,哈希存储与顺序存储是两种重要的数据存储和分布方式,这两种方式不同也直接决定了批量获取数据的不同,所以这里需要对这两种数据的分布式方式进行简要说明:

1. hash分布:

??hash分布应用于大部分key-value系统中,例如memcache, redis-cluster, twemproxy,即使像mysql在分库分表时候,也经常会用user%100这样的方式。

?? hash分布的主要作用是将key均匀的分布到各个机器,所以它的一个特点就是数据分散度较高,实现方式通常是hash(key)得到的整数再和分布式节点的某台机器做映射,以redis-cluster为例子:
这里是图片描述

??问题:和业务没什么关系,不支持范围查询。

2. 顺序分布

3. 两种分布方式的比较:
分布方式 特点 典型产品
哈希分布 数据分散度高
2.键值分布与业务无关
3.无法顺序访问
4.支持批量操作
一致性哈希memcache
redisCluster
其他缓存产品
顺序分布 1.数据分散度易倾斜
2.键值分布与业务相关
3.可以顺序访问
4.支持批量操作
BigTable
Hbase

三、分布式缓存/存储四种Mget解决方案

??1. IO的优化思路:

???? 1.命令本身的效率:例如sql优化,命令优化
???? 2. 网络次数:减少通信次数
???? 3. 降低接入成本:长连/连接池,NIO等。
???? 4. IO访问合并:O(n)到O(1)过程:批量接口(mget),

??2. 如果只考虑减少网络次数的话,mget会有如下模型:

3. 四种解决方案:

??(1).串行mget
????将Mget操作(n个key)拆分为逐次执行N次get操作, 很明显这种操作时间复杂度较高,它的操作时间=n次网络时间+n次命令时间,网络次数是n,很显然这种方案不是最优的,但是足够简单。

??(2). 串行IO
????将Mget操作(n个key),利用已知的hash函数算出key对应的节点,这样就可以得到一个这样的关系:Map

#java
user1,user2,user3......user1000  
{user}1,{user}2,{user}3.......{user}1000  

????例如下图:它的操作时间=1次网络时间+n次命令时间

3. 四种批量操作解决方案对比:
方案 优点 缺点 网络IO
串行mge 1.编程简单
2.少量keys,性能满足要求
大量keys请求延迟严重 o(keys)
串行IO 1.编程简单
2.少量节点,性能满足要求
大量node延迟严重 o(nodes)
并行IO 1.利用并行特性
2.延迟取决于最慢的节点
1.编程复杂
2.超时定位较难
o(max_slow(node))
hash tags 性能最高 1.tag-key业务维护成本较高
2.tag分布容易出现数据倾斜
o(1)

四、总结和建议

??无底洞问题对资源和性能有一定影响,但是其实大部分系统不需要考虑这个问题,因为
????1. 99%公司的数据和流量无法和facebook相比。
????2. redis/memcache的分布式集群通常来讲是按照项目组做隔离的,以我们经验来看一般不会超过50对主从。

??所以这里只是提供了一种优化的思路,开阔一下视野。

五、参考文献

?? 1. Facebook’s Memcached Multiget Hole: More machines != More Capacity
?? 2. Multiget的无底洞问题
?? 3. 再说memcache的multiget hole(无底洞)