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总体缓存解决方案。redis
TMC 在通用“分布式缓存解决方案(如 CodisProxy + Redis,若有赞自研分布式缓存系统 zanKV)”基础上,增长了如下功能:spring
应用层热点探测缓存
应用层本地缓存微信
应用层缓存命中统计数据结构
以帮助应用层解决缓存使用过程当中出现的热点访问问题。多线程
为何要作 TMC
使用有赞服务的电商商家数量和类型不少,商家会不按期作一些“商品秒杀”、“商品推广”活动,致使“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 的状况:架构
活动时间、活动类型、活动商品之类的信息不可预期,致使 缓存热点访问 状况不可提早预知;app
缓存热点访问 出现期间,应用层少数 热点访问 key 产生大量缓存访问请求:冲击分布式缓存系统,大量占据内网带宽,最终影响应用层系统稳定性;异步
为了应对以上问题,须要一个可以 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 产生的缘由。分布式
多级缓存解决方案的痛点
基于上述描述,咱们总结了下列 多级缓存解决方案 须要解决的需求痛点:
热点探测:如何快速且准确的发现 热点访问 key ?
数据一致性:前置在应用层的本地缓存,如何保障与分布式缓存系统的数据一致性?
效果验证:如何让应用层查看本地缓存命中率、热点 key 等数据,验证多级缓存效果?
透明接入:总体解决方案如何减小对应用系统的入侵,作到快速平滑接入?
TMC 聚焦上述痛点,设计并实现了总体解决方案。以支持“热点探测”和“本地缓存”,减小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 总体架构
TMC 总体架构如上图,共分为三层:
存储层:提供基础的 kv 数据存储能力,针对不一样的业务场景选用不一样的存储服务(codis/zankv/aerospike);
代理层:为应用层提供统一的缓存使用入口及通讯协议,承担分布式数据水平切分后的路由功能转发工做;
应用层:提供统一客户端给应用服务使用,内置“热点探测”、“本地缓存”等功能,对业务透明;
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 是如何减小对业务应用系统的入侵,作到透明接入的? 对于公司 Java 应用服务,在缓存客户端使用方式上分为两类:
基于
spring.data.redis
包,使用RedisTemplate
编写业务代码;基于
youzan.framework.redis
包,使用RedisClient
编写业务代码;
不论使用以上那种方式,最终经过 JedisPool
建立的 Jedis
对象与缓存服务端代理层作请求交互。
TMC 对原生 jedis 包的 JedisPool
和 Jedis
类作了改造,在 JedisPool 初始化过程当中集成 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,便可接入 TMC 使用“热点发现”+“本地缓存”功能,作到了对应用系统的最小入侵。
总体结构
模块划分
TMC 本地缓存总体结构分为以下模块:
Jedis-Client:Java 应用与缓存服务端交互的直接入口,接口定义与原生 Jedis-Client 无异;
Hermes-SDK:自研“热点发现+本地缓存”功能的 SDK 封装,Jedis-Client 经过与它交互来集成相应能力;
Hermes 服务端集群:接收 Hermes-SDK 上报的缓存访问数据,进行热点探测,将热点 key 推送给 Hermes-SDK 作本地缓存;
缓存集群:由代理层和存储层组成,为应用客户端提供统一的分布式缓存服务入口;
基础组件:etcd 集群、Apollo 配置中心,为 TMC 提供“集群推送”和“统一配置”能力;
基本流程
1)key 值获取
Java 应用调用 Jedis-Client 接口获取 key 的缓存值时,Jedis-Client 会询问 Hermes-SDK 该 key 当前是不是 热点key;
对于 热点key ,直接从 Hermes-SDK 的 热点模块 获取热点 key 在本地缓存的 value 值,不去访问 缓存集群 ,从而将访问请求前置在应用层;
对于非 热点key ,Hermes-SDK 会经过
Callable
回调 Jedis-Client 的原生接口,从 缓存集群 拿到 value 值;对于 Jedis-Client 的每次 key 值访问请求,Hermes-SDK 都会经过其 通讯模块 将 key 访问事件 异步上报给 Hermes 服务端集群 ,以便其根据上报数据进行“热点探测”;
2)key 值过时
Java 应用调用 Jedis-Client 的
set()
del()
expire()
接口时会致使对应 key 值失效,Jedis-Client 会同步调用 Hermes-SDK 的invalid()
方法告知其“key 值失效”事件;对于 热点 key ,Hermes-SDK 的 热点模块 会先将 key 在本地缓存的 value 值失效,以达到本地数据强一致。同时 通讯模块 会异步将“key 值失效”事件经过 etcd 集群 推送给 Java 应用集群中其余 Hermes-SDK 节点;
其余 Hermes-SDK 节点的 通讯模块 收到 “key 值失效”事件后,会调用 热点模块 将 key 在本地缓存的 value 值失效,以达到集群数据最终一致;
3)热点发现
Hermes 服务端集群 不断收集 Hermes-SDK上报的 key 访问事件,对不一样业务应用集群的缓存访问数据进行周期性(3s 一次)分析计算,以探测业务应用集群中的热点 key列表;
对于探测到的热点 key列表,Hermes 服务端集群 将其经过 etcd 集群 推送给不一样业务应用集群的 Hermes-SDK 通讯模块,通知其对热点 key列表进行本地缓存;
4)配置读取
Hermes-SDK 在启动及运行过程当中,会从 Apollo 配置中心 读取其关心的配置信息(如:启动关闭配置、黑白名单配置、etcd 地址...);
Hermes 服务端集群 在启动及运行过程当中,会从 Apollo 配置中心 读取其关心的配置信息(如:业务应用列表、热点阈值配置、etcd 地址...);
稳定性
TMC 本地缓存稳定性表如今如下方面:
数据上报异步化:Hermes-SDK 使用
rsyslog技术
对“key 访问事件”进行异步化上报,不会阻塞业务;通讯模块线程隔离:Hermes-SDK 的 通讯模块 使用独立线程池+有界队列,保证事件上报&监听的 I/O 操做与业务执行线程隔离,即便出现非预期性异常也不会影响基本业务功能;
缓存管控:Hermes-SDK 的 热点模块 对本地缓存大小上限进行了管控,使其占用内存不超过 64MB(LRU),杜绝 JVM 堆内存溢出的可能;
一致性
TMC 本地缓存一致性表如今如下方面:
Hermes-SDK 的 热点模块 仅缓存 热点 key 数据,绝大多数非热点 key数据由 缓存集群 存储;
热点 key 变动致使 value 失效时,Hermes-SDK 同步失效本地缓存,保证 本地强一致;
热点 key 变动致使 value 失效时,Hermes-SDK 经过 etcd 集群 广播事件,异步失效业务应用集群中其余节点的本地缓存,保证 集群最终一致;
热点发现
总体流程
TMC 热点发现流程分为四步:
数据收集:收集 Hermes-SDK 上报的 key 访问事件;
热度滑窗:对 App 的每一个 Key,维护一个时间轮,记录基于当前时刻滑窗的访问热度;
热度汇聚:对 App 的全部 Key,以
<key,热度>
的形式进行 热度排序汇总;热点探测:对 App,从 热 Key 排序汇总 结果中选出 TopN 的热点 Key ,推送给 Hermes-SDK;
数据收集
Hermes-SDK 经过本地 rsyslog
将 key 访问事件 以协议格式放入 kafka ,Hermes 服务端集群 的每一个节点消费 kafka 消息,实时获取 key 访问事件。
访问事件协议格式以下:
appName:集群节点所属业务应用
uniqueKey:业务应用 key 访问事件 的 key
sendTime:业务应用 key 访问事件 的发生时间
weight:业务应用 key 访问事件 的访问权值
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<String,LongAdder>>
,对应业务含义映射为 Map<appName,Map<uniqueKey,热度>>
。
热度滑窗
时间滑窗
Hermes 服务端集群 节点,对每一个 App 的每一个 key,维护了一个 时间轮:
时间轮中共 10 个 时间片,每一个时间片记录当前 key 对应 3 秒时间周期的总访问次数;
时间轮 10 个时间片的记录累加即表示当前 key 从当前时间向前 30 秒时间窗口内的总访问次数;
映射任务
Hermes 服务端集群 节点,对每一个 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 内容以下:
对当前 App,从
Map<appName,Map<uniqueKey,热度>>
中取出 appName 对应的 MapMap<uniqueKey,热度>>
;遍历
Map<uniqueKey,热度>>
中的 key,对每一个 key 取出其热度存入其 时间轮 对应的时间片中;
热度汇聚
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”工做:
遍历 App 的 key,将每一个 key 的 时间轮 热度进行汇总(即 30 秒时间窗口内总热度)获得探测时刻 滑窗总热度;
将
< key , 滑窗总热度 >
以排序集合的方式存入 Redis 存储服务 中,即 热度汇聚结果;
热点探测
在前几步,每 3 秒 一次的 映射任务 执行,对每一个 App 都会产生一份当前时刻的 热度汇聚结果 ;
Hermes 服务端集群 中的“热点探测”节点,对每一个 App,只需周期性从其最近一份 热度汇聚结果 中取出达到热度阈值的 TopN 的 key 列表,便可获得本次探测的 热点 key 列表;
TMC 热点发现总体流程以下图:
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”工做,当有 热点访问场景 出现时最长 3 秒便可探测出对应 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”汇聚获得,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
有赞商家经过快手直播平台为某商品搞活动,形成该商品短期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以下:
某核心应用的缓存请求&命中率曲线图
上图蓝线为应用集群调用get()方法访问缓存次数
上图绿线为获取缓存操做命中TMC本地缓存的次数
上图为本地缓存命中率曲线图
能够看出活动期间缓存请求量及本地缓存命中量均有明显增加,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
上图为应用接口 QPS 曲线
上图为应用接口 RT 曲线
能够看出活动期间应用接口的请求量有明显增加,因为 TMC 本地缓存的效果应用接口的 RT 反而出现降低。
双十一期间部分应用 TMC 效果展现
商品域核心应用效果
活动域核心应用效果
功能展望
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,应用服务能够结合实际业务状况在“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。
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