譯者 | 布加迪

審校 | 重樓

隨著應(yīng)用程序和系統(tǒng)不斷增加，其基礎(chǔ)設(shè)施的復(fù)雜性也隨之增加。緩存是確保系統(tǒng)性能一致的重要環(huán)節(jié)。小數(shù)據(jù)量的簡單緩存可以輕松地管理有限的數(shù)據(jù)，提供更快的訪問時間，并減輕后端數(shù)據(jù)庫的負(fù)載。然而，隨著緩存數(shù)據(jù)量不斷增長，改用更龐大、更復(fù)雜的緩存變得至關(guān)重要。不妨探討從小型的簡單緩存擴(kuò)展到大型的分布式緩存時遇到的主要挑戰(zhàn)，并討論如何有效地克服這些挑戰(zhàn)。

緩存可擴(kuò)展性

內(nèi)存限制

在小型緩存中，內(nèi)存分配和管理相對簡單直觀。更少的節(jié)點(diǎn)可以更容易地均勻分布數(shù)據(jù)，并確保每個節(jié)點(diǎn)都有足夠的資源。然而，不斷增加的緩存意味著更大的集群將需要更動態(tài)、更復(fù)雜的內(nèi)存管理，這種內(nèi)存管理可能會更復(fù)雜。向上擴(kuò)展意味著確保緩存可以處理更大的數(shù)據(jù)量，同時又不降低性能。高效的內(nèi)存管理至關(guān)重要，包括設(shè)置每個節(jié)點(diǎn)的內(nèi)存限制以及在分布式節(jié)點(diǎn)之間平衡內(nèi)存。

依賴更復(fù)雜的數(shù)據(jù)索引和服務(wù)方法的緩存應(yīng)該引起你的重視，因?yàn)樗鼈儾恍枰绱嗣芮械毓芾韮?nèi)存使用情況。

數(shù)據(jù)分布

為了有效地?cái)U(kuò)展緩存，你需要通過分片或分區(qū)等技術(shù)將數(shù)據(jù)分布到多個節(jié)點(diǎn)上。這樣可以提高存儲效率，并確保每個節(jié)點(diǎn)只存儲一部分?jǐn)?shù)據(jù)。然而，實(shí)施分片技術(shù)存在自身的挑戰(zhàn)，特別是如果你手動進(jìn)行分片，比如決定如何分片（按鍵、哈希或區(qū)域分片），以確保均勻的數(shù)據(jù)分布，并防止某些節(jié)點(diǎn)成為“熱點(diǎn)”（節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)流量過載的情形）。一致性哈希可以均勻地分布數(shù)據(jù)，并在擴(kuò)展過程中最大限度地減少節(jié)點(diǎn)故障。

緩存一致性

數(shù)據(jù)一致性

更新是同步處理還是異步處理對緩存集群中的數(shù)據(jù)一致性有很大的影響。同步更新確保更改立即跨所有相關(guān)的緩存節(jié)點(diǎn)生效，提供更強(qiáng)的一致性，因?yàn)樵L問緩存的所有客戶端都看到相同的數(shù)據(jù)。然而，這種方法通常導(dǎo)致更高的延遲，并可能成為大型分布式集群中的瓶頸（在這種集群中，網(wǎng)絡(luò)延遲和節(jié)點(diǎn)可用性可能會減慢更新過程）。

相比之下，異步更新可以提升系統(tǒng)性能，并通過允許一個節(jié)點(diǎn)寫入更改而無需等待所有節(jié)點(diǎn)同步來縮短延遲。然而，這可能會導(dǎo)致最終的一致性，即可能臨時從其中一些緩存節(jié)點(diǎn)提供過時的數(shù)據(jù)，從而可能導(dǎo)致沖突，并使緩存失效策略復(fù)雜化。在這些方法之間進(jìn)行選擇通常需要兼顧性能要求和一致性要求，因?yàn)橥礁乱誀奚俣葹榇鷥r提供可靠性，而異步更新可以提高性能，但會使一致性管理復(fù)雜化。

并發(fā)管理

當(dāng)多個用戶訪問和更新相同的數(shù)據(jù)時，可能會出現(xiàn)并發(fā)問題。更復(fù)雜的緩存需要樂觀鎖定、版本控制或分布式事務(wù)協(xié)調(diào)等高級機(jī)制來處理并發(fā)讀寫，又不導(dǎo)致數(shù)據(jù)不一致。這些技術(shù)確保了數(shù)據(jù)的完整性，即使在同時被多個來源訪問時也是如此。

容錯性和可用性

處理節(jié)點(diǎn)故障

一個簡單的緩存通常可以通過手動干預(yù)或基本的故障切換機(jī)制來處理節(jié)點(diǎn)故障。更龐大、更復(fù)雜的緩存需要穩(wěn)健的容錯機(jī)制。這包括跨多個節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)復(fù)制，因此如果一個節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)故障，其他節(jié)點(diǎn)可以無縫接管。這還包括更災(zāi)難性的故障，當(dāng)數(shù)據(jù)從持久存儲區(qū)重新加載到內(nèi)存時，可能會導(dǎo)致很長的停運(yùn)時間，這個過程稱為預(yù)熱緩存。

自動故障切換和高可用性

自動故障切換在我們這個全天候運(yùn)轉(zhuǎn)的世界中顯得至關(guān)重要。對于大型緩存，像雙活（active-active）或主備（active-passive）復(fù)制這樣的策略很常見，不過跨節(jié)點(diǎn)確保數(shù)據(jù)一致性和性能可能具有挑戰(zhàn)性。這些架構(gòu)確保即使發(fā)生了故障，系統(tǒng)也保持對用戶可用，而停運(yùn)時間最短。

性能優(yōu)化

緩存命中率/失誤率管理

隨著緩存中數(shù)據(jù)量的增長，保持很高的緩存命中率變得更具挑戰(zhàn)性。在較小的緩存中，由于數(shù)據(jù)集有限，命中率自然會保持較高，但在較大的緩存中，優(yōu)化數(shù)據(jù)放置、刪除策略和讀/寫路徑對于確保頻繁訪問的數(shù)據(jù)具有可用性至關(guān)重要。你必須不斷地監(jiān)測和微調(diào)這些因素，以盡量減少緩存未命中的情況。

延遲問題

隨著緩存越來越大，純緩存解決方案很難在延遲方面提供線性性能，同時還允許用戶控制基礎(chǔ)設(shè)施成本。許多緩存產(chǎn)品都是為了在小規(guī)模環(huán)境下力求快速而編寫的。將它們推到超出其設(shè)計(jì)范圍之外會暴露底層內(nèi)部流程的低效率。隨著緩存的數(shù)據(jù)越來越多，可能會出現(xiàn)潛在的延遲問題。因此，緩存查找時間可能會增加，原因是緩存將更多的資源用于管理增加的規(guī)模，而不是服務(wù)流量。比如說，如果緩存大小接近可用內(nèi)存的限制，緩存軟件可能需要清除舊的條目，以便為新的條目騰出空間。使用的內(nèi)存越多，需要的緩存維護(hù)工作量就越大，頻繁的垃圾收集或內(nèi)存碎片處理可能導(dǎo)致延遲增加。

避免延遲問題的一種解決方案是預(yù)取熱數(shù)據(jù)，以便用最近訪問的數(shù)據(jù)填充緩存，減少緩存未命中的概率。然而對于大型數(shù)據(jù)集而言，這將顯著增加所需的基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)量。這包括更高的內(nèi)存容量以處理所獲取和存儲的額外數(shù)據(jù)，更快的CPU以更有效地處理請求，以及更多的網(wǎng)絡(luò)帶寬來在預(yù)取期間傳輸數(shù)據(jù)。

負(fù)載均衡

不均衡的流量分布

在小型緩存中，流量通常由單個節(jié)點(diǎn)加以管理。隨著緩存的增加，你必須實(shí)施負(fù)載均衡機(jī)制，以便在多個節(jié)點(diǎn)或區(qū)域之間均勻分配流量。糟糕的負(fù)載均衡可能導(dǎo)致出現(xiàn)熱點(diǎn)，其中一些節(jié)點(diǎn)因眾多請求而不堪重負(fù)，而另一些節(jié)點(diǎn)依然未充分利用起來。

地域負(fù)載均衡

對于全局系統(tǒng)而言，地域負(fù)載均衡對于盡量縮短延遲至關(guān)重要。將用戶路由到最近的緩存實(shí)例（常常通過地理分布式緩存），可以確保更快的訪問時間。實(shí)現(xiàn)這種類型的負(fù)載均衡需要仔細(xì)規(guī)劃跨區(qū)域同步緩存，同時管理延遲和一致性問題。

操作的復(fù)雜性

監(jiān)測和可觀測性

在小型緩存中，監(jiān)控是極少的。隨著緩存的擴(kuò)展，需要高級監(jiān)測工具來跟蹤性能指標(biāo)，比如緩存命中率/失誤率、延遲和節(jié)點(diǎn)間的內(nèi)存使用情況。實(shí)現(xiàn)集中式日志記錄和實(shí)時可觀察性工具對于理解緩存的性能和在瓶頸影響系統(tǒng)之前及時識別至關(guān)重要。

自動化和編排

管理大型緩存需要自動執(zhí)行擴(kuò)展規(guī)模、故障切換和恢復(fù)等任務(wù)。使用編排工具（比如Kubernetes或基于云的擴(kuò)展服務(wù)）有助于有效地管理這些任務(wù)。自動擴(kuò)展確保你的緩存可以適應(yīng)流量峰值，而無需人工干預(yù)。

數(shù)據(jù)安全與合規(guī)

訪問控制和加密

隨著緩存的增加，確保訪問控制變得更加關(guān)鍵。實(shí)現(xiàn)細(xì)粒度的身份驗(yàn)證和授權(quán)機(jī)制可以確保只有經(jīng)過授權(quán)的用戶和系統(tǒng)才能訪問緩存。特別是當(dāng)它們分布在不同地區(qū)時，確保緩存數(shù)據(jù)的靜態(tài)加密和傳輸中加密對于保護(hù)敏感信息顯得至關(guān)重要。

數(shù)據(jù)私隱和法規(guī)遵從

對于較大的多區(qū)域緩存，確保符合《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》（GDPR）和《健康保險可攜性及責(zé)任性法案》（HIPAA）之類的法規(guī)至關(guān)重要。這涉及到管理數(shù)據(jù)駐留、貫徹數(shù)據(jù)局部性以及控制跨區(qū)域敏感數(shù)據(jù)的復(fù)制。隨著緩存大小的增加，這會變得越來越復(fù)雜。

成本管理

更高的運(yùn)營成本

與運(yùn)行緩存相關(guān)的成本也隨之增加。更大的緩存需要更多的服務(wù)器、更多的內(nèi)存和更高的帶寬。在確保性能的同時有效地管理這些成本是一個持續(xù)的挑戰(zhàn)。利用經(jīng)濟(jì)高效的云服務(wù)或按需擴(kuò)展有助于最大限度地減少不必要的費(fèi)用。

基礎(chǔ)設(shè)施的復(fù)雜性

擴(kuò)展小型緩存通常需要極少的基礎(chǔ)設(shè)施。遷移到更大的分布式緩存可能需要跨多個數(shù)據(jù)中心或云區(qū)域進(jìn)行部署。這增添了管理網(wǎng)絡(luò)流量、存儲成本以及備份和恢復(fù)過程的復(fù)雜性。

擴(kuò)展緩存帶來了挑戰(zhàn)

從簡單緩存改用大型復(fù)雜緩存帶來了眾多挑戰(zhàn)。擴(kuò)展緩存需要的不僅僅是添加更多內(nèi)存或節(jié)點(diǎn)，還需要深思熟慮的架構(gòu)決策、穩(wěn)健的容錯機(jī)制以及復(fù)雜的監(jiān)測和自動化策略。為了成功地擴(kuò)展緩存架構(gòu)，你必須解決數(shù)據(jù)一致性、負(fù)載均衡和成本管理之類的挑戰(zhàn)。

原文標(biāo)題：Scaling From Simple to Complex Cache: Challenges and Solutions，作者：Matt Sarrel