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(jiǎn)單緩存可以輕松地管理有限的數(shù)據(jù)，提供更快的訪問(wèn)時(shí)間，并減輕后端數(shù)據(jù)庫(kù)的負(fù)載。然而，隨著緩存數(shù)據(jù)量不斷增長(zhǎng)，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(jiǎn)單緩存擴(kuò)展到大型的分布式緩存時(shí)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(duì)簡(jiǎn)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(gè)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(dòng)態(tài)、更復(fù)雜的內(nèi)存管理，這種內(nèi)存管理可能會(huì)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(shí)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(gè)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(guò)分片或分區(qū)等技術(shù)將數(shù)據(jù)分布到多個(gè)節(jié)點(diǎn)上。這樣可以提高存儲(chǔ)效率，并確保每個(gè)節(jié)點(diǎn)只存儲(chǔ)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(dòng)進(jìn)行分片，比如決定如何分片（按鍵、哈?；騾^(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(guò)載的情形）。一致性哈?？梢跃鶆虻胤植紨?shù)據(jù)，并在擴(kuò)展過(guò)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(duì)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(wèn)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(huì)減慢更新過(guò)程）。
相比之下，異步更新可以提升系統(tǒng)性能，并通過(guò)允許一個(gè)節(jié)點(diǎn)寫(xiě)入更改而無(wú)需等待所有節(jié)點(diǎn)同步來(lái)縮短延遲。然而，這可能會(huì)導(dǎo)致最終的一致性，即可能臨時(shí)從其中一些緩存節(jié)點(diǎn)提供過(guò)時(shí)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(jià)提供可靠性，而異步更新可以提高性能，但會(huì)使一致性管理復(fù)雜化。
并發(fā)管理
當(dāng)多個(gè)用戶訪問(wèn)和更新相同的數(shù)據(jù)時(shí)，可能會(huì)出現(xiàn)并發(fā)問(wèn)題。更復(fù)雜的緩存需要樂(lè)觀鎖定、版本控制或分布式事務(wù)協(xié)調(diào)等高級(jí)機(jī)制來(lái)處理并發(fā)讀寫(xiě)，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(shí)被多個(gè)來(lái)源訪問(wèn)時(shí)也是如此。
容錯(cuò)性和可用性
處理節(jié)點(diǎn)故障
一個(gè)簡(jiǎn)單的緩存通?？梢酝ㄟ^(guò)手動(dòng)干預(yù)或基本的故障切換機(jī)制來(lái)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(cuò)機(jī)制。這包括跨多個(gè)節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)復(fù)制，因此如果一個(gè)節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)故障，其他節(jié)點(diǎn)可以無(wú)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(chǔ)區(qū)重新加載到內(nèi)存時(shí)，可能會(huì)導(dǎo)致很長(zhǎng)的停運(yùn)時(shí)間，這個(gè)過(guò)程稱為預(yù)熱緩存。
自動(dòng)故障切換和高可用性
自動(dòng)故障切換在我們這個(gè)全天候運(yùn)轉(zhuǎn)的世界中顯得至關(guān)重要。對(duì)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(jiàn)，不過(guò)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(duì)用戶可用，而停運(yùn)時(shí)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(zhǎng)，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(huì)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(xiě)路徑對(duì)于確保頻繁訪問(wèn)的數(shù)據(jù)具有可用性至關(guān)重要。你必須不斷地監(jiān)測(cè)和微調(diào)這些因素，以盡量減少緩存未命中的情況。
延遲問(wèn)題
隨著緩存越來(lái)越大，純緩存解決方案很難在延遲方面提供線性性能，同時(shí)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(xiě)的。將它們推到超出其設(shè)計(jì)范圍之外會(huì)暴露底層內(nèi)部流程的低效率。隨著緩存的數(shù)據(jù)越來(lái)越多，可能會(huì)出現(xiàn)潛在的延遲問(wèn)題。因此，緩存查找時(shí)間可能會(huì)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(shuō)，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(wèn)題的一種解決方案是預(yù)取熱數(shù)據(jù)，以便用最近訪問(wèn)的數(shù)據(jù)填充緩存，減少緩存未命中的概率。然而對(duì)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(chǔ)的額外數(shù)據(jù)，更快的CPU以更有效地處理請(qǐng)求，以及更多的網(wǎng)絡(luò)帶寬來(lái)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(gè)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(gè)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(qǐng)求而不堪重負(fù)，而另一些節(jié)點(diǎn)依然未充分利用起來(lái)。
地域負(fù)載均衡
對(duì)于全局系統(tǒng)而言，地域負(fù)載均衡對(duì)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(guò)地理分布式緩存），可以確保更快的訪問(wèn)時(shí)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(shí)管理延遲和一致性問(wèn)題。
操作的復(fù)雜性
監(jiān)測(cè)和可觀測(cè)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(jí)監(jiān)測(cè)工具來(lái)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(shí)可觀察性工具對(duì)于理解緩存的性能和在瓶頸影響系統(tǒng)之前及時(shí)識(shí)別至關(guān)重要。
自動(dòng)化和編排
管理大型緩存需要自動(dòng)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(dòng)擴(kuò)展確保你的緩存可以適應(yīng)流量峰值，而無(wú)需人工干預(yù)。
數(shù)據(jù)安全與合規(guī)
訪問(wèn)控制和加密
隨著緩存的增加，確保訪問(wèn)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(guò)授權(quán)的用戶和系統(tǒng)才能訪問(wèn)緩存。特別是當(dāng)它們分布在不同地區(qū)時(shí)，確保緩存數(shù)據(jù)的靜態(tài)加密和傳輸中加密對(duì)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(duì)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(xiǎn)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(huì)變得越來(lái)越復(fù)雜。
成本管理
更高的運(yùn)營(yíng)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(shí)有效地管理這些成本是一個(gè)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(gè)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(chǔ)成本以及備份和恢復(fù)過(guò)程的復(fù)雜性。
擴(kuò)展緩存帶來(lái)了挑戰(zhàn)
從簡(jiǎn)單緩存改用大型復(fù)雜緩存帶來(lái)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(cuò)機(jī)制以及復(fù)雜的監(jiān)測(cè)和自動(dòng)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
