1. 缓存系统概述
1.1. 数据缓存的常识
u 为了解决什么问题
水平扩展：通常数据源站专注于数据存储， 对于负载能力、性能瓶颈不会做复杂的设计。缓存系统用于避免系统性能瓶颈，实现水平扩展。
降低成本： 存储介质置换，实现存储空间大小、IO能力、实时性等相关属性的优化， 整体上获得更低成本。
把缓存系统部署到廉价的机房、网络中， 实现多地低成本(低可靠性)、高可用性部署。CDN是这方面的典型应用。
多业务在cache上混合部署，达到性能的最佳平衡。 例如：IO次数多的业务+存储空间大的业务混合部署， 使得磁盘IO和存储空间都接近100%的利用率。 不同时间段达到峰值的业务混合部署， 实现资源在时间上的有效利用（云服务中的资源超卖）。
业务行为补偿：补偿业务行为导致的负载冷热不均， 尤其是负载毛刺。 使得系统承载更大负载，服务质量平稳。
对硬件工作模式的补偿： CPU cache、磁盘cache等。 此类cache和数据源是一体设计的， 不在本文讨论范围。
提升用户体验：利用分布式缓存实现多物理位置部署， 实现服务的低延时、就近供给。
u 缓存的基本要求
数据一致性： 缓存要求数据一致性， 但不是强一致性的。 根据业务体验容忍程度来确定缓存系统的数据一致性设计要求。
可用性： 缓存允许丢失， 但要求整体上提供高可用性。 避免对源数据系统造成性能冲击。
弹性、扩容： 大型缓存系统应对的业务场景较复杂。 文件size分布、IO读写size分布、存储空间、网络带宽、爆发性负载等， 都要求缓存系统具备良好的弹性来应对业务变化。 在业务快速增长时， 横向扩展性表现在快速扩容。 这里的扩容除了增加机器外， 还要实现缓存数据的有效建立。使得新增机器真正意义上分担业务压力。
备注：对于一个磁盘缓存的机器， 例如单机存储容量为100TB。 按照典型磁盘负载（小IO随机访问，读写IO对半），需要半个月时间才能写满缓存数据， 达到较好的缓存命中率。 缓存扩容的周期太长，可能无法应对快速的负载变化。
1.2. 与源数据的区别
u 可信度低于源数据：
缓存系统不是数据的“基准源”。 我们可以把缓存数据理解为“源”的副本。 因此缓存数据在“权威性”方面是低于“源”的。
u 不完整存储：
源数据系统存储了完整的数据。 缓存系统往往根据业务需要，仅存储部分数据。 从数据的角度来说， 缓存系统的数据是不完整的。
缓存数据从业务的角度看是完整的吗？ 业务往往是复杂的，从这个角度看是完整的，从那个角度看又是不完整的。 缓存系统的设计，需要结合业务场景来确保“看到完整的数据”。
2. 数据集合与维度管理
2.1. 数据存入与淘汰
u 多维数据集和缓存系统的局限性
简单的缓存功能：缓存一个文件。 这个文件在缓存系统中只有两个状态： 缓存、没有缓存。
如果一个文件非常大， 例如文件size是1TB。 那么缓存一个“完整”的文件在技术上并不可行。 下载和存储1TB的数据花费太多网络带宽、时间、存储空间。
缓存碎片的一致性：缓存系统很可能选择存储这个文件的某些“碎片”数据。 当这个文件在源站被编辑修改的时候， 这些不同时间段先后存储的“碎片”数据，如何与源数据保持一致性？ 当用户从缓存系统下载了这个文件的一部分数据后， 如何保证用户继续下载到“旧数据”？ 因为用户不能接受下载到一个文档“一半是新的，一半是旧的”。 此类问题涉及缓存数据的“集合”应当如何管理。
多维度缓存：如果一份数据是多维度查询的。 例如一个“学生管理系统”的数据， 可以按照“学生考试分数 > 60分”获得一个数据集。 可以按照“班级”、“老师名称”等维度获取不同的数据集。 数据源包含了“全部数据”， 针对这些维度的数据集合是“实时生成”的。 但缓存系统不具备“全部数据”， 也不具备“实时生成”数据集合的能力。
共享数据：不同数据集之间存在“重复”的记录。 缓存系统出于节约成本考虑，往往要合并存储重复记录。 但是缓存系统并不理解这些千奇百怪的“维度”。 在某个维度中记录发生变更后，另一个维度的数据集合是否还继续成立？
数据集破坏：例如按照“班级”维度变更了学生的名称、成绩。 那么“学生考试分数 > 60分”维度选中的这个记录由于“数据共享”， 也被变更了。 这使得该数据集受到破坏。
缓存系统在处理多维度数据集时存在诸多限制。上述的数据集合“被破坏”是因为缓存系统“部分地”理解了数据结构，从而实现了“数据共享”特性来解决存储空间成本问题。 但不能充分理解“数据集合维度”的真实含义， 无法确保所有维度的数据集得到合理维护。 这正是我们在复杂业务环境下经常发生的问题。 缓存系统不可能“理解”所有的业务规则。
u 数据持有者角色
谁是数据的主人？
原则： 数据有且只有一个主人
多维度数据缓存下， 为了节省资源，往往把多个维度下看到的同一个“子资源”合并在一起（共享）。 谁才是这个资源的主人？ 谁有权写入或改写这个资源？
在建立缓存系统模型前，我们应当先回答上述问题。 清晰地划分操作数据的角色。 出于简化实现的考虑， 数据只应该有一个“主人”。
u 数据集完整性保障策略
数据写入完整性： 最理想的方式是一次性把一个元素写入。 然而事情往往没有那么简单。 例如一个元素是一个文件，这个文件大小是 1TB。 无论对于哪个系统， 处理1TB的数据都不是一个轻松的事情。
数据读取完整性： 写入与读取（使用）不是同一个角色。 角色之间存在一定程度的“耦合”。 因此数据读取时， 需要读取角色保证自身读取到的数据是完整的。
推荐： 对于合并存储的资源， 采用一主多从的方式组织。 认定数据归属于某个数据集合， 从属于其它数据集合。 当归属数据集合对数据进行编辑后， 其它“从属”的数据集合应当被认定存在“数据失效风险”。 这里提到的风险并不等同于错误。 大部分场景下，业务是能接受这种轻微的不一致的。 根据业务场景对“数据失效风险”的容忍度， 来确定是否继续使用该缓存。
备注： 如果存在“数据失效风险”就丢弃数据， 也是不对的。 这样做可能导致缓存没有真正发挥“降低成本”的作用。 缓存数据丢失通常也会导致服务质量下降（延时高、负载冲击故障等）。
使用者对数据的锁定问题： 当一份数据正在被读取的时候， 我们期望数据不会被改写。 这里称为数据锁定。 长时间锁定数据， 导致数据不能更新。 为了平衡数据读取、改写两个角色之间的冲突， 可能要求缓存系统创建使用者数据副本。 这也导致缓存系统设计更加复杂， 是一个不稳定因素。
u 缓存淘汰算法
数据淘汰的最小单位：按集合整体淘汰、集合内单元素淘汰、不确定界限淘汰（例如文件数据碎片淘汰）。
缓存淘汰算法：LRU, FIFO2…
缓存淘汰算法有很多种。 设计缓存系统时， 推荐把缓存淘汰算法独立成一个模块。 以便后续可以配置、替换不同的淘汰算法。 在云服务中， 甚至需要考虑根据不同的客户行为应用不同的缓存淘汰算法。
强制淘汰： 基于缓存一致性风险的兜底策略。 另外出于互联网信息安全管制的原因， 缓存系统也需要提供“清理数据”的能力， 否则你的互联网服务分分钟会因为违规被“封禁”。
2.2. 数据使用
u 数据不完整特性
缓存数据不同于源数据， 通常它是对源数据的局部进行缓存。 这意味着缓存系统中存储的数据是“碎片”。 缓存系统需要能够管理这些“碎片”之间的关系， 使得从缓存系统获取到的“完整数据”版本一致。
时差也导致缓存数据的完整性受到破坏。不同时间相同的请求可能得到不同的数据。http下载提供了Etag、If-Match等一致性校验机制。 如果你的缓存系统基于http接口， 应当使用这些校验机制。 如果是其它接口， 也应当有类似的机制。
需要特别提醒的是， 鉴于某些地方运营商频繁劫持网络数据的现状， 缓存系统从客户下载、回源下载等穿越公网的场景， 应当设计数据校验能力。
u 非稳态数据的使用
如果一个数据是频繁变更的， 缓存系统需要考虑有一套机制向客户端屏蔽这种数据变化。 使得客户端的多次数据下载总是能拿到“同一个快照”下的数据版本。 当这个规则不能实现时， 需要能指示客户端放弃旧数据，下载新数据。 典型应用：在http Range（断点续传）下载场景
2.3. 与源存储的一致性
u 缓存数据传播原则：
缓存数据在全网有很多副本。例如在视频缓存领域全国分布的副本数量是100量级。 某些游戏程序“镜像”可能会在几十万个节点上部署。
如果副本数量多，副本的size极大，短时间内copy成千上万个副本的性能损耗是源站无法承受的。 使得这些缓存节点不可能都从源站直接copy。
副本copy通常需要“逐级扩散”的方式完成。有几种典型的copy方式：固定路径传播、传染病模式。 在国内网络架构下， 网络的互通性并不好。可能需要部署一些中转站来协助copy。 同时也需要考虑传播路径上单点故障对传播路径的阻断。
u 缓存数据可信度：
数据可信度分级。 这里需要对不同数据节点建立一个“可信”排序。 使得缓存节点总是从比自己更“可信”的节点获取数据。 禁止逆可信度反写。 尤其是某个节点数据损坏时（软件bug破坏数据、被黑客攻击等）， 如果这个节点的数被多份copy， 将会导致更严重的“污染”。
u 数据校验矢量：
如果数据集合很庞大，元素写入一般无先后顺序。缓存节点采用比较激进的策略， 得到什么数据就先缓存什么数据。 某些情况下数据具有“不可比较性”， 即数据写入后无法还原提取， 无法校验数据是否“已经写进去了”。 这些情况需要缓存系统设计数据缓存单元版本号，形成校验数据矢量。
u 环路读写的数据污染问题：
很多业务系统需要下载源数据，然后根据业务需要编辑数据，再回写到数据源。
从理论上说， 每一次读写数据都在两个（或多个）设备之间传输数据，并且被不同的软件、软件的不同版本代码对数据编辑。 这些过程都可能引入“错误”。 长此以往， 数据的“可信”程度会越来越低。
这些设备在编辑数据时，数据获得的路径中部署了缓存系统， 其cache数据本身的“数据一致性”较低。 客户端基于这样一份数据编辑再反写数据源。在这样一个环路中，反复引入低一致性保障的cache数据， 将会导致“数据源”的可靠性严重下降。
2.4. 集合的一致性
u 数据的自我校验
无论是存储系统还是缓存系统， 数据都应该能够一定程度上自证清白。 通过牺牲一点性能、存储空间， 添加必要的校验数据。
u 集合的部分元素缓存
缓存系统应当具备一个能力来描述这个集合是否“完整”。 这个集合可以是一个文件， 或者按照某个条件提取的数据集。 在某些场景下， 集合的完整性无法确认， 需要评估业务的容忍度。
u 多维度的集合交叉
如前文所述， 数据集合应当归属其中一个维度。
u 集合中元素间的版本兼容性
如果元素是大颗粒的， 无法做到集合中的元素“整体瞬间更新”。 那么必然存在一个集合中多个元素的版本不一致。 版本不一致是“不可避免”的情况。 需要有一套版本兼容性约束，使得缓存系统在任意时刻，都能满足元素之间的版本依赖关系。 此类缓存数据多见于软件包、配置等场景。
3. 分布式缓存系统
3.1. 特点：廉价、大容量
多个节点组成大容量缓存。 节点的部署可能是跨机房、跨地区的。 组建分布式的缓存系统，需要配套缓存的路由、请求分发等能力。 跨机房部署时，需要使用更复杂的服务发现、故障处理、负载调度等系统。
分布式系统的设计已经有很多典型案例， 在此不展开。需要注意的是： 目前的分布式系统典型设计， 都算不算“完美”。 很多系统治理的算法， 都有比较严格的“前提条件”。 在实际业务运营中难以保证总是能满足这些“前提条件”，“问题频发”仍然是常态。
大型缓存系统通常采用索引、数据分离的方式实现， 构建出廉价、高性能的缓存系统。 当然其研发时间更多、系统复杂度也会更高。 其“廉价”的核心因素在于索引访问的IO被内存访问替代， 节省了“存储介质”的IO消耗。 目前主流的存储介质， 如磁盘、SSD等， 索引查询的IO消耗可能占了成本的30%。
IO的极限优化可以榨干硬件性能。采用更复杂的缓存淘汰策略（根据用户行为优化）， 最大程度提升缓存命中率。 结合业务应用场景， 可以对业务行为进行预测。 在缓存系统中可以采用“预读”的方式，实现空闲IO时间片的有效利用。
由于存储介质特性差异， 成本的优化需要依据存储介质量身定制。 例如磁盘顺序读写的性能比随机读写高10倍。 缓存系统的数据结构设计， 需要针对该特性进行设计。 SSD随机读写场景的性能比较高， 但写入寿命有限（频繁写时，两三年就达到生命终点了）。 不同存储介质特定的结合， 有助于把存储成本降到更低。
3.2. 负载热点处理
日常场景下的资源冷热分布，会导致资源的热点访问。 在分布式系统中表现为某个节点的负载高。 通常采用资源切片打散的方式，均衡节点间的负载。
负载热点除了日常场景下的资源冷热分布外， 更多的是来自业务场景的“突发事件”。 例如春节零点、世界杯等社会活动对网络应用的“极限挑战”。 此类热点负载的特点是突发、突破系统设计极限。 缓存系统需要在“超出系统极限”的情况下， 维持最佳服务能力。
根据业务场景，采取的措施也多种多样： 包括内存/SSD临时换磁盘IO性能、延时IO合并换性能、柔性打压（选择性调整服务规格）、热点数据多副本、磁盘数据连续存储、临时禁止写数据等。
在云服务领域， 还要同时考虑适当的物理隔离， 避免突发业务负载影响其它租户的服务质量。
3.3. 平滑扩容
缓存系统和其它分布式系统有一个显著差异， 在扩容时会出现缓存命中率下降的问题。 如果把缓存机器的数量突然增加一倍， 新机器没有任何缓存数据， 无法立即提供缓存命中服务。 老机器缓存的数据集由于有部分键值空间转移到新机器（但数据太大，无法瞬间迁移）， 事实上会导致数据丢失。 因此突然大量扩容反而在一段时间内导致性能下降。 该问题可以通过选择适当的key路由算法+运维扩容策略来降低对业务的影响。
不同的key绑定算法在扩容时导致的缓存损失比例有较大差别。 如果采用 “简单哈希取余数”方式， 新增一个节点后会导致哈希分母改变， 缓存命中会大幅度下降。 扩容场景与节点故障退出（相当于缩容）导致的哈希重新分配效果类似。 如果有一个节点频繁地进行“故障/恢复”状态切换， 整个集群可用节点数就会一直变化， 缓存命中率也会下降。
分布式缓存系统通常采用一致性哈希的方式，把键值用环形哈希表映射到机器节点上。 该算法能够自动平衡新加入机器节点“承接”的缓存数据。 每个老节点都迁移一小部分key给新节点。 对整体缓存命中影响较小。
更复杂的扩容机制， 例如通过主从（master*1 + slave*n）的方式组件集群， 由master指派缓存的key集合。 扩容时由master进行平滑的数据迁移。 此类key路由机制通常需要客户端与master配合实现， 或者使用proxy代理路由。
缓存系统的扩容一般选择在业务负载较低的时间段。 在负载峰值到来时，新扩容节点已经缓存了较多数据， 可以有效提供缓存命中。 缓存建立所需要的时间与业务行为密切相关。 某些业务场景， 几分钟内即可在新节点上达到较高的命中率。 一些数据量大、无明显热点的业务，则需要几天甚至几个月的时间才能达到合理的命中率。 需要根据不同的业务形态， 采取合理的运维策略。
3.4. 节点故障对全局的影响
分布式系统中，为了负载均衡， 通常选择把热点负载打散到不同的节点中。 如果热点负载是一个较大的文件， 则可能会被切片分散存放在不同的节点中。 一个节点可能包含资源的一个片段。 单节点故障可能导致大量资源的片段丢失。 从而引发大量资源的完整性损失。
在对单个完备资源进行“切片”时，需要控制存储的节点分散程度。 资源切片在系统中分布越均衡，负载均衡表现越好，但单节点故障时的影响面就越大。 针对某些业务场景的热点资源， 也可以采用copy出多副本的冗余数据方式， 以空间换稳定性。
在进行分布式系统扩容、缩容时， 也有相似的问题。
4. 成本和复杂度权衡
4.1. 采用只读缓存
为了追求简单可靠，这些系统通常要求“数据只读”， 即数据不可编辑。 如果要修改数据， 则要求生成另一个文件名。 数据编辑的能力是通过业务包装实现， 缓存系统中不支持数据变更。
在大型磁盘缓存系统中， 数据编辑会带来大量的问题： 数据size变大，必须重新分配磁盘存储位置， 并且数据索引要联动修改。同时导致文件后半段数据移位。旧数据存储空间由于零散，回收利用价值太低。
4.2. 业务容忍度
在合理的业务使用场景下， 能容忍数据错误（仅限于某些类型的错误），并进行适当容错处理。 需要客户端配合，进行简单数据校验+重试。 缓存系统在业务能容忍的范围内降低成本。
4.3. 命中率和缓存淘汰算法
一个缓存系统总是期望用户要的数据，本地都有缓存。 即缓存命中率达到100%。 实际缓存系统根据业务不同，命中率差别很大。
按照业务请求次数、IO次数、数据量、带宽等维度， 命中率有很多计算方法。 命中率的真正意义仍然在于“成本”， 都是钱的问题。 缓存淘汰算法需要结合缓存成本设计。
如果系统的成本是按照“网络带宽峰值”计算的， 我们希望在高峰时间段、大部分数据访问尽可能命中。 注意两个维度：时间段、数据量。 对于空闲时间段、小数据的访问次数并不关心。 这使得缓存淘汰算法要跟“时间段”有关系。 在空闲时间段， 尽可能为“峰值时间段”准备数据。 空闲时间段可以认为是“免费的”。
4.4. 缓存系统服务质量
u 延时：
从请求到获得第一个字节数据的时间间隔。 通过把“第一个字节”的数据刻意部署到低延时的存储介质中，这个指标可以获得大幅度的优化。
u 速率：
持续一段时间内读取缓存数据的速度。 数据下载速率通常和网络、存储介质、数据在介质中分布有关。 对于磁盘存储介质， 数据碎片化会导致严重的读取速率下降，并且占用磁盘IO性能。因此缓存系统的设计也需要考虑存储空间的分布。
u 质量分布：
平均值是描述服务质量的一个重要指标。 但网友常讲一个笑话：“我和MaYun的平均收入是x亿”。 在评估一个系统质量时，我们还需要看质量的分布情况。 常见的有中位数、8分位等等。
服务质量分布与很多因素有关， 诸如客户的网络带宽分布、数据冷热程度分布、命中率分布、时间段、IO响应时间分布等。 质量分布的优化也是缓存系统运营的一个重要课题。