微博缓存服务化的设计与实现

本文来自简书。

微博的缓存业务场景

微博几乎所有的接口都是实时组装的。我理解这个实时组装,指的是数据组装。

微博的核心接口的响应时间都是毫秒级的,可用性要达到4个9,99.99%。所以微博大量的使用缓存。

微博最初的缓存架构就是直接利用开源版本的Memcache运行在实体机器上的,称之为裸资源。

在裸资源的初始阶段,微博就对缓存进行分池,分端口存储。把size接近的数据放在一个池子中。业务方通过hash算法,找到对应池子里面对应的节点。同时每个IDC部署都使用独立的缓存资源,为了加速,前端也会用local cache。

如果某个时间点,业务场景中多个缓存节点不可用,大量的请求就会直接请求DB,然后就挂了。

于是使用Main-HA双层架构。

MAIN-HA

什么是MAIN——HA?什么是HA?

HA就是高可用性集群。这个是保证业务连续性的有效结果方案。HA的意思一般是有两个或者两个以上的节点,且分为活动节点和备用节点。通常把正在执行任务的节点称为活动节点,而活动节点的一个备份称为备份节点。当活动节点出现问题时,备份节点检测到,就立即激活称为活动节点来执行任务。从而是业务不中断或者短暂中断。

我理解MAIN-HA就是在HA上又加了一层缓存,先访问MAIN层,MAIN漏了,则打到HA上,主要思想还是保护DB层。

然后做了数据分拆,把核心数据都分拆到了对立的端口。然后出现了调频,也就是数据分层。 更新的是把前端的local cache干掉了。

MAIN-HA还是满足不了突发事件,热数据过多的情况,因为带宽打满了,MC把CPU打满了,然后MC的访问就会变慢。

然后通过排查发现还是热数据的问题,热数据集中访问,导致单个接口不能承载热数据的访问。

L1结构

通过部署3-4组以上小容量的L1缓存,每个L1组等价的存储热数据,来满足业务需求。

L1缓存就是一级缓存,集成在CPU内,在处理数据的过程中,数据暂时保存。

其实就是加一层,现在的缓存结构已经变成 L1 >> MAIN >> HA

这样就做到了低成本,应对高峰、突发流量。

缓存服务化

首先对缓存引入了一个proxy层。引入cluster,内嵌MemcacheCluster访问策略,包括三层的一些更新、读取以及miss后的穿透、回写。

在缓存策略中引入LRU(LEAST RECENTLY USED)最近最少使用。

通过缓存策略(cacheProxy),简化配置,简化开发。业务方只需要知道缓存策略的ip和端口,就可以对后端缓存进行访问。

第一步就是弄了个配置中心。界面化的,可以配置的,多组人员使用。业务方和运维都可以直接用。

第二步,就是有个数据展示中心。

第三步,web化管理,我理解就是第一步的实现。

第四步,监控与报警。

LS4LRU

简单的说就是一个缓存分级策略。缓存因为有过期时间,所以出现了这个LS4LRU的策略。命中的越多,LRU的层级就越高,最高时LRU3,LRU3会持久化,LRU3量太大了,会降级,降到LRU2,重新走缓存命中规则。

总结

1.容灾,就是提到的多层缓存机制。

2.节点异常,有一个界面化的工具,开关部署节点。

3.配置中心异常,快照机制,利用快照来访问缓存策略或者缓存资源。

4.运维就是有个数据展示的地方

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 206,839评论 6 482
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 88,543评论 2 382
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 153,116评论 0 344
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 55,371评论 1 279
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 64,384评论 5 374
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 49,111评论 1 285
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 38,416评论 3 400
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 37,053评论 0 259
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 43,558评论 1 300
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 36,007评论 2 325
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 38,117评论 1 334
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,756评论 4 324
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 39,324评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 30,315评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,539评论 1 262
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 45,578评论 2 355
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,877评论 2 345

推荐阅读更多精彩内容