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beplayapp体育下载列表 beplayapp体育下载介绍
多级缓存解决方案(TMC)
 
   
 
 
 
 
 
 
 
     
 
 
 
 
 
一、引子
1-1. TMC 是什么
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整体缓存解决方案。
TMC 在通用“分布式缓存解决方案(如 CodisProxy + Redis ,如有赞自研分布式缓存系统 zanKV )”基础上,增加了以下功能:
应用层热点探测
应用层本地缓存
应用层缓存命中统计
以帮助应用层解决缓存使用过程中出现的热点访问问题。
1-2. 为什么要做 TMC
使用有赞服务的电商商家数量和类型很多,商家会不定期做一些“商品秒杀”、“商品推广”活动,导致“营销活动”、“商品详情”、“交易下单”等链路应用出现 缓存热点访问的情况:
活动时间、活动类型、活动商品之类的信息不可预期,导致 缓存热点访问 情况不可提前预知;
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;
为了应对以上问题,需要一个能够 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 产生的原因。
1-3. 多级缓存解决方案的痛点
基于上述描述,我们总结了下列 多级缓存解决方案 需要解决的需求痛点:
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:整体解决方案如何减少对应用系统的入侵,做到快速平滑接入?
TMC 聚焦上述痛点,设计并实现了整体解决方案。以支持“热点探测”和“本地缓存”,减少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。
二、 TMC 整体架构
TMC 整体架构如上图,共分为三层:
存储层:提供基础的kv数据存储能力,针对不同的业务场景选用不同的存储服务( codis / zankv / aerospike );
代理层:为应用层提供统一的缓存使用入口及通信协议,承担分布式数据水平切分后的路由功能转发工作;
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。
三、 TMC 本地缓存
3-1. 如何透明
TMC 是如何减少对业务应用系统的入侵,做到透明接入的?
对于公司 Java 应用服务,在缓存客户端使用方式上分为两类:
,使用RedisTemplate编写业务代码;
,使用RedisClient编写业务代码;
不论使用以上那种方式,最终通过JedisPool创建的Jedis对象与缓存服务端代理层做请求交互。
TMC 对原生jedis包的JedisPool和Jedis类做了改造,在JedisPool初始化过程中集成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,即可接入 TMC 使用“热点发现”+“本地缓存”功能,做到了对应用系统的最小入侵。
3-2. 整体结构
3-2-1. 模块划分
TMC 本地缓存整体结构分为如下模块:
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 通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 做本地缓存;
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;
3-2-2. 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

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  • 时间2021-10-29