2018年末最后一篇
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一侥加、引子

1-1. TMC 是什么

TMC 镣丑，即“透明多級緩存（ Transparent Multilevel Cache ）”浑娜，是有贊 PaaS 團隊給公司內(nèi)應(yīng)用提供的整體緩存解決方案。

TMC 在通用“分布式緩存解決方案（如 CodisProxy + Redis ，如有贊自研分布式緩存系統(tǒng) zanKV ）”基礎(chǔ)上，增加了以下功能：

• 應(yīng)用層熱點探測
• 應(yīng)用層本地緩存
• 應(yīng)用層緩存命中統(tǒng)計

以幫助應(yīng)用層解決緩存使用過程中出現(xiàn)的熱點訪問問題臭脓。

1-2. 為什么要做 TMC

使用有贊服務(wù)的電商商家數(shù)量和類型很多，商家會不定期做一些“商品秒殺”腹忽、“商品推廣”活動来累，導(dǎo)致“營銷活動”、“商品詳情”窘奏、“交易下單”等鏈路應(yīng)用出現(xiàn) 緩存熱點訪問 的情況：

• 活動時間嘹锁、活動類型、活動商品之類的信息不可預(yù)期着裹，導(dǎo)致 緩存熱點訪問 情況不可提前預(yù)知领猾；
• 緩存熱點訪問 出現(xiàn)期間，應(yīng)用層少數(shù) **熱點訪問 key ** 產(chǎn)生大量緩存訪問請求：沖擊分布式緩存系統(tǒng)骇扇，大量占據(jù)內(nèi)網(wǎng)帶寬摔竿，最終影響應(yīng)用層系統(tǒng)穩(wěn)定性；

為了應(yīng)對以上問題少孝，需要一個能夠 自動發(fā)現(xiàn)熱點 并 將熱點緩存訪問請求前置在應(yīng)用層本地緩存 的解決方案继低，這就是 TMC 產(chǎn)生的原因。

1-3. 多級緩存解決方案的痛點

基于上述描述稍走，我們總結(jié)了下列 多級緩存解決方案 需要解決的需求痛點：

• 熱點探測：如何快速且準確的發(fā)現(xiàn) **熱點訪問 key ** 袁翁？
• 數(shù)據(jù)一致性：前置在應(yīng)用層的本地緩存柴底，如何保障與分布式緩存系統(tǒng)的數(shù)據(jù)一致性？
• 效果驗證：如何讓應(yīng)用層查看本地緩存命中率粱胜、熱點 key 等數(shù)據(jù)柄驻，驗證多級緩存效果？
• 透明接入：整體解決方案如何減少對應(yīng)用系統(tǒng)的入侵焙压，做到快速平滑接入鸿脓？

TMC 聚焦上述痛點，設(shè)計并實現(xiàn)了整體解決方案涯曲。以支持“熱點探測”和“本地緩存”答憔，減少熱點訪問時對下游分布式緩存服務(wù)的沖擊，避免影響應(yīng)用服務(wù)的性能及穩(wěn)定性掀抹。

二、 TMC 整體架構(gòu)

TMC整體架構(gòu)

TMC 整體架構(gòu)如上圖心俗，共分為三層：

• 存儲層：提供基礎(chǔ)的kv數(shù)據(jù)存儲能力傲武，針對不同的業(yè)務(wù)場景選用不同的存儲服務(wù)（ codis / zankv / aerospike ）；
• 代理層：為應(yīng)用層提供統(tǒng)一的緩存使用入口及通信協(xié)議城榛，承擔(dān)分布式數(shù)據(jù)水平切分后的路由功能轉(zhuǎn)發(fā)工作揪利；
• 應(yīng)用層：提供統(tǒng)一客戶端給應(yīng)用服務(wù)使用，內(nèi)置“熱點探測”狠持、“本地緩存”等功能疟位，對業(yè)務(wù)透明；

本篇聚焦在應(yīng)用層客戶端的“熱點探測”喘垂、“本地緩存”功能甜刻。

三、 TMC 本地緩存

3-1. 如何透明

TMC 是如何減少對業(yè)務(wù)應(yīng)用系統(tǒng)的入侵正勒，做到透明接入的得院？

對于公司 Java 應(yīng)用服務(wù)，在緩存客戶端使用方式上分為兩類：

• 基于spring.data.redis包章贞，使用RedisTemplate編寫業(yè)務(wù)代碼祥绞；
• 基于youzan.framework.redis包，使用RedisClient編寫業(yè)務(wù)代碼鸭限；

不論使用以上那種方式蜕径，最終通過JedisPool創(chuàng)建的Jedis對象與緩存服務(wù)端代理層做請求交互。

jedis-client集成Hermes-SDK

TMC 對原生jedis包的JedisPool和Jedis類做了改造败京，在JedisPool初始化過程中集成TMC“熱點發(fā)現(xiàn)”+“本地緩存”功能Hermes-SDK包的初始化邏輯兜喻，使Jedis客戶端與緩存服務(wù)端代理層交互時先與Hermes-SDK交互，從而完成 “熱點探測”+“本地緩存”功能的透明接入赡麦。

對于 Java 應(yīng)用服務(wù)虹统，只需使用特定版本的 jedis-jar 包弓坞，無需修改代碼，即可接入 TMC 使用“熱點發(fā)現(xiàn)”+“本地緩存”功能车荔，做到了對應(yīng)用系統(tǒng)的最小入侵渡冻。

3-2. 整體結(jié)構(gòu)

TMC本地緩存整體結(jié)構(gòu)

3-2-1. 模塊劃分

TMC 本地緩存整體結(jié)構(gòu)分為如下模塊：

• Jedis-Client： Java 應(yīng)用與緩存服務(wù)端交互的直接入口，接口定義與原生 Jedis-Client 無異忧便；
• Hermes-SDK：自研“熱點發(fā)現(xiàn)+本地緩存”功能的SDK封裝族吻， Jedis-Client 通過與它交互來集成相應(yīng)能力；
• Hermes服務(wù)端集群：接收 Hermes-SDK 上報的緩存訪問數(shù)據(jù)珠增，進行熱點探測超歌，將熱點 key 推送給 Hermes-SDK 做本地緩存；
• 緩存集群：由代理層和存儲層組成蒂教，為應(yīng)用客戶端提供統(tǒng)一的分布式緩存服務(wù)入口巍举；
• 基礎(chǔ)組件： etcd 集群、 Apollo 配置中心凝垛，為 TMC 提供“集群推送”和“統(tǒng)一配置”能力懊悯；

3-2-2. 基本流程

1） key 值獲取

• Java 應(yīng)用調(diào)用 Jedis-Client 接口獲取key的緩存值時，Jedis-Client 會詢問 Hermes-SDK 該 key 當(dāng)前是否是 熱點key梦皮；
• 對于 熱點key 炭分，直接從 Hermes-SDK 的 熱點模塊 獲取熱點 key 在本地緩存的 value 值，不去訪問 緩存集群 剑肯，從而將訪問請求前置在應(yīng)用層捧毛；
• 對于非 熱點key ，Hermes-SDK 會通過Callable回調(diào) Jedis-Client 的原生接口让网，從 緩存集群 拿到 value 值呀忧；
• 對于 Jedis-Client 的每次 key 值訪問請求，Hermes-SDK 都會通過其 通信模塊 將 key訪問事件 異步上報給 Hermes服務(wù)端集群 溃睹，以便其根據(jù)上報數(shù)據(jù)進行“熱點探測”荐虐；

2）key值過期

• Java 應(yīng)用調(diào)用 Jedis-Client 的set() del() expire()接口時會導(dǎo)致對應(yīng) key 值失效，Jedis-Client 會同步調(diào)用 Hermes-SDK 的invalid()方法告知其“ key 值失效”事件丸凭；
• 對于 熱點key 福扬，Hermes-SDK 的 熱點模塊 會先將 key 在本地緩存的 value 值失效，以達到本地數(shù)據(jù)強一致惜犀。同時 通信模塊 會異步將“ key 值失效”事件通過 etcd集群 推送給 Java 應(yīng)用集群中其他 Hermes-SDK 節(jié)點铛碑；
• 其他Hermes-SDK節(jié)點的 通信模塊 收到 “ key 值失效”事件后，會調(diào)用 熱點模塊 將 key 在本地緩存的 value 值失效虽界，以達到集群數(shù)據(jù)最終一致汽烦；

3）熱點發(fā)現(xiàn)

• Hermes服務(wù)端集群 不斷收集 Hermes-SDK上報的 key訪問事件，對不同業(yè)務(wù)應(yīng)用集群的緩存訪問數(shù)據(jù)進行周期性（3s一次）分析計算莉御，以探測業(yè)務(wù)應(yīng)用集群中的熱點key列表撇吞；
• 對于探測到的熱點key列表俗冻，Hermes服務(wù)端集群 將其通過 etcd集群 推送給不同業(yè)務(wù)應(yīng)用集群的 Hermes-SDK 通信模塊，通知其對熱點key列表進行本地緩存牍颈；

4）配置讀取

• Hermes-SDK 在啟動及運行過程中迄薄，會從 Apollo配置中心 讀取其關(guān)心的配置信息（如：啟動關(guān)閉配置、黑白名單配置煮岁、etcd地址...）讥蔽；
• Hermes服務(wù)端集群 在啟動及運行過程中，會從 Apollo配置中心 讀取其關(guān)心的配置信息（如：業(yè)務(wù)應(yīng)用列表画机、熱點閾值配置冶伞、 etcd 地址...）；

3-2-3. 穩(wěn)定性

TMC本地緩存穩(wěn)定性表現(xiàn)在以下方面：

• 數(shù)據(jù)上報異步化：Hermes-SDK 使用rsyslog技術(shù)對“ key 訪問事件”進行異步化上報步氏，不會阻塞業(yè)務(wù)响禽；
• 通信模塊線程隔離：Hermes-SDK 的 通信模塊 使用獨立線程池+有界隊列，保證事件上報&監(jiān)聽的I/O操作與業(yè)務(wù)執(zhí)行線程隔離荚醒，即使出現(xiàn)非預(yù)期性異常也不會影響基本業(yè)務(wù)功能芋类；
• 緩存管控：Hermes-SDK 的 熱點模塊 對本地緩存大小上限進行了管控，使其占用內(nèi)存不超過 64MB（LRU）腌且，杜絕 JVM 堆內(nèi)存溢出的可能；

3-2-4. 一致性

TMC 本地緩存一致性表現(xiàn)在以下方面：

• Hermes-SDK 的 熱點模塊 僅緩存 熱點key 數(shù)據(jù)榛瓮，絕大多數(shù)非熱點 key 數(shù)據(jù)由 緩存集群 存儲铺董；
• 熱點key 變更導(dǎo)致 value 失效時，Hermes-SDK 同步失效本地緩存禀晓，保證 本地強一致精续；
• 熱點key 變更導(dǎo)致 value 失效時，Hermes-SDK 通過 etcd集群 廣播事件粹懒，異步失效業(yè)務(wù)應(yīng)用集群中其他節(jié)點的本地緩存重付，保證 集群最終一致；

四凫乖、TMC熱點發(fā)現(xiàn)

4-1. 整體流程

TMC熱點發(fā)現(xiàn)步驟

TMC 熱點發(fā)現(xiàn)流程分為四步：

• 數(shù)據(jù)收集：收集 Hermes-SDK 上報的 key訪問事件确垫；
• 熱度滑窗：對 App 的每個 Key ，維護一個時間輪帽芽，記錄基于當(dāng)前時刻滑窗的訪問熱度删掀；
• 熱度匯聚：對 App 的所有 Key ，以<key,熱度>的形式進行 熱度排序匯總导街；
• 熱點探測：對 App 披泪，從 熱Key排序匯總 結(jié)果中選出 TopN的熱點Key ，推送給 Hermes-SDK搬瑰；

4-2. 數(shù)據(jù)收集

Hermes-SDK 通過本地rsyslog將 key訪問事件 以協(xié)議格式放入 kafka 款票，Hermes服務(wù)端集群 的每個節(jié)點消費 kafka 消息控硼，實時獲取 key訪問事件。

訪問事件協(xié)議格式如下：

• appName：集群節(jié)點所屬業(yè)務(wù)應(yīng)用
• uniqueKey：業(yè)務(wù)應(yīng)用 key訪問事件 的 key
• sendTime：業(yè)務(wù)應(yīng)用 key訪問事件 的發(fā)生時間
• weight：業(yè)務(wù)應(yīng)用 key訪問事件 的訪問權(quán)值

Hermes服務(wù)端集群 節(jié)點將收集到的 key訪問事件 存儲在本地內(nèi)存中艾少，內(nèi)存數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)為Map<String, Map<String, LongAdder>>卡乾，對應(yīng)業(yè)務(wù)含義映射為Map< appName , Map< uniqueKey , 熱度 >>。

4-3. 熱度滑窗

時間輪映射

4-3-1. 時間滑窗

Hermes服務(wù)端集群 節(jié)點姆钉，對每個App的每個 key 说订，維護了一個 時間輪：

• 時間輪中共10個 時間片，每個時間片記錄當(dāng)前 key 對應(yīng) 3 秒時間周期的總訪問次數(shù)潮瓶；
• 時間輪10個時間片的記錄累加即表示當(dāng)前 key 從當(dāng)前時間向前 30 秒時間窗口內(nèi)的總訪問次數(shù)陶冷；

4-3-2. 映射任務(wù)

Hermes服務(wù)端集群 節(jié)點，對每個 App 每3秒 生成一個 映射任務(wù) 毯辅，交由節(jié)點內(nèi) “緩存映射線程池” 執(zhí)行埂伦。映射任務(wù) 內(nèi)容如下：

• 對當(dāng)前 App ，從Map< appName , Map< uniqueKey , 熱度 >>中取出 appName 對應(yīng)的Map Map< uniqueKey , 熱度 >>思恐；
• 遍歷Map< uniqueKey , 熱度 >>中的 key 沾谜，對每個 key 取出其熱度存入其 時間輪 對應(yīng)的時間片中；

4-4. 熱度匯聚

熱度匯聚

完成第二步“熱度滑窗”后胀莹，映射任務(wù) 繼續(xù)對當(dāng)前 App 進行“熱度匯聚”工作：

• 遍歷 App 的 key 基跑，將每個 key 的 時間輪 熱度進行匯總（即30秒時間窗口內(nèi)總熱度）得到探測時刻 滑窗總熱度；
• 將 < key , 滑窗總熱度 > 以排序集合的方式存入 Redis存儲服務(wù) 中描焰，即 熱度匯聚結(jié)果媳否；

4-5. 熱點探測

• 在前幾步，每3秒 一次的 映射任務(wù) 執(zhí)行荆秦，對每個 App 都會產(chǎn)生一份當(dāng)前時刻的 熱度匯聚結(jié)果 篱竭；
• Hermes服務(wù)端集群 中的“熱點探測”節(jié)點，對每個 App 步绸，只需周期性從其最近一份 熱度匯聚結(jié)果 中取出達到熱度閾值的 TopN 的 key 列表掺逼，即可得到本次探測的 熱點key列表；

TMC 熱點發(fā)現(xiàn)整體流程如下圖：

TMC熱點發(fā)現(xiàn)流程

4-6. 特性總結(jié)

4-6-1. 實時性

Hermes-SDK基于rsyslog + kafka 實時上報 key訪問事件瓤介。
映射任務(wù) 3秒一個周期完成“熱度滑窗” + “熱度匯聚”工作吕喘，當(dāng)有 熱點訪問場景 出現(xiàn)時最長3秒即可探測出對應(yīng) 熱點key。

4-6-2. 準確性

key 的熱度匯聚結(jié)果由“基于時間輪實現(xiàn)的滑動窗口”匯聚得到刑桑，相對準確地反應(yīng)當(dāng)前及最近正在發(fā)生訪問分布兽泄。

4-6-3.擴展性

Hermes服務(wù)端集群 節(jié)點無狀態(tài)，節(jié)點數(shù)可基于 kafka 的 partition 數(shù)量橫向擴展漾月。

“熱度滑窗” + “熱度匯聚” 過程基于 App 數(shù)量病梢，在單節(jié)點內(nèi)多線程擴展。

五、TMC實戰(zhàn)效果

5-1. 快手商家某次商品營銷活動

有贊商家通過快手直播平臺為某商品搞活動蜓陌，造成該商品短時間內(nèi)被集中訪問產(chǎn)生訪問熱點觅彰，活動期間 TMC 記錄的實際熱點訪問效果數(shù)據(jù)如下：

5-1-1. 某核心應(yīng)用的緩存請求&命中率曲線圖

緩存請求曲線圖

• 上圖藍線為應(yīng)用集群調(diào)用get()方法訪問緩存次數(shù)

• 上圖綠線為獲取緩存操作命中 TMC 本地緩存的次數(shù)

  
  
  本地緩存命中率曲線圖

• 上圖為本地緩存命中率曲線圖

可以看出活動期間緩存請求量及本地緩存命中量均有明顯增長，本地緩存命中率達到近 80% （即應(yīng)用集群中 80% 的緩存查詢請求被 TMC 本地緩存攔截）钮热。

5-1-2. 熱點緩存對應(yīng)用訪問的加速效果

應(yīng)用接口QPS曲線

• 上圖為應(yīng)用接口QPS曲線

  
  
  應(yīng)用接口RT曲線

• 上圖為應(yīng)用接口RT曲線

可以看出活動期間應(yīng)用接口的請求量有明顯增長填抬，由于 TMC 本地緩存的效果應(yīng)用接口的 RT 反而出現(xiàn)下降。

5-2. 雙十一期間部分應(yīng)用 TMC 效果展示

5-2-1. 商品域核心應(yīng)用效果

TMC熱點效果1

5-2-2. 活動域核心應(yīng)用效果

TMC熱點效果2

TMC熱點效果3

六隧期、TMC功能展望

在有贊飒责， TMC 目前已為商品中心、物流中心仆潮、庫存中心宏蛉、營銷活動、用戶中心性置、網(wǎng)關(guān)&消息等多個核心應(yīng)用模塊提供服務(wù)拾并，后續(xù)應(yīng)用也在陸續(xù)接入中。

TMC 在提供“熱點探測” + “本地緩存”的核心能力同時鹏浅，也為應(yīng)用服務(wù)提供了靈活的配置選擇嗅义，應(yīng)用服務(wù)可以結(jié)合實際業(yè)務(wù)情況在“熱點閾值”、“熱點key探測數(shù)量”隐砸、“熱點黑白名單”維度進行自由配置以達到更好的使用效果之碗。

最后， TMC 的迭代還在持續(xù)進行中...