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:
- 基于
spring.data.redis
包,使用RedisTemplate
编写业务代码; - 基于
youzan.framework.redis
包,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 该 key 当前是否是 热点key;
- 对于 热点key ,直接从 Hermes-SDK 的 热点模块 获取热点 key 在本地缓存的 value 值,不去访问 缓存集群 ,从而将访问请求前置在应用层;
- 对于非 热点key ,Hermes-SDK 会通过
Callable
回调 Jedis-Client 的原生接口,从 缓存集群 拿到 value 值; - 对于 Jedis-Client 的每次 key 值访问请求,Hermes-SDK 都会通过其 通信模块 将 key访问事件 异步上报给 Hermes服务端集群 ,以便其根据上报数据进行“热点探测”;
2)key值过期
- Java 应用调用 Jedis-Client 的
set()
del()
expire()
接口时会导致对应 key 值失效,Jedis-Client 会同步调用 Hermes-SDK 的invalid()
方法告知其“ key 值失效”事件; - 对于 热点key ,Hermes-SDK 的 热点模块 会先将 key 在本地缓存的 value 值失效,以达到本地数据强一致。同时 通信模块 会异步将“ key 值失效”事件通过 etcd集群 推送给 Java 应用集群中其他 Hermes-SDK 节点;
- 其他Hermes-SDK节点的 通信模块 收到 “ key 值失效”事件后,会调用 热点模块 将 key 在本地缓存的 value 值失效,以达到集群数据最终一致;
3)热点发现
- Hermes服务端集群 不断收集 Hermes-SDK上报的 key访问事件,对不同业务应用集群的缓存访问数据进行周期性(3s一次)分析计算,以探测业务应用集群中的热点key列表;
- 对于探测到的热点key列表,Hermes服务端集群 将其通过 etcd集群 推送给不同业务应用集群的 Hermes-SDK 通信模块,通知其对热点key列表进行本地缓存;
4)配置读取
- Hermes-SDK 在启动及运行过程中,会从 Apollo配置中心 读取其关心的配置信息(如:启动关闭配置、黑白名单配置、etcd地址...);
- Hermes服务端集群 在启动及运行过程中,会从 Apollo配置中心 读取其关心的配置信息(如:业务应用列表、热点阈值配置、 etcd 地址...);
3-2-3. 稳定性
TMC本地缓存稳定性表现在以下方面:
- 数据上报异步化:Hermes-SDK 使用
rsyslog技术
对“ key 访问事件”进行异步化上报,不会阻塞业务; - 通信模块线程隔离:Hermes-SDK 的 通信模块 使用独立线程池+有界队列,保证事件上报&监听的I/O操作与业务执行线程隔离,即使出现非预期性异常也不会影响基本业务功能;
- 缓存管控:Hermes-SDK 的 热点模块 对本地缓存大小上限进行了管控,使其占用内存不超过 64MB(LRU),杜绝 JVM 堆内存溢出的可能;
3-2-4. 一致性
TMC 本地缓存一致性表现在以下方面:
- Hermes-SDK 的 热点模块 仅缓存 热点key 数据,绝大多数非热点 key 数据由 缓存集群 存储;
- 热点key 变更导致 value 失效时,Hermes-SDK 同步失效本地缓存,保证 本地强一致;
- 热点key 变更导致 value 失效时,Hermes-SDK 通过 etcd集群 广播事件,异步失效业务应用集群中其他节点的本地缓存,保证 集群最终一致;
四、TMC热点发现
4-1. 整体流程
TMC 热点发现流程分为四步:
- 数据收集:收集 Hermes-SDK 上报的 key访问事件;
- 热度滑窗:对 App 的每个 Key ,维护一个时间轮,记录基于当前时刻滑窗的访问热度;
- 热度汇聚:对 App 的所有 Key ,以
<key,热度>
的形式进行 热度排序汇总; - 热点探测:对 App ,从 热Key排序汇总 结果中选出 TopN的热点Key ,推送给 Hermes-SDK;
4-2. 数据收集
Hermes-SDK 通过本地rsyslog
将 key访问事件 以协议格式放入 kafka ,Hermes服务端集群 的每个节点消费 kafka 消息,实时获取 key访问事件。
访问事件协议格式如下:
- appName:集群节点所属业务应用
- uniqueKey:业务应用 key访问事件 的 key
- sendTime:业务应用 key访问事件 的发生时间
- weight:业务应用 key访问事件 的访问权值
Hermes服务端集群 节点将收集到的 key访问事件 存储在本地内存中,内存数据结构为Map<String, Map<String, LongAdder>>
,对应业务含义映射为Map< appName , Map< uniqueKey , 热度 >>
。
4-3. 热度滑窗
4-3-1. 时间滑窗
Hermes服务端集群 节点,对每个App的每个 key ,维护了一个 时间轮:
- 时间轮中共10个 时间片,每个时间片记录当前 key 对应 3 秒时间周期的总访问次数;
- 时间轮10个时间片的记录累加即表示当前 key 从当前时间向前 30 秒时间窗口内的总访问次数;
4-3-2. 映射任务
Hermes服务端集群 节点,对每个 App 每3秒 生成一个 映射任务 ,交由节点内 “缓存映射线程池” 执行。映射任务 内容如下:
- 对当前 App ,从
Map< appName , Map< uniqueKey , 热度 >>
中取出 appName 对应的MapMap< uniqueKey , 热度 >>
; - 遍历
Map< uniqueKey , 热度 >>
中的 key ,对每个 key 取出其热度存入其 时间轮 对应的时间片中;
4-4. 热度汇聚
完成第二步“热度滑窗”后,映射任务 继续对当前 App 进行“热度汇聚”工作:
- 遍历 App 的 key ,将每个 key 的 时间轮 热度进行汇总(即30秒时间窗口内总热度)得到探测时刻 滑窗总热度;
- 将
< key , 滑窗总热度 >
以排序集合的方式存入 Redis存储服务 中,即 热度汇聚结果;
4-5. 热点探测
- 在前几步,每3秒 一次的 映射任务 执行,对每个 App 都会产生一份当前时刻的 热度汇聚结果 ;
- Hermes服务端集群 中的“热点探测”节点,对每个 App ,只需周期性从其最近一份 热度汇聚结果 中取出达到热度阈值的 TopN 的 key 列表,即可得到本次探测的 热点key列表;
TMC 热点发现整体流程如下图:
4-6. 特性总结
4-6-1. 实时性
Hermes-SDK基于rsyslog + kafka 实时上报 key访问事件。 映射任务 3秒一个周期完成“热度滑窗” + “热度汇聚”工作,当有 热点访问场景 出现时最长3秒即可探测出对应 热点key。
4-6-2. 准确性
key 的热度汇聚结果由“基于时间轮实现的滑动窗口”汇聚得到,相对准确地反应当前及最近正在发生访问分布。
4-6-3.扩展性
Hermes服务端集群 节点无状态,节点数可基于 kafka 的 partition 数量横向扩展。
“热度滑窗” + “热度汇聚” 过程基于 App 数量,在单节点内多线程扩展。
五、TMC实战效果
5-1. 快手商家某次商品营销活动
有赞商家通过快手直播平台为某商品搞活动,造成该商品短时间内被集中访问产生访问热点,活动期间 TMC 记录的实际热点访问效果数据如下:
5-1-1. 某核心应用的缓存请求&命中率曲线图
- 上图蓝线为应用集群调用
get()
方法访问缓存次数 - 上图绿线为获取缓存操作命中 TMC 本地缓存的次数
- 上图为本地缓存命中率曲线图
可以看出活动期间缓存请求量及本地缓存命中量均有明显增长,本地缓存命中率达到近 80% (即应用集群中 80% 的缓存查询请求被 TMC 本地缓存拦截)。
5-1-2. 热点缓存对应用访问的加速效果
- 上图为应用接口QPS曲线
- 上图为应用接口RT曲线
可以看出活动期间应用接口的请求量有明显增长,由于 TMC 本地缓存的效果应用接口的 RT 反而出现下降。
5-2. 双十一期间部分应用 TMC 效果展示
5-2-1. 商品域核心应用效果
5-2-2. 活动域核心应用效果
六、TMC功能展望
在有赞, TMC 目前已为商品中心、物流中心、库存中心、营销活动、用户中心、网关&消息等多个核心应用模块提供服务,后续应用也在陆续接入中。
TMC 在提供“热点探测” + “本地缓存”的核心能力同时,也为应用服务提供了灵活的配置选择,应用服务可以结合实际业务情况在“热点阈值”、“热点key探测数量”、“热点黑白名单”维度进行自由配置以达到更好的使用效果。
最后, TMC 的迭代还在持续进行中...