譯者 | 布加迪

審校 | 重樓

隨著應用程序和系統不斷增加，其基礎設施的復雜性也隨之增加。緩存是確保系統性能一致的重要環節。小數據量的簡單緩存可以輕松地管理有限的數據，提供更快的訪問時間，并減輕后端數據庫的負載。然而，隨著緩存數據量不斷增長，改用更龐大、更復雜的緩存變得至關重要。不妨探討從小型的簡單緩存擴展到大型的分布式緩存時遇到的主要挑戰，并討論如何有效地克服這些挑戰。

緩存可擴展性

內存限制

在小型緩存中，內存分配和管理相對簡單直觀。更少的節點可以更容易地均勻分布數據，并確保每個節點都有足夠的資源。然而，不斷增加的緩存意味著更大的集群將需要更動態、更復雜的內存管理，這種內存管理可能會更復雜。向上擴展意味著確保緩存可以處理更大的數據量，同時又不降低性能。高效的內存管理至關重要，包括設置每個節點的內存限制以及在分布式節點之間平衡內存。

依賴更復雜的數據索引和服務方法的緩存應該引起你的重視，因為它們不需要如此密切地管理內存使用情況。

數據分布

為了有效地擴展緩存，你需要通過分片或分區等技術將數據分布到多個節點上。這樣可以提高存儲效率，并確保每個節點只存儲一部分數據。然而，實施分片技術存在自身的挑戰，特別是如果你手動進行分片，比如決定如何分片（按鍵、哈希或區域分片），以確保均勻的數據分布，并防止某些節點成為“熱點”（節點出現流量過載的情形）。一致性哈希可以均勻地分布數據，并在擴展過程中最大限度地減少節點故障。

緩存一致性

數據一致性

更新是同步處理還是異步處理對緩存集群中的數據一致性有很大的影響。同步更新確保更改立即跨所有相關的緩存節點生效，提供更強的一致性，因為訪問緩存的所有客戶端都看到相同的數據。然而，這種方法通常導致更高的延遲，并可能成為大型分布式集群中的瓶頸（在這種集群中，網絡延遲和節點可用性可能會減慢更新過程）。

相比之下，異步更新可以提升系統性能，并通過允許一個節點寫入更改而無需等待所有節點同步來縮短延遲。然而，這可能會導致最終的一致性，即可能臨時從其中一些緩存節點提供過時的數據，從而可能導致沖突，并使緩存失效策略復雜化。在這些方法之間進行選擇通常需要兼顧性能要求和一致性要求，因為同步更新以犧牲速度為代價提供可靠性，而異步更新可以提高性能，但會使一致性管理復雜化。

并發管理

當多個用戶訪問和更新相同的數據時，可能會出現并發問題。更復雜的緩存需要樂觀鎖定、版本控制或分布式事務協調等高級機制來處理并發讀寫，又不導致數據不一致。這些技術確保了數據的完整性，即使在同時被多個來源訪問時也是如此。

容錯性和可用性

處理節點故障

一個簡單的緩存通常可以通過手動干預或基本的故障切換機制來處理節點故障。更龐大、更復雜的緩存需要穩健的容錯機制。這包括跨多個節點的數據復制，因此如果一個節點出現故障，其他節點可以無縫接管。這還包括更災難性的故障，當數據從持久存儲區重新加載到內存時，可能會導致很長的停運時間，這個過程稱為預熱緩存。

自動故障切換和高可用性

自動故障切換在我們這個全天候運轉的世界中顯得至關重要。對于大型緩存，像雙活（active-active）或主備（active-passive）復制這樣的策略很常見，不過跨節點確保數據一致性和性能可能具有挑戰性。這些架構確保即使發生了故障，系統也保持對用戶可用，而停運時間最短。

性能優化

緩存命中率/失誤率管理

隨著緩存中數據量的增長，保持很高的緩存命中率變得更具挑戰性。在較小的緩存中，由于數據集有限，命中率自然會保持較高，但在較大的緩存中，優化數據放置、刪除策略和讀/寫路徑對于確保頻繁訪問的數據具有可用性至關重要。你必須不斷地監測和微調這些因素，以盡量減少緩存未命中的情況。

延遲問題

隨著緩存越來越大，純緩存解決方案很難在延遲方面提供線性性能，同時還允許用戶控制基礎設施成本。許多緩存產品都是為了在小規模環境下力求快速而編寫的。將它們推到超出其設計范圍之外會暴露底層內部流程的低效率。隨著緩存的數據越來越多，可能會出現潛在的延遲問題。因此，緩存查找時間可能會增加，原因是緩存將更多的資源用于管理增加的規模，而不是服務流量。比如說，如果緩存大小接近可用內存的限制，緩存軟件可能需要清除舊的條目，以便為新的條目騰出空間。使用的內存越多，需要的緩存維護工作量就越大，頻繁的垃圾收集或內存碎片處理可能導致延遲增加。

避免延遲問題的一種解決方案是預取熱數據，以便用最近訪問的數據填充緩存，減少緩存未命中的概率。然而對于大型數據集而言，這將顯著增加所需的基礎設施數量。這包括更高的內存容量以處理所獲取和存儲的額外數據，更快的CPU以更有效地處理請求，以及更多的網絡帶寬來在預取期間傳輸數據。

負載均衡

不均衡的流量分布

在小型緩存中，流量通常由單個節點加以管理。隨著緩存的增加，你必須實施負載均衡機制，以便在多個節點或區域之間均勻分配流量。糟糕的負載均衡可能導致出現熱點，其中一些節點因眾多請求而不堪重負，而另一些節點依然未充分利用起來。

地域負載均衡

對于全局系統而言，地域負載均衡對于盡量縮短延遲至關重要。將用戶路由到最近的緩存實例（常常通過地理分布式緩存），可以確保更快的訪問時間。實現這種類型的負載均衡需要仔細規劃跨區域同步緩存，同時管理延遲和一致性問題。

操作的復雜性

監測和可觀測性

在小型緩存中，監控是極少的。隨著緩存的擴展，需要高級監測工具來跟蹤性能指標，比如緩存命中率/失誤率、延遲和節點間的內存使用情況。實現集中式日志記錄和實時可觀察性工具對于理解緩存的性能和在瓶頸影響系統之前及時識別至關重要。

自動化和編排

管理大型緩存需要自動執行擴展規模、故障切換和恢復等任務。使用編排工具（比如Kubernetes或基于云的擴展服務）有助于有效地管理這些任務。自動擴展確保你的緩存可以適應流量峰值，而無需人工干預。

數據安全與合規

訪問控制和加密

隨著緩存的增加，確保訪問控制變得更加關鍵。實現細粒度的身份驗證和授權機制可以確保只有經過授權的用戶和系統才能訪問緩存。特別是當它們分布在不同地區時，確保緩存數據的靜態加密和傳輸中加密對于保護敏感信息顯得至關重要。

數據私隱和法規遵從

對于較大的多區域緩存，確保符合《通用數據保護條例》（GDPR）和《健康保險可攜性及責任性法案》（HIPAA）之類的法規至關重要。這涉及到管理數據駐留、貫徹數據局部性以及控制跨區域敏感數據的復制。隨著緩存大小的增加，這會變得越來越復雜。

成本管理

更高的運營成本

與運行緩存相關的成本也隨之增加。更大的緩存需要更多的服務器、更多的內存和更高的帶寬。在確保性能的同時有效地管理這些成本是一個持續的挑戰。利用經濟高效的云服務或按需擴展有助于最大限度地減少不必要的費用。

基礎設施的復雜性

擴展小型緩存通常需要極少的基礎設施。遷移到更大的分布式緩存可能需要跨多個數據中心或云區域進行部署。這增添了管理網絡流量、存儲成本以及備份和恢復過程的復雜性。

擴展緩存帶來了挑戰

從簡單緩存改用大型復雜緩存帶來了眾多挑戰。擴展緩存需要的不僅僅是添加更多內存或節點，還需要深思熟慮的架構決策、穩健的容錯機制以及復雜的監測和自動化策略。為了成功地擴展緩存架構，你必須解決數據一致性、負載均衡和成本管理之類的挑戰。

原文標題：Scaling From Simple to Complex Cache: Challenges and Solutions，作者：Matt Sarrel