分散式快取架構綜述

本文研究了分散式快取，強調了它透過改進資料訪問和可擴充套件性對應用程式效能的影響，並提供了實用指導。

什麼是分散式快取？
分散式快取是指將資訊儲存在多個伺服器上的方法，這些伺服器通常分佈在不同的地理位置。與集中式資料庫相比，這種方法可確保資料更接近使用者，從而顯著減少訪問時間。分散式快取的主要目標是提高速度並減少主資料儲存的負載，從而提高應用程式效能和使用者體驗。

關鍵部件

• 快取儲存：分散式快取的核心依賴於快取儲存，其中資料跨多個節點儲存在記憶體中。這種安排確保了快速的資料檢索和對節點故障的恢復能力。
• 快取引擎：該引擎協調儲存和檢索資料的操作。它管理資料分割槽以實現節點之間的平衡分佈和負載平衡，以在不同的流量條件下保持效能。
• 快取失效機制：保持快取資料與源資料庫一致的關鍵方面。使用生存時間 (TTL)、直寫式和後寫式快取等技術來確保及時更新和資料準確性。
• 複製和故障轉移程序：這些程序提供高可用性。它們透過複製資料和提供備份節點，使快取系統即使在出現節點故障或網路問題的情況下也能保持連續執行。
• 安全和訪問控制：這些機制是保護快取資料不可或缺的一部分，可以防止未經授權的訪問，並確保快取內資料的完整性和機密性。

為什麼要分散式快取？
分散式快取是現代應用程式領域的遊戲規則改變者，提供了確保高效、可擴充套件且可靠的軟體解決方案的獨特優勢。

1. 速度和效能：將分散式快取視為雜貨店中的快速結賬通道。正如這些通道加快了購物體驗一樣，分散式快取透過將頻繁訪問的資料儲存在記憶體中來加速資料檢索。這使得應用程式的速度明顯更快、響應速度更快，對於電子商務網站、實時分析工具和互動式線上遊戲等動態平臺尤其重要。
2. 輕鬆擴充套件：隨著應用程式的增長並吸引更多使用者，就像商店變得越來越受歡迎。您需要更多結賬通道（或者在本例中為快取節點）來處理增加的流量。分散式快取使新增這些額外通道變得簡單，無論事情多麼繁忙，都可以保持平穩的效能。
3. 永遠線上，永遠可用：想象一下，如果一條快速通道意外關閉——在一家精心設計的商店中，這並不是什麼大問題，因為還有其他幾條通道開放。類似地，分散式快取在各個節點之間複製資料。因此，如果一個節點出現故障，其他節點將接管而不會造成任何中斷，從而確保您的應用程式始終保持正常執行。
4. 節省成本：最後，使用分散式快取就像巧妙地管理商店的資源一樣。它減少了主資料庫的負載（類似於不會在每個通道上超員），從而降低運營成本。這種對資源的有效利用意味著您的應用程式可以事半功倍，最佳化效能，而無需對基礎設施進行過多投資。

分散式快取的工作原理
想象一下您在一個擁有大量書籍（資料）的大型圖書館中。每次你需要一本書時，你必須詢問圖書館員（主資料庫），然後圖書館員會搜尋整個圖書館來找到它。這個過程可能會很慢，尤其是當很多人同時索要書籍時。現在，進入分散式快取。

1. 建立迷你圖書館（快取模式）：在我們的圖書館中，我們在房間周圍設定了幾個小書架（快取節點）。這些迷你圖書館儲存最流行的書籍（經常訪問的資料）的副本。所以，當你想要其中一本書時，你只需從最近的書架上拿它，這比等待圖書管理員要快得多。
2. 保持迷你圖書館更新（快取失效）：為了確保迷你圖書館擁有最新版本的書籍，我們有一個系統。每當新版本問世或書籍更新時，圖書館員都會確保這些更改反映在迷你書架上儲存的副本中。這樣，您始終可以獲得最新的資訊。
3. 擴充套件圖書館（可擴充套件性）：隨著越來越多的人來到圖書館，我們可以輕鬆新增更多迷你書架或在現有書架上放置更多流行書籍。這就像擴充套件分散式快取一樣——我們可以新增更多快取節點或增加其容量，確保每個人都能快速獲取書籍，即使圖書館很擁擠。
4. 始終開啟（高可用性）：如果其中一個迷你書架出現故障（某個節點出現故障）怎麼辦？嗯，還有其他迷你書架，裡面有同樣的書，所以你仍然可以得到你需要的東西。這就是分散式快取如何確保資料始終可用，即使系統的一部分出現故障也是如此。

快取策略
分散式快取策略就像在繁忙的餐廳中使用的不同方法，以確保顧客快速有效地用餐。以下是這些策略如何以簡化的方式發揮作用：

1. 快取旁路（延遲載入）：想象一下，一個服務員只在顧客點菜時才準備一道菜。煮熟後，他會在廚房保留一份副本，以備將來訂購。在快取中，這就像僅在請求時才將資料載入到快取中。它確保僅快取必要的資料，但由於未預載入資料，第一個請求可能會較慢。
2. 直寫式快取：這就像廚師準備一道新菜並立即將其食譜儲存在快速參考指南中。每當點菜時，廚師都可以使用指南快速重新制作它。在快取中，資料同時儲存在快取和資料庫中。此方法可確保資料一致性，但寫入操作可能會較慢。
3. 繞寫式快取：將此視為直寫式方法的變體。在這裡，當建立新菜餚時，菜譜不會立即放入快速參考指南中。僅當再次訂購時才會新增。在快取中，資料直接寫入資料庫，只有再次請求時才寫入快取。這會減少快取被不常用資料填充的情況，但可能會使首次讀取速度變慢。
4. 回寫式快取：想象一下，廚師首先在快速參考指南中寫下新食譜，然後在有更多時間時更新主食譜書。在快取中，資料首先寫入快取，然後在一段延遲後寫入資料庫。這可以加快寫入操作速度，但如果快取在資料儲存到資料庫之前發生故障，則會帶來風險。

一致性模型
透過將分散式快取一致性模型與大學校園內各種公告板上更新新聞的不同方法進行比較，可以簡化對分散式快取一致性模型的理解。每個公告板代表一個快取節點，新聞就是你快取的資料。

1. 強一致性：就像一有新訊息就立即更新所有公告板一樣。每次您檢視任何公告板時，都保證看到最新的訊息。在分散式快取中，強一致性可以保證所有節點在資料更新後立即顯示最新的資料。這對於準確性來說非常好，但可能會比較慢，因為您必須等待所有板都更新後才能繼續。
2. 最終一致性：想象一下，新訊息首先發布在主公告板上，然後隨著時間的推移，複製到校園內的其他公告板上。如果您在更新後立即檢視某個版塊，您可能看不到最新訊息，但給它一點時間，所有版塊都會顯示相同的資訊。分散式快取中的最終一致性意味著所有節點最終將儲存相同的資料，但可能會有短暫的延遲。它速度更快，但允許在短時間內不同節點可能顯示稍微過時的資訊。
3. 弱一致性：這就像在不同的時間對不同的公告板進行更新，而沒有嚴格的時間表。如果你檢視不同的版塊，你可能會發現不同版本的新聞。在分散式快取的弱一致性中，無法保證所有節點都會同時更新或完全同步。此模型是最快的，因為它不等待更新傳播到所有節點，但獲取最新資料的可靠性較差。
4. 通讀和通寫快取：這些方法可以被認為是在獲取或釋出新聞時始終檢查或更新主新聞板（中央資料庫）。在通讀快取中，每次讀取資料時，它都會檢查主資料庫以確保它是最新的。在直寫式快取中，每次更新資料時，它都會先更新主資料庫，然後再更新公告板。這些方法確保快取和中央資料庫之間的一致性，但由於不斷的檢查或更新，速度可能會較慢。

用例
電子商務平臺

• 正常快取：想象一下一家小型精品店，只有一個流行商品櫃檯。這有點幫助，因為顧客可以快速購買他們經常購買的東西。但當有大促銷時，櫃檯就會變得擁擠不堪，人們等待的時間也會更長。
• 分散式快取：現在想象一家大型百貨商店，有多個流行商品的櫃檯（節點），分散在各處。在銷售期間，顧客可以從附近的任何櫃檯快速找到他們需要的商品，避免排長隊。這種設定非常適合處理電子商務平臺中常見的大流量和大量多樣化庫存。

• 普通快取：就像在小型遊戲廳裡有一個記分板。玩家可以很快看到分數，但如果加入的玩家太多，更新和檢查分數就會變得很慢。
• 分散式快取：在每個部分都有記分板（快取節點）的大型遊戲中心中，任何地方的玩家都可以立即看到更新。這對於線上遊戲至關重要，因為線上遊戲中的實時資料（例如玩家得分或遊戲狀態）需要在全球範圍內進行快速、一致的更新。

• 普通快取：類似於擁有一個可以快速提供某些主題更新的報攤。它比在圖書館搜尋要快，但在新聞高峰時段可能會讓人不知所措。
• 分散式快取：想象一下整個城市的數字螢幕（快取節點）網路，每個螢幕都實時更新新聞。對於分析實時資料（例如金融趨勢或社交媒體情緒）的應用程式，這意味著從大量、不斷更新的資料來源中獲得即時見解。

選擇正確的分散式快取解決方案
選擇分散式快取解決方案時，請考慮以下因素：

1. 效能和延遲：評估解決方案處理應用程式負載的能力，尤其是在高峰使用情況下。考慮其讀/寫速度、延遲以及保持效能一致性的程度。這個因素對於需要實時響應的應用程式至關重要。
2. 可擴充套件性和靈活性：確保解決方案可以隨著使用者群和資料量的增長而水平擴充套件。該系統應允許輕鬆新增或刪除節點，並對正在進行的操作影響最小。可擴充套件性對於適應不斷變化的需求至關重要。
3. 資料一致性和可靠性：選擇符合您的應用程式需求的一致性模型（強一致性、最終一致性等）。另外，還要考慮系統如何處理節點故障和資料複製。可靠的資料訪問和準確性對於維護使用者信任和應用程式完整性至關重要。
4. 安全功能：鑑於當今資料的敏感性，請確保快取解決方案具有強大的安全功能，包括身份驗證、授權和資料加密。如果您正在處理個人或敏感使用者資料，這一點尤其重要。
5. 成本和總擁有成本：評估總擁有成本，包括許可、基礎設施和維護。開源解決方案可能會節省成本，但要考慮對內部專業知識的需求。平衡成本與功能和長期可擴充套件性是可持續解決方案的關鍵。

實施分散式快取
有效地實現分散式快取需要一種戰略方法，特別是從普通（單節點）快取過渡時。這是一個簡潔的指南：
評估與規劃

• 普通快取：通常涉及設定單個快取伺服器，通常與應用程式伺服器位於同一位置。
• 分散式快取：首先全面評估應用程式的效能瓶頸和資料訪問模式。規劃分佈在不同伺服器或位置的多個快取節點，以處理更高的負載並確保冗餘。

• 普通快取：Redis或Memcached等解決方案足以滿足單節點快取的需求。
• 分散式快取：選擇符合您的可擴充套件性、效能和一致性需求的分散式快取技術。 Redis Cluster、Apache Ignite 或 Hazelcast 是流行的選擇。

• 普通快取：配置相對簡單，主要關注記憶體分配和快取驅逐策略。
• 分散式快取：需要仔細配置資料分割槽、複製策略和節點發現機制。確保快取節點以最佳方式分佈，以平衡負載並最大限度地減少延遲。

• 普通快取：不太複雜，通常依靠 TTL（生存時間）設定來使資料失效。
• 分散式快取：實施更復雜的失效策略，例如直寫式或後寫式快取。確保同步機制到位，以保證節點之間的資料一致性。

• 正常快取：涉及快取命中率和記憶體使用情況的標準監控。
• 分散式快取：需要對各個節點、節點之間的網路延遲以及整體系統執行狀況進行更高階的監控。設定自動擴充套件和故障轉移流程以實現高可用性。

• 普通快取：基本的安全配置可能就足夠了。
• 分散式快取：實施強大的安全協議，包括傳輸中和靜態加密以及訪問控制。

挑戰和最佳實踐
挑戰

• 快取失效：確保底層資料發生變化時快取資料被更新或失效。
• 資料同步：在多個快取節點之間保持資料同步。

• 定期監控快取效能：使用監控工具跟蹤命中率和未命中率並相應調整策略。
• 實施強大的快取失效機制：使用生存時間 (TTL) 或顯式失效等技術。
• 規劃故障轉移和恢復：確保您的快取解決方案可以正常處理節點故障。