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Cache雪崩效应

时间:2015-11-05 15:06:24      阅读:281      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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大概半年前,Guang.com曾发生一次由于首页部分cache失效,导致网站故障。

故障分析:

当时逛正在做推广,流量突然暴增,QPS达到5000+,当首页部分cache失效时,需要查询DB, 但由于这部分业务逻辑很复杂导致这SQL包含多表join、groupby、orderby等,执行需要1s,产生的大量临时表,in-memory都装不下,变成on-disk的临时表,但当时放临时表的disk分区容量只有20G,很快disk也爆了,结果显然网站打不开了。

总结为几点:

    1、SQL语句优化不足

    2、MYSQL tmp_table_size 配置太小

    3、disk分区不合理/tmpdir路径配置不合理

    4、部门间沟通不足,大型推广前没事先打招呼。

临时解决措施:

由于当时持续大量用户访问,查询DB一直hang住,导致cache一直无法set回去,首页那cache一直处于miss状态,恶性循环,雪崩了。

当时我们立马采取以下措施:

    1、调整MYSQL tmp_table_size, 关于tmp_table_size 请看下面详细描述。

    2、修改MYSQL临时表保存路径(tmpdir)到较大分区

    3、简化业务逻辑,修改SQL,重新部署。

 

临时表使用内存(tmp_table_size):当我们进行一些特殊操作如需要使用临时表才能完成的join,Order By,Group By 等等,MySQL 可能需要使用到临时表。当我们的临时表较小(小于 tmp_table_size 参数所设置的大小)的时候,MySQL 会将临时表创建成内存临时表,只有当 tmp_table_size 所设置的大小无法装下整个临时表的时候,MySQL 才会将该表创建成 MyISAM 存储引擎的表存放在磁盘上。不过,当另一个系统参数 max_heap_table_size 的大小还小于 tmp_table_size 的时候,MySQL 将使用 max_heap_table_size 参数所设置大小作为最大的内存临时表大小,而忽略 tmp_table_size 所设置的值。而且 tmp_table_size 参数从 MySQL 5.1.2 才开始有,之前一直使用 max_heap_table_size.

长期解决措施:终于到本文的重点Cache Reload机制设计和实现

 

在讲Cache Reload机制设计和实现之前,先看看cache更新方式:

    1、是缓存time out,让缓存失效,重查。(被动更新)

    2、是由后端通知更新,一量后端发生变化,通知前端更新。(主动更新)

前者适合实时性不高,但更新频繁的;后者适合实时性要求高,更新不太频繁的应用。

Cache Reload mechanism 设计:

根据逛当时业务需求,选择被动更新方式,但这种方式的弊端是当cache失效那个点,刚好遇上高并发的话,就会发生上述的雪崩情况。

所以我在想这种使用率高的cache,就不用设置time out或time out设置足够大,然后按业务需求时间间隔定期reload/refresh cache data from DB,这cache就不会出现失效情况,也不出现雪崩现象。

下图是guang.com 关于Cache Reload的一小部分架构:

技术分享
主要2个step:

    1、将有需要reload cache 的wrapper保存到redis Hash.

    2、部署在Daemon server上的CacheReloadJob,每分钟去redis拿需要reload的cache的hashmap,判断是否到时间refresh cache,如果到,通过Reflection call relevant method 重新reload data和reset 这个cache。

Cache Reload mechanism 实现:

set memcached with reload mechanism if necessary:

 

/**
 * <h2>set cache with reload mechanism </h2>
 * <h3>Example:</h3>
 * <p>
 * MethodInvocationWrapper wrapper = new MethodInvocationWrapper();<br>
 * wrapper.setMethodName("getProductList");<br>
 * wrapper.setObjectName("productService");<br>
 * wrapper.setArgs(new Object[] { null,0,1 });<br>
 * wrapper.setParameterTypes(new Class[] { Product.class,int.class,int.class});
 * </p>
 * 
 * <h3>NOTE:</h3>
 * Make sure the Args have been Serializable and the service has been marked the name, like "@Service("productService")"
 *
 * @param key
 * @param expiredTime 过期时间,如果reloadable=true, 此时间建议为 24*60*60 一天.
 * @param value
 * @param reloadable 是否reload
 * @param durationTime reload 时间间距,单位 ms
 * @param wrapper
 * @return
 * @author Kenny Qi
 */
public boolean set(String key, int expiredTime, Object value,boolean reloadable, long durationTime, MethodInvocationWrapper wrapper) {
    if(reloadable){
        wrapper.setWriteTime(System.currentTimeMillis());
        wrapper.setDuration(durationTime);
        wrapper.setKey(key);
        wrapper.setExpiredTime(expiredTime);
        objectHashOperations.put(RedisKeyEnum.CACHE_RELOAD.getKey(), key, wrapper);
    }

    if(value==null) return false;
    try {
        return memcachedClient.set(key, expiredTime, value);
    } catch (Exception e) {
        logger.warn(e.getMessage(), e);
        return false;
    } 
}

CacheReloadJob:

 

public class CacheReloadJob {

    private static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(CacheReloadJob.class);
    @Autowired
    MyXMemcachedClient myXMemcachedClient;

    @Resource(name="objectHashOperations")
    private HashOperations<String, String, MethodInvocationWrapper> objectHashOperations;

    public void reloadCache(){
        logger.info("Try to reload cache");
        Map<String, MethodInvocationWrapper>  map = objectHashOperations.entries(RedisKeyEnum.CACHE_RELOAD.getKey());
        ThreadFactory tf = new NamedThreadFactory("CACHE_RELOAD_THREADPOOL");
        ExecutorService threadPool = Executors.newFixedThreadPool(Runtime.getRuntime().availableProcessors(), tf);
        for (String key: map.keySet()) {
            final MethodInvocationWrapper wrapper = map.get(key);
            if(wrapper.getWriteTime()+wrapper.getDuration()>System.currentTimeMillis()){//刷新时间大于当前时间
                threadPool.execute(new Runnable() {
                    @Override
                    public void run() {
                        refreshCache(wrapper);
                    }
                });
            }
        }

        logger.info("completed with reloaded cache");
    }

    private void refreshCache(MethodInvocationWrapper wrapper){
        Object object = ReflectionUtils.invokeMethod(SpringContextHolder.getBean(wrapper.getObjectName()), wrapper.getMethodName(), wrapper.getParameterTypes(), wrapper.getArgs());
        myXMemcachedClient.set(wrapper.getKey(), wrapper.getExpiredTime(), object);
        wrapper.setWriteTime(System.currentTimeMillis());
        objectHashOperations.put(RedisKeyEnum.CACHE_RELOAD.getKey(), wrapper.getKey(), wrapper);
    }

}

Redis 存储结构

 

redis> HSET cache:reload:memcached <memcache_key> <MethodInvocationWrapper>
OK
redis> HGETALL cache:reload:memcached

后记

如果要做的更人性化点,后续可以在网站后台管理系统 增加cache reloadable 的管理工具(删除、修改刷新间隔等)。

转载自:http://kenny7.com/2012/10/cache-reload-mechanism.html

Cache雪崩效应

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原文地址:http://www.cnblogs.com/zengda/p/4939393.html

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