Memcached

Memcached

标签 ： Java与NoSQL

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With Java

比较知名的Java Memcached客户端有三款:Java-Memcached-Client、XMemcached以及Spymemcached, 其中以XMemcached性能最好, 且维护较稳定/版本较新:

<dependency>
    <groupId>com.googlecode.xmemcached</groupId>
    <artifactId>xmemcached</artifactId>
    <version>2.0.0</version>
</dependency>

XMemcached以及其他两款Memcached客户端的详细信息可参考博客XMemcached-一个新的开源Java memcached客户端、Java几个Memcached连接客户端对比选择.

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实践

任何技术都有其最适用的场景,只有在合适的场景下,才能发挥最好的效果.Memcached使用内存读写数据,速度比DB和文件系统快得多, 因此,Memcached的常用场景有:

• 缓存DB查询数据: 作为缓存“保护”数据库, 防止频繁的读写带给DB过大的压力;
• 中继MySQL主从延迟: 利用其“读写快”特点实现主从数据库的消息同步.

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缓存DB查询数据

通过Memcached缓存数据库查询结果,减少DB访问次数,以提高动态Web应用响应速度:

• JDBC模拟Memcached缓存DB数据:

/**
 * @author jifang.
 * @since 2016/6/13 20:08.
 */
public class MemcachedDAO {

    private static final int _1M = 60 * 1000;

    private static final DataSource dataSource;

    private static final MemcachedClient mc;

    static {
        Properties properties = new Properties();
        try {
            properties.load(ClassLoader.getSystemResourceAsStream("db.properties"));
        } catch (IOException ignored) {
        }

        /** 初始化连接池 **/
        HikariConfig config = new HikariConfig();
        config.setDriverClassName(properties.getProperty("mysql.driver.class"));
        config.setJdbcUrl(properties.getProperty("mysql.url"));
        config.setUsername(properties.getProperty("mysql.user"));
        config.setPassword(properties.getProperty("mysql.password"));
        config.setMaximumPoolSize(Integer.valueOf(properties.getProperty("pool.max.size")));
        config.setMinimumIdle(Integer.valueOf(properties.getProperty("pool.min.size")));
        config.setIdleTimeout(Integer.valueOf(properties.getProperty("pool.max.idle_time")));
        config.setMaxLifetime(Integer.valueOf(properties.getProperty("pool.max.life_time")));
        dataSource = new HikariDataSource(config);

        /** 初始化Memcached **/
        try {
            mc = new XMemcachedClientBuilder(properties.getProperty("memcached.servers")).build();
        } catch (IOException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }
    }

    public List<Map<String, Object>> executeQuery(String sql) {
        List<Map<String, Object>> result;
        try {
            /** 首先请求MC **/
            String key = sql.replace(' ', '-');
            result = mc.get(key);

            // 如果key未命中, 再请求DB
            if (result == null || result.isEmpty()) {
                ResultSet resultSet = dataSource.getConnection().createStatement().executeQuery(sql);

                /** 获得列数/列名 **/
                ResultSetMetaData meta = resultSet.getMetaData();
                int columnCount = meta.getColumnCount();
                List<String> columnName = new ArrayList<>();
                for (int i = 1; i <= columnCount; ++i) {
                    columnName.add(meta.getColumnName(i));
                }

                /** 填充实体 **/
                result = new ArrayList<>();
                while (resultSet.next()) {
                    Map<String, Object> entity = new HashMap<>(columnCount);
                    for (String name : columnName) {
                        entity.put(name, resultSet.getObject(name));
                    }
                    result.add(entity);
                }

                /** 写入MC **/
                mc.set(key, _1M, result);
            }
        } catch (TimeoutException | InterruptedException | MemcachedException | SQLException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }
        return result;
    }

    public static void main(String[] args) {
        MemcachedDAO dao = new MemcachedDAO();
        List<Map<String, Object>> execute = dao.executeQuery("select * from orders");
        System.out.println(execute);
    }
}

注: 代码仅供展示DB缓存思想,因为一般项目很少会直接使用JDBC操作DB,而是会选用像MyBatis之类的ORM框架代替之,而这类框架框架一般也会开放接口出来实现与缓存产品的整合(如MyBatis开放出一个org.apache.ibatis.cache.Cache接口,通过实现该接口,可将Memcached与MyBatis整合, 细节可参考博客MyBatis与Memcached集成.

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中继MySQL主从延迟

MySQL在做replication时,主从复制时会由一段时间延迟,尤其是主从服务器分处于异地机房时,这种情况更加明显.FaceBook官方的一篇技术文章提到:其加州的数据中心到弗吉尼亚州数据中心的主从同步延迟达到70MS. 考虑以下场景:

• 用户U购买电子书B:insert into Master (U,B);
• 用户U观看电子书B:select 购买记录 [user='A',book='B'] from Slave.
  由于主从延迟的存在,第②步中无记录,用户无权观看该书.

此时可以利用Memcached在Master与Slave之间做过渡:

• 用户U购买电子书B:memcached->add('U:B',true);
• 主数据库: insert into Master (U,B);
• 用户U观看电子书B: select 购买记录 [user='U',book='B'] from Slave;
  如果没查询到,则memcached->get('U:B'),查到则说明已购买但有主从延迟.
• 如果Memcached中也没查询到,用户无权观看该书.

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分布式缓存

Memcached虽然名义上是分布式缓存,但其自身并未实现分布式算法.当一个请求到达时,需要由客户端实现的分布式算法将不同的key路由到不同的Memcached服务器中.而分布式取模算法有着致命的缺陷(详细可参考分布式之取模算法的缺陷), 因此Memcached客户端一般采用一致性Hash算法来保证分布式.

• 目标:
  
  • key的分布尽量均匀;
  • 增/减服务器节点对于其他节点的影响尽量小.

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一致性Hash算法

• 首先开辟一块非常大的空间(如图中:0~2³²),然后将所有的数据使用hash函数(如MD5、Ketama等)映射到这个空间内,形成一个Hash环. 当有数据需要存储时,先得到一个hash值对应到hash环上的具体位置(如k1),然后沿顺时针方向找到一台机器(如B),将k1存储到B这个节点中:
  

• 如果B节点宕机,则B上的所有负载就会落到C节点上：
  

• 这样,只会影响C节点，对其他的节点如A、D的数据都不会造成影响. 然而,这样又会带来一定的风险,由于B节点的负载全部由C节点承担,C节点的负载会变得很高,因此C节点又会很容易宕机,依次下去会造成整个集群的不稳定.
  理想的情况下是当B节点宕机时,将原先B节点上的负载平均的分担到其他的各个节点上. 为此,又引入了“虚拟节点”的概念: 想象在这个环上有很多“虚拟节点”,数据的存储是沿着环的顺时针方向找一个虚拟节点,每个虚拟节点都会关联到一个真实节点,但一个真实节点会对应多个虚拟节点,且不同真实节点的多个虚拟节点是交差分布的:
  
  图中A1、A2、B1、B2、C1、C2、D1、D2 都是“虚拟节点”,机器A负责存储A1、A2的数据, 机器B负责存储B1、B2的数据… 只要虚拟节点数量足够多且分布均匀,当其中一台机器宕机之后,原先机器上的负载就会平均分配到其他所有机器上(如图中节点B宕机,其负载会分担到节点A和节点D上).

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Java实现

/**
 * @author jifang.
 * @since 2016/6/5 11:55.
 */
public class ConsistentHash<Node> {

    /**
     * 虚拟节点-真实节点Map
     */
    public SortedMap<Long, Node> VRNodesMap = new TreeMap<>();

    /**
     * 虚拟节点数目
     */
    private int vCount = 50;

    /**
     * 真实节点数目
     */
    private int rCount = 0;

    public ConsistentHash() {
    }

    public ConsistentHash(int vCount) {
        this.vCount = vCount;
    }

    public ConsistentHash(List<Node> rNodes) {
        init(rNodes);
    }

    public ConsistentHash(List<Node> rNodes, int vCount) {
        this.vCount = vCount;
        init(rNodes);
    }

    private void init(List<Node> rNodes) {
        if (rNodes != null) {
            for (Node node : rNodes) {
                add(rCount, node);
                ++rCount;
            }
        }
    }

    public void addRNode(Node rNode) {
        add(rCount, rNode);
        ++rCount;
    }

    public void rmRNode(Node rNode) {
        --rCount;
        remove(rCount, rNode);
    }

    public Node getRNode(String key) {
        // 沿环的顺时针找到一个虚拟节点
        SortedMap<Long, Node> tailMap = VRNodesMap.tailMap(hash(key));
        if (tailMap.size() == 0) {
            return VRNodesMap.get(VRNodesMap.firstKey());
        }
        return tailMap.get(tailMap.firstKey());
    }

    private void add(int rIndex, Node rNode) {
        for (int j = 0; j < vCount; ++j) {
            VRNodesMap.put(hash(String.format("RNode-%s-VNode-%s", rIndex, j)), rNode);
        }
    }

    private void remove(int rIndex, Node rNode) {
        for (int j = 0; j < vCount; ++j) {
            VRNodesMap.remove(hash(String.format("RNode-%s-VNode-%s", rIndex, j)));
        }
    }

    /**
     * MurMurHash算法，是非加密HASH算法，性能很高，
     * 比传统的CRC32,MD5，SHA-1（这两个算法都是加密HASH算法，复杂度本身就很高，带来的性能上的损害也不可避免）
     * 等HASH算法要快很多，而且据说这个算法的碰撞率很低.
     * http://murmurhash.googlepages.com/
     */
    private Long hash(String key) {

        ByteBuffer buf = ByteBuffer.wrap(key.getBytes());
        int seed = 0x1234ABCD;

        ByteOrder byteOrder = buf.order();
        buf.order(ByteOrder.LITTLE_ENDIAN);

        long m = 0xc6a4a7935bd1e995L;
        int r = 47;

        long h = seed ^ (buf.remaining() * m);

        long k;
        while (buf.remaining() >= 8) {
            k = buf.getLong();

            k *= m;
            k ^= k >>> r;
            k *= m;

            h ^= k;
            h *= m;
        }

        if (buf.remaining() > 0) {
            ByteBuffer finish = ByteBuffer.allocate(8).order(
                    ByteOrder.LITTLE_ENDIAN);
            // for big-endian version, do this first:
            // finish.position(8-buf.remaining());
            finish.put(buf).rewind();
            h ^= finish.getLong();
            h *= m;
        }

        h ^= h >>> r;
        h *= m;
        h ^= h >>> r;

        buf.order(byteOrder);
        return h;
    }
}

• 测试

public class ConsistentHashMain {

    private static final int KEY_COUNT = 1000;

    @Test
    public void test() {
        ConsistentHash<String> nodes = new ConsistentHash<>(new ArrayList<String>(), 50);
        nodes.addRNode("10.45.156.11");
        nodes.addRNode("10.45.156.12");
        nodes.addRNode("10.45.156.13");
        nodes.addRNode("10.45.156.14");
        nodes.addRNode("10.45.156.15");
        nodes.addRNode("10.45.156.16");
        nodes.addRNode("10.45.156.17");
        nodes.addRNode("10.45.156.18");
        nodes.addRNode("10.45.156.19");
        nodes.addRNode("10.45.156.10");

        Map<String, String> map = new HashMap<>();
        initMap(map, nodes);

        // 删除节点
        nodes.rmRNode("10.45.156.19");

        // 增加节点
        nodes.addRNode("10.45.156.20");

        int mis = 0;
        for (Map.Entry<String, String> entry : map.entrySet()) {
            String key = entry.getKey();
            String value = entry.getValue();
            if (!nodes.getRNode(key).equals(value)) {
                ++mis;
            }
        }

        System.out.println(String.format("当前命中率为：%s%%", (KEY_COUNT - mis) * 100.0 / KEY_COUNT));
    }

    private void initMap(Map<String, String> map, ConsistentHash<String> nodes) {
        for (int i = 0; i < KEY_COUNT; ++i) {
            String key = String.format("key-%s", i);
            map.put(key, nodes.getRNode(key));
        }
    }
}

经过实际测试: 当有十台真实节点,而每个真实节点有50个虚拟节点时,在发生一台实际节点宕机/新增一台节点的情况时,命中率仍然能够达到90%左右.对比简单取模Hash算法:

当节点从N到N-1时,缓存的命中率直线下降为1/N(N越大,命中率越低);一致性Hash的表现就优秀多了:

命中率只下降为原先的 (N-1)/N ,且服务器节点越多,性能越好.因此一致性Hash算法可以最大限度地减小服务器增减时的缓存重新分布带来的压力.

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XMemcached实现

实际上XMemcached客户端自身实现了很多一致性Hash算法(KetamaMemcachedSessionLocator/PHPMemcacheSessionLocator), 因此在开发中没有必要自己去实现:

• 示例: 支持分布式的MemcachedFilter:

/**
 * @author jifang.
 * @since 2016/5/21 15:50.
 */
public class MemcachedFilter implements Filter {

    private MemcachedClient memcached;

    private static final int _1MIN = 60;

    @Override
    public void init(FilterConfig filterConfig) throws ServletException {
        try {
            MemcachedClientBuilder builder = new XMemcachedClientBuilder(
                    AddrUtil.getAddresses("10.45.156.11:11211" +
                            "10.45.156.12:11211" +
                            "10.45.156.13:11211"));
            builder.setSessionLocator(new KetamaMemcachedSessionLocator());
            memcached = builder.build();
        } catch (IOException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }
    }

    @Override
    public void doFilter(ServletRequest req, ServletResponse response, FilterChain chain) throws IOException, ServletException {

        // 对PrintWriter包装
        MemcachedWriter mWriter = new MemcachedWriter(response.getWriter());
        chain.doFilter(req, new MemcachedResponse((HttpServletResponse) response, mWriter));

        HttpServletRequest request = (HttpServletRequest) req;
        String key = request.getRequestURI();

        Enumeration<String> names = request.getParameterNames();
        if (names.hasMoreElements()) {
            String name = names.nextElement();
            StringBuilder sb = new StringBuilder(key)
                    .append("?").append(name).append("=").append(request.getParameter(name));
            while (names.hasMoreElements()) {
                name = names.nextElement();
                sb.append("&").append(name).append("=").append(request.getParameter(name));
            }
            key = sb.toString();
        }

        try {
            String rspContent = mWriter.getRspContent();
            memcached.set(key, _1MIN, rspContent);
        } catch (TimeoutException | InterruptedException | MemcachedException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }
    }

    @Override
    public void destroy() {
    }


    private static class MemcachedWriter extends PrintWriter {

        private StringBuilder sb = new StringBuilder();

        private PrintWriter writer;

        public MemcachedWriter(PrintWriter out) {
            super(out);
            this.writer = out;
        }

        @Override
        public void print(String s) {
            sb.append(s);
            this.writer.print(s);
        }

        public String getRspContent() {
            return sb.toString();
        }
    }

    private static class MemcachedResponse extends HttpServletResponseWrapper {

        private PrintWriter writer;

        public MemcachedResponse(HttpServletResponse response, PrintWriter writer) {
            super(response);
            this.writer = writer;
        }

        @Override
        public PrintWriter getWriter() throws IOException {
            return this.writer;
        }
    }
}

以上代码最好有Nginx的如下配置支持:

Nginx以前端请求的"URI+Args"作为key去请求Memcached,如果key命中,则直接由Nginx从缓存中取出数据响应前端;未命中,则产生404异常,Nginx捕获之并将request提交后端服务器.在后端服务器中,request被MemcachedFilter拦截, 待业务逻辑执行完, 该Filter会将Response的数据拿到并写入Memcached, 以备下次直接响应.

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参考:

缓存系统MemCached的Java客户端优化历程

memcached Java客户端spymemcached的一致性Hash算法

一致性哈希算法及其在分布式系统中的应用

陌生但默默一统江湖的MurmurHash

Hash 函数概览

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