缓存系列篇<二>

分享目录

1、  缓存概述

2、  浏览器缓存

3、  CDN缓存

4、  反向代理缓存

5、  本地缓存

6、分布式缓存

四、反向代理缓存

反向代理是指在网站服务器机房部署代理服务器，实现负载均衡，数据缓存，安全控制等功能。

4.1 缓存的原理

反向代理位于应用服务器机房，处理所有对WEB服务器的请求。如果用户请求的页面在代理服务器上有缓冲的话，代理服务器直接将缓冲内容发送给用户。如果没有缓冲则先向WEB服务器发出请求，取回数据，本地缓存后再发送给用户。通过降低向WEB服务器的请求数，从而降低了WEB服务器的负载。

反向代理一般缓存静态资源，动态资源转发到应用服务器处理。常用的缓存应用服务器有Varnish，Ngnix，Squid

有关nginx相关的文章将在后续发布，望多多支持！

五、分布式缓存

CDN,反向代理缓存，主要解决静态文件，或用户请求资源的缓存，数据源一般为静态文件或动态生成的文件（有缓存头标识）。

分布式缓存，主要指缓存用户经常访问数据的缓存，数据源为数据库。一般起到热点数据访问和减轻数据库压力的作用。目前分布式缓存设计，在大型网站架构中是必备的架构要素。常用的中间件有Memcache，Redis。

5.1 Memcached

Memcache特性：

（1）使用物理内存作为缓存区，可独立运行在服务器上。每个进程最大2G，如果想缓存更多的数据，可以开辟更多的memcache进程（不同端口）或者使用分布式memcache进行缓存，将数据缓存到不同的物理机或者虚拟机上。

（2）使用key-value的方式来存储数据，这是一种单索引的结构化数据组织形式，可使数据项查询时间复杂度为O(1)。

（3）协议简单：基于文本行的协议，直接通过telnet在memcached服务器上可进行存取数据操作，简单，方便多种缓存参考此协议；

（4）基于libevent高性能通信：Libevent是一套利用C开发的程序库，它将BSD系统的kqueue,Linux系统的epoll等事件处理功能封装成一个接口，与传统的select相比，提高了性能。

（5）内置的内存管理方式：所有数据都保存在内存中，存取数据比硬盘快，当内存满后，通过LRU算法自动删除不使用的缓存，但没有考虑数据的容灾问题，重启服务，所有数据会丢失。memcached默认情况下采用了名为Slab Allocator的机制分配、管理内存。在该机制出现以前，内存的分配是通过对所有记录简单地进行malloc和free来进行的。但是，这种方式会导致内存碎片，加重操作系统内存管理器的负担，最坏的情况下，会导致操作系统比memcached进程本身还慢。Slab Allocator就是为解决该问题而诞生的。

Slab Allocation的原理相当简单。 将分配的内存分割成各种尺寸的块（chunk），并把尺寸相同的块分成组（chunk的集合）

Slab Allocator的缺点

Slab Allocator解决了当初的内存碎片问题，但新的机制也给memcached带来了新的问题。这个问题就是，由于分配的是特定长度的内存，因此无法有效利用分配的内存。

（6）分布式：各个memcached服务器之间互不通信，各自独立存取数据，不共享任何信息。服务器并不具有分布式功能，分布式部署取决于memcache客户端。

如下图所示：

（7）缓存策略：Memcached的缓存策略是LRU（最近最少使用）到期失效策略。在memcached内存储数据项时，可以指定它在缓存的失效时间，默认为永久。当memcached服务器用完分配的内时，失效的数据被首先替换，然后也是最近未使用的数据。在LRU中，memcached使用的是一种Lazy Expiration策略，自己不会监控存入的key/vlue对是否过期，而是在获取key值时查看记录的时间戳，检查key/value对空间是否过期，这样可减轻服务器的负载

5.1.1 Memcached的工作原理

MemCache的工作流程如下：

（1）先检查客户端的请求数据是否在memcached中，如有，直接把请求数据返回，不再对数据库进行任何操作；

（2）如果请求的数据不在memcached中，就去查数据库，把从数据库中获取的数据返回给客户端，同时把数据缓存一份到memcached中（memcached客户端不负责，需要程序实现）；

（3）每次更新数据库的同时更新memcached中的数据，保证一致性；

（4）当分配给memcached内存空间用完之后，会使用LRU（Least Recently Used，最近最少使用）策略加上到期失效策略，失效数据首先被替换，然后再替换掉最近未使用的数据。

5.1.2 Memcached集群

memcached 虽然称为 “ 分布式 ” 缓存服务器，但服务器端并没有 “ 分布式 ” 功能。每个服务器都是完全独立和隔离的服务。memcached 的分布式，是由客户端程序实现的。当向memcached集群存入/取出key value时，memcached客户端程序根据一定的算法计算存入哪台服务器，然后再把key value值存到此服务器中。

分布式算法：选择服务器算法有两种，一种是根据余数来计算分布，另一种是根据散列算法来计算分布。

余数算法：先求得键的整数散列值，再除以服务器台数，根据余数确定存取服务器。

优点：计算简单，高效；

缺点：在memcached服务器增加或减少时，几乎所有的缓存都会失效。

一致性hash算法

按照常用的hash算法来将对应的key哈希到一个具有2^32次方个桶的空间中，即0~(2^32)-1的数字空间中。现在我们可以将这些数字头尾相连，想象成一个闭合的环形。如下图

现在我们将object1、object2、object3、object4四个对象通过特定的Hash函数计算出对应的key值，然后散列到Hash环上。如下图：

 Hash(object1) = key1；

 Hash(object2) = key2；

Hash(object3) = key3；

 Hash(object4) = key4；

在采用一致性哈希算法的分布式集群中将新的机器加入，其原理是通过使用与对象存储一样的Hash算法将机器也映射到环中（一般情况下对机器的hash计算是采用机器的IP或者机器唯一的别名作为输入值），然后以顺时针的方向计算，将所有对象存储到离自己最近的机器中。

假设现在有NODE1，NODE2，NODE3三台机器，通过Hash算法得到对应的KEY值，映射到环中，其示意图如下：

Hash(NODE1) = KEY1;

Hash(NODE2) = KEY2;

Hash(NODE3) = KEY3;

通过上图可以看出对象与机器处于同一哈希空间中，这样按顺时针转动object1存储到了NODE1中，object3存储到了NODE2中，object2、object4存储到了NODE3中。在这样的部署环境中，hash环是不会变更的，因此，通过算出对象的hash值就能快速的定位到对应的机器中，这样就能找到对象真正的存储位置了。

1. 节点（机器）的删除

以上面的分布为例，如果NODE2出现故障被删除了，那么按照顺时针迁移的方法，object3将会被迁移到NODE3中，这样仅仅是object3的映射位置发生了变化，其它的对象没有任何的改动。如下图：

2. 节点（机器）的添加 

如果往集群中添加一个新的节点NODE4，通过对应的哈希算法得到KEY4，并映射到环中，如下图：

通过按顺时针迁移的规则，那么object2被迁移到了NODE4中，其它对象还保持这原有的存储位置。通过对节点的添加和删除的分析，一致性哈希算法在保持了单调性的同时，还是数据的迁移达到了最小，这样的算法对分布式集群来说是非常合适的，避免了大量数据迁移，减小了服务器的的压力。