Cache选型的一些思考

Cache对于减轻DB负载有非常关键的数据。以下对经常使用的memcached和redis做个总结，便于技术选型。

1 memcached 

（1） 支持的操作有限，支持经常使用的set，get，delete和过期删除等。

（2） 本身不支持分布式特性。分布式特性是通过client来提供，client须要维护多个server的信息。添加或者删除一个server节点，须要更新全部的client维护的信息。

（3） client支持一致性hash算法，不提供持久化。不提供Replaction机制。

（4） 性能高，操作简单。存储复杂的数据结构。须要自己提供序列化机制。

（5） 近期版本号不怎么更新，作为内存池的一种扩展。功能已经非常完备了。

2 redis

（1） 提供丰富的操作，支持丰富的数据结构。

（2） 本身不提供分布式特性，分布式特性可通过Redis cluster或者Twemproxy支持分布式操作。

（3） 提供持久化，提供主从同步机制，提供的机制都不是严格一致性的。会造成数据短暂的不一致性。

（4） 官方支持特别好。一直在提供和完好一些新特性，这个非常重要！！

这里简介下Twemproxy

1 这个是Twitter开源的Memcached和Redis的代理层，使用Twemproxy的集群方案例如以下：

2 Twemproxy的功能介绍

（1）前端使用 Twemproxy 做代理。后端的 Redis 数据能基本上依据 key 来进行比較均衡的分布。

（2）后端一台 Redis 挂掉后，Twemproxy 可以自己主动摘除。恢复后，Twemproxy 可以自己主动识别、恢复并又一次增加到 Redis 组中又一次使用。

（3）Redis 挂掉后，后端数据是否丢失根据 Redis 本身的策略配置，与 Twemproxy 基本无关。

（4）假设要新添加一台 Redis，Twemproxy 须要重新启动才干生效；而且数据不会自己主动又一次 Reblance。须要人工单独写脚本来实现。

（5）如同一时候部署多个 Twemproxy，配置文件一致（測试配置为distribution：ketama,modula），则能够从随意一个读取，都能够正确读取 key相应的值。

（6）多台 Twemproxy 配置一样。client分别连接多台 Twemproxy能够在一定条件下提高性能。依据 Server 数量。提高比例在 110-150%之间。

（7）如原来已经有 2 个节点 Redis。兴许有添加 2 个 Redis。则数据分布计算与原来的 Redis 分布无关，现有数据假设须要分布均匀的话，须要人工单独处理。

（8）假设 Twemproxy 的后端节点数量发生变化。Twemproxy 同样算法的前提下。原来的数据必须又一次处理分布，否则会存在找不到key值的情况。

结合这边的业务特点，我认为能够使用Redis来提供Cache服务。

1  提供多个（大于1）Redis实例。且在不同机器上面。同一时候在多个机器上面都部署Twemproxy代理，规避Cache的单点故障。

2  开启Redis的Replaction机制，通过区分不同业务，来区分使用主Cache和从Cache，分担请求压力。

3  经确认，Redis也存在delete删除失败的情形，这个须要配合Cache过期时间，异步删除来完好。

4  使用Cache的同一时候。须要区分业务。敏感业务不做Cache，保证数据的严格一致性。 

5  Redis的持久化作用不大。能够考虑关闭。

參考文献：http://blog.jpush.cn/redis-twemproxy-benchmark/