实现memcached分布式

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memcached是应用最广的开源cache产品，它本身不提供分布式的解决方案，我猜想一方面它想尽量保持产品简单高效，另一方面cache的key-value的特性使得让memcached分布式起来比较简单。memcached的分布式主要在于客户端，通过客户端的路由处理来搭建memcached集群环境，因此在服务端，memcached集群环境实际上就是一个个memcached服务器的堆积品，环境的搭建比较简单。下面从客户端做路由和服务端集群环境搭建两方面来谈如何让memcached分布式

 

客户端做路由

 

客户端做路由的原理非常简单，应用服务器在每次存取某key的value时，通过某种算法把key映射到某台memcached服务器nodeA上，因此这个key所有操作都在nodeA上，结构图如下所示：

 

存储某个key-value

 

 

取某个key-value

 

 

因此关键在于算法的选择，最基本的要求就是能让数据平均到所有服务器上。这自然而然让我想到了hash算法，spymemcached是一个用得比较广的java客户端，它就提供了一种简单的hash算法，实现类为ArrayModNodeLocator，从key映射到node的源码如下：

 

	public MemcachedNode getPrimary(String k) {
		return nodes[getServerForKey(k)];
	}
	private int getServerForKey(String key) {
		int rv=(int)(hashAlg.hash(key) % nodes.length);
		assert rv >= 0 : "Returned negative key for key " + key;
		assert rv < nodes.length
			: "Invalid server number " + rv + " for key " + key;
		return rv;
	}

 

 

 

 

从上面可知它是把所有node放在数组里，通过hash算法把key映射到某index，然后通过这个index在数组里取node

 

再则需要考虑如何容错，比如当某个node当掉了，如何自动地转到其他node上，上面的简单hash路由策略采用的方法是在数据组里顺序向下轮询node，找第一个工作正常的node即可。

 

最后要考虑当需要移除node或添加node的时候，如何有效地调整映射关系，这自然又让我们想到一致性hash算法，关于一致性hash算法就不多说，博文分布式设计与开发（二）------几种必须了解的分布式算法 有所涉及，这里可以看看spymemcached是如何利用这个算法来做路由的，实现类为KetamaNodeLocator，从key映射到node的源码如下：

 

 

	public MemcachedNode getPrimary(final String k) {
		MemcachedNode rv=getNodeForKey(hashAlg.hash(k));
		assert rv != null : "Found no node for key " + k;
		return rv;
	}
	MemcachedNode getNodeForKey(long hash) {
		final MemcachedNode rv;
		if(!ketamaNodes.containsKey(hash)) {
			// Java 1.6 adds a ceilingKey method, but I'm still stuck in 1.5
			// in a lot of places, so I'm doing this myself.
			SortedMap<Long, MemcachedNode> tailMap=ketamaNodes.tailMap(hash);
			if(tailMap.isEmpty()) {
				hash=ketamaNodes.firstKey();
			} else {
				hash=tailMap.firstKey();
			}
		}
		rv=ketamaNodes.get(hash);
		return rv;
	}

 

 

 

这段代码非常清晰，就是通过ketamaNodes这个数据结构按照一致性hash算法把node分区，每次都把映射到一个分区的key对于到负责这个分区的node上。

 

从上面几段代码和图示，我们大致能弄明白在客户端如何做路由来让memcached分布式，其实在大多数的项目中，以上这些简单的处理办法就足够了

 

memcached服务端集群

 

由上面可知一般的应用中memcached服务端集群不用做太多工作，部署一堆memcached服务器就可以了，大不了就是要做好监控的工作，但像facebook这样的大型互联网应用，并且又是那么依赖memcached，集群的工作就很有学问了。今年Qcom的会议上facebook就介绍了是如何通过扩展memcached来应付这么多数据量的，ppt可见Facebook的扩展Memcached实战。这个PPT比较抽象，我没看得太懂，并且facebook也只是蜻蜓点水，没透露太多的细节，但公司的资深架构师陈大峰同学做了些解析，才多多少少有点眉目。facebook所有数据的存取都基本上是在memcached上完成，后端的数据库mysql仅仅只是做持久化的作用，由于数据量巨大，做了类似与mysql的读写分离的结构，结构图如下所示：

 

 

其中非常重要的一点，当West的memcached要向East同步数据的时候，它没有采取memcached之间的同步，而是走MySQL replication，如下图所示：

 

 

这么做的原因我没法搞得太清楚，大概是比较信赖MySQL replication的简单稳定吧，并且像sns这种应用本身就不需要即时一致性，只要最终一致就行了。

 

另外在数据分布上是很有讲究的，facebook上面有很多很热的数据，比如LadyGaGa发布一条消息，将会有千万的人收到这个消息，如何把LadyGaGa和普通的用户同等对待就很可能会把这个memcached节点搞垮，甚至访问冲向后面的数据库后会把数据搞垮，如下图所示：

 

 

因此就需要一些策略来控制这些热点数据和热点访问，这些策略细节是什么facebook没说太清楚，一般说来可以把热点数据分布到其他节点，另外对于数据库可以加锁控制流量，只有拿到锁的访问才能直接访问数据库，没拿到的需要等候和竞争。

 

另外一个数据分布的难题是每个用户可能会有成百上千的好友，而这些好友的数据分布在成百上千台的memcached的节点，这样一个客户端就需要连接成千上万的memcached的节点，如下图所示：

 

 

这种问题一般说来可以采取数据重组，把有关联的数据重组在一起，而不是分布在n台机器上。

 

以上的这些facebook的实践只能说是走马观花地看看了，从我们可以看到一个简简单单memcached也能完成这么多玩样来，可以猜想到facebook的那些天才工程师们在亿万数据压力下被逼出了多少创新的设计，这些设计不一定适用于我们，不了解情景也没办法深究里面的细节，我们要做的是围绕我们自己的应用，让memcached玩出点味道来。