摘要：随着应用程序和系统不断增加，其基础设施的复杂性也随之增加。缓存是确保系统性能一致的重要环节。小数据量的简单缓存可以轻松地管理有限的数据，提供更快的访问时间，并减轻后端数据库的负载。然而，随着缓存数据量不断增长，改用更庞大、更复杂的缓存变得至关重要。不妨探讨从小
译者：布加迪
随着应用程序和系统不断增加，其基础设施的复杂性也随之增加。缓存是确保系统性能一致的重要环节。小数据量的简单缓存可以轻松地管理有限的数据，提供更快的访问时间，并减轻后端数据库的负载。然而，随着缓存数据量不断增长，改用更庞大、更复杂的缓存变得至关重要。不妨探讨从小型的简单缓存扩展到大型的分布式缓存时遇到的主要挑战，并讨论如何有效地克服这些挑战。
缓存可扩展性
1. 内存限制
在小型缓存中，内存分配和管理相对简单直观。更少的节点可以更容易地均匀分布数据，并确保每个节点都有足够的资源。然而，不断增加的缓存意味着更大的集群将需要更动态、更复杂的内存管理，这种内存管理可能会更复杂。向上扩展意味着确保缓存可以处理更大的数据量，同时又不降低性能。高效的内存管理至关重要，包括设置每个节点的内存限制以及在分布式节点之间平衡内存。
依赖更复杂的数据索引和服务方法的缓存应该引起你的重视，因为它们不需要如此密切地管理内存使用情况。
2. 数据分布
为了有效地扩展缓存，你需要通过分片或分区等技术将数据分布到多个节点上。这样可以提高存储效率，并确保每个节点只存储一部分数据。然而，实施分片技术存在自身的挑战，特别是如果你手动进行分片，比如决定如何分片(按键、哈希或区域分片)，以确保均匀的数据分布，并防止某些节点成为“热点”(节点出现流量过载的情形)。一致性哈希可以均匀地分布数据，并在扩展过程中最大限度地减少节点故障。
缓存一致性
1. 数据一致性
更新是同步处理还是异步处理对缓存集群中的数据一致性有很大的影响。同步更新确保更改立即跨所有相关的缓存节点生效，提供更强的一致性，因为访问缓存的所有客户端都看到相同的数据。然而，这种方法通常导致更高的延迟，并可能成为大型分布式集群中的瓶颈(在这种集群中，网络延迟和节点可用性可能会减慢更新过程)。
相比之下，异步更新可以提升系统性能，并通过允许一个节点写入更改而无需等待所有节点同步来缩短延迟。然而，这可能会导致最终的一致性，即可能临时从其中一些缓存节点提供过时的数据，从而可能导致冲突，并使缓存失效策略复杂化。在这些方法之间进行选择通常需要兼顾性能要求和一致性要求，因为同步更新以牺牲速度为代价提供可靠性，而异步更新可以提高性能，但会使一致性管理复杂化。
2. 并发管理
当多个用户访问和更新相同的数据时，可能会出现并发问题。更复杂的缓存需要乐观锁定、版本控制或分布式事务协调等高级机制来处理并发读写，又不导致数据不一致。这些技术确保了数据的完整性，即使在同时被多个来源访问时也是如此。
容错性和可用性
1. 处理节点故障
一个简单的缓存通常可以通过手动干预或基本的故障切换机制来处理节点故障。更庞大、更复杂的缓存需要稳健的容错机制。这包括跨多个节点的数据复制，因此如果一个节点出现故障，其他节点可以无缝接管。这还包括更灾难性的故障，当数据从持久存储区重新加载到内存时，可能会导致很长的停运时间，这个过程称为预热缓存。
2. 自动故障切换和高可用性
自动故障切换在我们这个全天候运转的世界中显得至关重要。对于大型缓存，像双活(active-active)或主备(active-passive)复制这样的策略很常见，不过跨节点确保数据一致性和性能可能具有挑战性。这些架构确保即使发生了故障，系统也保持对用户可用，而停运时间最短。
性能优化
1. 缓存命中率/失误率管理
随着缓存中数据量的增长，保持很高的缓存命中率变得更具挑战性。在较小的缓存中，由于数据集有限，命中率自然会保持较高，但在较大的缓存中，优化数据放置、删除策略和读/写路径对于确保频繁访问的数据具有可用性至关重要。你必须不断地监测和微调这些因素，以尽量减少缓存未命中的情况。
2. 延迟问题
随着缓存越来越大，纯缓存解决方案很难在延迟方面提供线性性能，同时还允许用户控制基础设施成本。许多缓存产品都是为了在小规模环境下力求快速而编写的。将它们推到超出其设计范围之外会暴露底层内部流程的低效率。随着缓存的数据越来越多，可能会出现潜在的延迟问题。因此，缓存查找时间可能会增加，原因是缓存将更多的资源用于管理增加的规模，而不是服务流量。比如说，如果缓存大小接近可用内存的限制，缓存软件可能需要清除旧的条目，以便为新的条目腾出空间。使用的内存越多，需要的缓存维护工作量就越大，频繁的垃圾收集或内存碎片处理可能导致延迟增加。
避免延迟问题的一种解决方案是预取热数据，以便用最近访问的数据填充缓存，减少缓存未命中的概率。然而对于大型数据集而言，这将显著增加所需的基础设施数量。这包括更高的内存容量以处理所获取和存储的额外数据，更快的CPU以更有效地处理请求，以及更多的网络带宽来在预取期间传输数据。
负载均衡
1. 不均衡的流量分布
在小型缓存中，流量通常由单个节点加以管理。随着缓存的增加，你必须实施负载均衡机制，以便在多个节点或区域之间均匀分配流量。糟糕的负载均衡可能导致出现热点，其中一些节点因众多请求而不堪重负，而另一些节点依然未充分利用起来。
2. 地域负载均衡
对于全局系统而言，地域负载均衡对于尽量缩短延迟至关重要。将用户路由到最近的缓存实例(常常通过地理分布式缓存)，可以确保更快的访问时间。实现这种类型的负载均衡需要仔细规划跨区域同步缓存，同时管理延迟和一致性问题。
操作的复杂性
1. 监测和可观测性
在小型缓存中，监控是极少的。随着缓存的扩展，需要高级监测工具来跟踪性能指标，比如缓存命中率/失误率、延迟和节点间的内存使用情况。实现集中式日志记录和实时可观察性工具对于理解缓存的性能和在瓶颈影响系统之前及时识别至关重要。
2. 自动化和编排
管理大型缓存需要自动执行扩展规模、故障切换和恢复等任务。使用编排工具(比如Kubernetes或基于云的扩展服务)有助于有效地管理这些任务。自动扩展确保你的缓存可以适应流量峰值，而无需人工干预。
数据安全与合规
1. 访问控制和加密
随着缓存的增加，确保访问控制变得更加关键。实现细粒度的身份验证和授权机制可以确保只有经过授权的用户和系统才能访问缓存。特别是当它们分布在不同地区时，确保缓存数据的静态加密和传输中加密对于保护敏感信息显得至关重要。
2. 数据私隐和法规遵从
对于较大的多区域缓存，确保符合《通用数据保护条例》(GDPR)和《健康保险可携性及责任性法案》(HIPAA)之类的法规至关重要。这涉及到管理数据驻留、贯彻数据局部性以及控制跨区域敏感数据的复制。随着缓存大小的增加，这会变得越来越复杂。
成本管理
1. 更高的运营成本
与运行缓存相关的成本也随之增加。更大的缓存需要更多的服务器、更多的内存和更高的带宽。在确保性能的同时有效地管理这些成本是一个持续的挑战。利用经济高效的云服务或按需扩展有助于最大限度地减少不必要的费用。
2. 基础设施的复杂性
扩展小型缓存通常需要极少的基础设施。迁移到更大的分布式缓存可能需要跨多个数据中心或云区域进行部署。这增添了管理网络流量、存储成本以及备份和恢复过程的复杂性。
3. 扩展缓存带来了挑战
从简单缓存改用大型复杂缓存带来了众多挑战。扩展缓存需要的不仅仅是添加更多内存或节点，还需要深思熟虑的架构决策、稳健的容错机制以及复杂的监测和自动化策略。为了成功地扩展缓存架构，你必须解决数据一致性、负载均衡和成本管理之类的挑战。
来源：裴裴科技智慧