哪些數據可以放進緩存?記錄生產環境一次緩存評估的過程

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當項目中引入了 Redis 做分散式緩存,那麼就會面臨這樣的問題:

 

  • 哪些數據應該放到緩存中?依據是什麼?
  • 緩存數據是採用主動刷新還是過期自動失效?
  • 如果採用過期自動失效,那麼失效時間如何制定?

 

正好這兩周我們項目做了相關的評估,把過程記錄下來和大家分享分享;當然過程中用到了很多“笨辦法”,如果你有更好的辦法,也希望能分享給我。

 

01

 

項目背景

 

我們的項目是一個純服務平臺,也就是只提供介面服務,並沒有操作頁面的,項目的介面日調用量大約在 200 萬次,高峰期也就 1000 萬出頭,因為大部分介面是面向內部系統的,所以大部分請求集中在工作日的 9 點到 21 點,高峰期的時候系統的 QPS 在 300-400 之間。

 

因為我們項目數據存儲使用的是 MongoDB,理論上支撐這個量級的 QPS 應該是綽綽有餘,但是我有這麼幾點觀察和考慮:

MongoDB 中雖然是整合好的數據,但是很多場景也不是單條查詢,誇張的時候一個介面可能會返回上百條數據,回參報文就有兩萬多行(不要問我能不能分頁返回......明確告訴你不能);

 

  • MongoDB 中雖然是整合好的數據,但是很多場景也不是單條查詢,誇張的時候一個介面可能會返回上百條數據,回參報文就有兩萬多行(不要問我能不能分頁返回......明確告訴你不能);
  • 目前項目 99.95% 的介面響應時間都在幾十到幾百毫秒,基本可以滿足業務的需要,但是還是有 0.05% 的請求會超過 1s 響應,偶爾甚至會達到 5s、10s;
  • 觀察這些響應時間長的請求,大部分時間消耗在查詢 MongoDB 上,但是當我將請求報文取出,再次手動調用介面的時候,依然是毫秒級返回;MongoDB 的配置一般,時刻都有數據更新,而且我觀察過,響應時間長的這些介面,那個時間點請求量特別大;
  • MongoDB 查詢偶爾會慢的原因我我還在確認,我現在能想到的原因比如:大量寫操作影響讀操作、鎖表、記憶體小於索引大小等等,暫時就認為是當時那一刻 MongoDB 有壓力;我觀察過,響應時間長的這些介面,那個時間點請求量特別大,這一點就不在這裡具體分析了。

 

雖然一萬次的請求只有四五次響應時間異常,但是隨著項目接入的請求越來越大,保不齊以後量變產生質變,所以還是儘量將危機扼殺在搖籃里,所以果斷上了 Redis 做分散式緩存。

 

02

 

介面梳理

 

下一步就是對生產環境現有介面進行統計和梳理,確定哪些介面是可以放到緩存中的,所以首先要對每一個介面的調用量有大概的統計,因為沒有接入日誌平臺,所以我採用了最笨的辦法,一個一個介面的數嘛。

 

  • 把工作日某一天全天的日誌拉下來,我們四台應用伺服器,每天的日誌大概 1 個G,還好還好;
  • 通過 EditPlus 這個工具的【在文件中查找】的功能,查詢每個介面當天的調用量,已上線 30 個介面,有幾分鐘就統計出來了,反正是一次性的工作,索性就手動統計了;
  • 一天也調不了幾次的介面,就直接忽略掉了,我基本上只把日調用量上萬的介面都留下來,進行下一步的分析。

 

03

 

字典表、配置類的數據

 

這一類的數據是最適合放在緩存中的,因為更新頻率特別低,甚至有時候 insert 了之後就再也不做 update ,如果這類數據的調用量比較大,是一定要放到 Redis 中的;

 

至於緩存策略,可以在更新的時候雙寫資料庫和 Redis,也可以採用自動失效的方式,當然這個失效時間可以放得比較長一些;針對我們項目,我採用的是半夜 12 點統一失效的策略,第一因為我們系統這類數據,是夜間通過 ETL 抽取過來的,每天同步一次,第二就是我們不怕緩存雪崩,沒有那麼大的訪問量,夜間更沒有什麼訪問量了。

 

04

 

明顯是熱點數據的數據

 

有一類數據,很明顯就是熱點數據;

 

我們就有一個介面,雖然是業務數據,不過數據總量只有幾千條,但是每天的調用量大約在 40 萬,而且更新頻率不是很高,這類數據放入 Redis 中也就再適合不過了;至於緩存策略麽,因為數據也是從其他系統同步過來的,根據數據同步的時間,我們最終採用一個小時的失效時間。

 

05

 

其餘數據的評估

 

其實前兩種數據很容易就能評估出來,關鍵是這類數據的評估:

 

  • 我們有一個介面日調用量 20-30 萬,量不大,但是查詢和處理邏輯比較複雜;
  • 基礎數據量太大,無法把所有數據都放入 Redis 中;
  • 無法把基礎數據直接放入 Redis 中,因為有多重查詢維度(條件);
  • 無法確定每條數據的調用頻率是怎麼樣的,最悲觀的結果,每條數據當天只調用一次,這樣就沒有緩存的必要了。

 

但是咱也不能一拍腦袋就說:“調用量挺大的,直接放到 Redis 中吧”,或者“不好評估,算了吧,別放緩存了”,做任何一個決定還是需要有依據的,於是我是這樣做的:

 

Step 1.

把該介面當天的所有日誌都找出來

幾十個日誌文件肯定不能一個一個翻,要麼就自己寫個程式把需要的數據扒出來,但是考慮到這個工作可能只做一次,我還是儘量節省一些時間吧。

 

依然使用 EditPlus 這個工具的【在文件中查找】的功能,在查詢結果框中【複製所有內容】,花了兩分鐘,就把 24 萬條日誌找出來了。

 

哪些數據可以放進緩存?記錄生產環境一次緩存評估的過程

 

o 該介面查詢到 24 萬條數據

 

Step 2.

把數據導入到資料庫中進行下一步分析

每一條日誌大概是這樣的:

 

XXXX.log"(64190,95):2020-3-17 16:44:10.092 http-nio-8080-exec-5 INFO 包名.類名 : 請求參數:args1={"欄位1":"XXX","欄位2":"YYY"}

 

日誌裡面我只需要三個內容:請求報文中的欄位 1 和欄位 2,以及調用時間;怎麼摘出來?寫個程式?當然沒問題,但是我懶呀,幾分鐘能做好的事情為什麼話花幾十分鐘呢?而且這工作是一次性的,於是:

 

  • 全文替換:[ 2020-3-17 ] 替換成 [ /t2020-3-17 ] ,也就是在時間戳前面加一個 tab;
  • 全文替換:[ {"欄位1":" ] 替換成 [ /t ] ;
  • 全文替換:[ ","欄位2":" ] 替換成 [ /t ] ;
  • 全文替換:[ "} ] 替換成 [ ],也就是替換成空 ;
  • 全選複製,粘貼到 excel 中,excel 自動按照 tab 換列;
  • 刪除不需要的列,只留欄位 1 和欄位 2 的內容,以及時間戳;

 

這幾步操作用不了一分鐘。

 

哪些數據可以放進緩存?記錄生產環境一次緩存評估的過程

 

o 從日誌拆出來的三個欄位

 

Step 3.

調用頻率分析

當把數據進入到資料庫中,就根據我們的需要進行分析了;我們主要想知道,相同的入參會不會重覆調用?每次調用間隔的時間是多少?一個 SQL 搞定:

select 欄位1 , 欄位2, count(1) 調用次數, (MIDNIGHT_SECONDS(max(UPDATETIME)) - MIDNIGHT_SECONDS(min(UPDATETIME)))/60  調用間隔時間,處理成了分鐘from TABLEgroup by 欄位1 , 欄位2having count(1) > 2with ur ;

 

當然調用間隔時間的統計,這裡統計的不精確,具體我不解釋了,你們細品...

 

總之吧,全天 24 萬的調用量,其中 10 萬隻調用了一次,14 萬的數據會在短時間內重覆調用,有一些數據甚至會在幾分鐘之內重覆查詢幾十次,所以這個介面還是比較適合放入到 Redis 中的。

 

Step 4.

數據怎麼存?

再說說我們的數據用什麼格式保存到 Redis 中,一圖勝千言:

 

哪些數據可以放進緩存?記錄生產環境一次緩存評估的過程

 

o 將加工結果保存到 Redis 中

 

至於緩存更新策略嘛,我們依然使用設置失效時間的方式,根據數據同步的時間和調用統計結果,這個時間設置成 15 分鐘比較合適。

 

可以看到在這個評估過程中,我所有操作都保持了“能偷懶就偷懶”這個好習慣,保持高效,善用工具,節約不必要的時間,全部過程花了兩個小時,其中大部分時間是在數據導入,幾乎用了一個半小時,還好在這個過程中我還能做其他的工作。


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