最近有點忙，一直沒更新博客，繼續堅持下去。
一、背景
1. 什么是緩存無底洞問題：
Facebook的工作人員反應2010年已達到3000個memcached節點，儲存數千G的緩存。
他們發現一個問題--memcached的連接效率下降了，于是添加memcached節點，添加完之后，并沒有好轉。稱為“無底洞”現象
2. 緩存無底洞產生的原因：
鍵值數據庫或者緩存系統，由于通常采用hash函數將key映射到對應的實例，造成key的分布與業務無關，但是由于數據量、訪問量的需求，需要使用分布式后（無論是客戶端一致性哈性、redis-cluster、codis），批量操作比如批量獲取多個key(例如redis的mget操作)，通常需要從不同實例獲取key值，相比于單機批量操作只涉及到一次網絡操作，分布式批量操作會涉及到多次網絡io。
3. 無底洞問題帶來的危害：
(1) 客戶端一次批量操作會涉及多次網絡操作，也就意味著批量操作會隨著實例的增多，耗時會不斷增大。
(2) 服務端網絡連接次數變多，對實例的性能也有一定影響。
4. 結論：
用一句通俗的話總結：更多的機器不代表更多的性能，所謂“無底洞”就是說投入越多不一定產出越多。
分布式又是不可以避免的，因為我們的網站訪問量和數據量越來越大，一個實例根本坑不住，所以如何高效的在分布式緩存和存儲批量獲取數據是一個難點。
二、哈希存儲與順序存儲
在分布式存儲產品中，哈希存儲與順序存儲是兩種重要的數據存儲和分布方式，這兩種方式不同也直接決定了批量獲取數據的不同，所以這里需要對這兩種數據的分布式方式進行簡要說明：
1. hash分布：
hash分布應用于大部分key-value系統中，例如memcache, redis-cluster, twemproxy，即使像mysql在分庫分表時候，也經常會用user%100這樣的方式。
hash分布的主要作用是將key均勻的分布到各個機器，所以它的一個特點就是數據分散度較高，實現方式通常是hash(key)得到的整數再和分布式節點的某臺機器做映射，以redis-cluster為例子：
問題：和業務沒什么關系，不支持范圍查詢。
2. 順序分布
3. 兩種分布方式的比較：
| 分布方式 | 特點 | 典型產品 |
| 哈希分布 | 1. 數據分散度高 2.鍵值分布與業務無關 3.無法順序訪問 4.支持批量操作 | 一致性哈希memcache redisCluster 其他緩存產品 |
| 順序分布 | 1.數據分散度易傾斜 2.鍵值分布與業務相關 3.可以順序訪問 4.支持批量操作 | BigTable Hbase |
三、分布式緩存/存儲四種Mget解決方案
1. IO的優化思路：
(1) 命令本身的效率：例如sql優化，命令優化
(2) 網絡次數：減少通信次數
(3) 降低接入成本:長連/連接池,NIO等。
(4) IO訪問合并:O(n)到O(1)過程:批量接口(mget),
2. 如果只考慮減少網絡次數的話，mget會有如下模型：
3. 四種解決方案：
(1).串行mget
將Mget操作(n個key)拆分為逐次執行N次get操作, 很明顯這種操作時間復雜度較高，它的操作時間=n次網絡時間+n次命令時間，網絡次數是n，很顯然這種方案不是最優的，但是足夠簡單。
(2). 串行IO
將Mget操作(n個key)，利用已知的hash函數算出key對應的節點，這樣就可以得到一個這樣的關系：Map<node, somekeys>，也就是每個節點對應的一些keys
它的操作時間=node次網絡時間+n次命令時間，網絡次數是node的個數，很明顯這種方案比第一種要好很多，但是如果節點數足夠多，還是有一定的性能問題。
(3). 并行IO
此方案是將方案（2）中的最后一步，改為多線程執行，網絡次數雖然還是nodes.size()，但網絡時間變為o(1)，但是這種方案會增加編程的復雜度。
它的操作時間=1次網絡時間+n次命令時間
(4). hash-tag實現。
第二節提到過，由于hash函數會造成key隨機分配到各個節點，那么有沒有一種方法能夠強制一些key到指定節點到指定的節點呢?
redis提供了這樣的功能，叫做hash-tag。什么意思呢？假如我們現在使用的是redis-cluster（10個redis節點組成），我們現在有1000個k-v，那么按照hash函數(crc16)規則，這1000個key會被打散到10個節點上，那么時間復雜度還是上述(1)~(3)
那么我們能不能像使用單機redis一樣，一次IO將所有的key取出來呢？hash-tag提供了這樣的功能，如果將上述的key改為如下，也就是用大括號括起來相同的內容，那么這些key就會到指定的一個節點上。
例如：
Java代碼
- user1,user2,user3......user1000
- {user}1,{user}2,{user}3.......{user}1000
例如下圖：它的操作時間=1次網絡時間+n次命令時間
3. 四種批量操作解決方案對比：
| 方案 | 優點 | 缺點 | 網絡IO |
| 串行mget | 1.編程簡單 2.少量keys，性能滿足要求 | 大量keys請求延遲嚴重 | o(keys) |
| 串行IO | 1.編程簡單 2.少量節點，性能滿足要求 | 大量node延遲嚴重 | o(nodes) |
| 并行IO | 1.利用并行特性 2.延遲取決于最慢的節點 | 1.編程復雜 2.超時定位較難 | o(max_slow(node)) |
| hash tags | 性能最高 | 1.tag-key業務維護成本較高 2.tag分布容易出現數據傾斜 | o(1) |
四、總結和建議
無底洞問題對資源和性能有一定影響，但是其實大部分系統不需要考慮這個問題，因為
1. 99%公司的數據和流量無法和facebook相比。
2. redis/memcache的分布式集群通常來講是按照項目組做隔離的，以我們經驗來看一般不會超過50對主從。
所以這里只是提供了一種優化的思路，開闊一下視野。
五、參考文獻
- Facebook's Memcached Multiget Hole: More machines != More Capacity
- Multiget的無底洞問題
- 再說memcache的multiget hole（無底洞）