如何合理地使用Memcache缓存？如果缓存数据量过大如何部署？

Memcached面试考题 0 22

合理使用 Memcache 缓存可以极大提升系统性能，以下是关键点和部署策略：

合理缓存内容：
- 缓存热点数据，如数据库查询结果、会话数据、配置文件等。
- 避免缓存过期频率高的数据，减少缓存抖动。
设置合理的过期时间：
- 根据数据特性设置合适的过期时间，热点数据可以设置较长的过期时间。
- 防止数据过期导致缓存雪崩，可对过期时间加入随机值，错峰过期。
分布式部署：
- 使用分布式 Memcache，将缓存数据分散到多个节点，避免单节点负载过高。
- 采用一致性哈希算法，确保分片分布均匀。
监控与优化：
- 监控缓存命中率，分析热点数据，调整缓存策略。
- 定期清理无效数据，避免内存浪费。

1）确定缓存的数据类型
– 适合缓存的数据：
– 热点数据：如热门商品、文章列表、用户会话等。
– 计算成本高的数据：如复杂 SQL 查询结果、数据统计结果等。
– 频繁访问但不常更新的数据：如系统配置、排行榜等。

不适合缓存的数据：
- 实时性要求高的数据：如用户余额、库存等需要强一致性的数据。
- 短时间内频繁变化的数据：可能导致缓存失效频繁，增加负担。
- 数据量特别大的单个内容：例如超过 Memcache 单个 item 限制（默认 1 MB）的数据。

2）设置合适的缓存过期时间
– 短时间数据：如新闻首页推荐，设置 5-10 分钟的缓存时间。
– 长时间数据：如系统配置文件，可设置 1 小时甚至更长。
– 加入随机时间：防止大量数据同时过期导致缓存雪崩。

3）优化缓存命中率
– 设计易于命中的 Key。例如，用户信息可以使用 user:<id>，减少查询多次缓存的情况。
– 对热门数据使用一级缓存（如本地缓存）和二级缓存（如 Memcache）的多层缓存策略。

当缓存数据量过大，单节点无法满足需求时，可通过以下方式优化部署：

1）分布式部署
– 部署多个 Memcache 节点，通过一致性哈希算法，将缓存数据分片到不同的节点。
– 保证数据分布均匀，避免热点集中到某个节点。

部署步骤：
1. 在多台服务器上启动独立的 Memcache 实例：

“`bash
memcached -d -m 1024 -p 11211 -u memcache
memcached -d -m 1024 -p 11212 -u memcache
“`
2. 使用支持分布式的客户端（如 `libmemcached`、`spymemcached`）管理数据分布。

2）使用缓存代理（如 mcrouter）
– mcrouter 是 Facebook 开发的 Memcache 路由代理，可以实现高效的多节点管理。
– mcrouter 自动管理缓存节点之间的路由、负载均衡和故障切换。

3）垂直扩展
– 如果节点不足，可以增加单节点内存容量（例如 2 GB -> 4 GB），同时调整 slab 大小。

4）多层缓存架构
– 本地缓存 + 分布式缓存：
– 使用本地缓存（如 Guava Cache、Caffeine）存储热点数据，减少对 Memcache 的访问。
– 分布式缓存作为第二层缓存，存储不经常变化的数据。

1）监控缓存性能
– 监控缓存命中率（Hit Rate）：
– 命中率 = 缓存命中次数 / 总访问次数。
– 如果命中率过低，可能需要调整缓存策略或增加节点容量。

2）优化缓存策略
– 热点数据优先级：
– 将访问频率高的热点数据放在最靠近的缓存中。
– 通过 LRU 淘汰策略，优先清理不常用的数据。

3）避免缓存雪崩和击穿
– 缓存雪崩：大量缓存同时过期导致数据库压力增大。
– 解决办法：为不同数据设置随机过期时间。
– 缓存击穿：热点数据过期瞬间被大量请求访问。
– 解决办法：使用互斥锁或 “提前加载” 机制。

场景 1：电商网站商品详情页缓存
– 方案：
1. 使用分布式 Memcache 部署，存储商品详情缓存。
2. 根据商品 ID 设置缓存键：product:<id>。
3. 为每个商品详情设置 5 分钟的过期时间，并加随机值防止雪崩。

场景 2：用户会话管理
– 方案：
1. 用户登录时，将会话信息缓存到 Memcache，键为 session:<session_id>。
2. 设置会话过期时间为 30 分钟。
3. 采用多层缓存（本地 + Memcache），降低延迟。

合理使用 Memcache 缓存需要结合数据特点和访问模式，重点在于缓存热点数据、设置合理过期时间、优化缓存命中率。如果缓存数据量过大，可以通过分布式部署、多层缓存和缓存代理等策略扩展容量。同时，应监控缓存性能，优化内存使用，避免缓存雪崩和击穿，确保系统稳定运行。