系统设计和架构

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架构和设计

时间:2019-04-17   访问量:10

架构和设计是面试中经常用到的,一是考察你的知识面,而是考察你接触的系统的复杂程序。本文可能介绍一些相关的问题。

1. 数据库结构设计

为了解决单表数据过多,一般会采取分片【分库分表】水平切分,分片会产生路由,上层应用要知道数据在哪一个库中。

路由规则常用的有三种方法

可用性

为了解决单点的故障,一般引入主从复制,也就是垂直分割。

采取双主互备【keplived】,冗余写库,双主当主从用

解决同步冲突,有两种常见解决方案

一致性

主从数据库的一致性,通常有两种解决方案:

中间件屏蔽了集群了,对外伪装成一个server。

SESSION架构设计

服务器为每个用户创建一个会话,存储用户的相关信息,以便多次请求能够定位到同一个上下文。 只要用户不重启浏览器,会话就一直存在。

缓存架构设计

淘汰缓存机制

(1)淘汰缓存是一种通用的缓存处理方式

(2)先淘汰缓存,再写数据库的时序是毋庸置疑的

(3)服务化是向业务方屏蔽底层数据库与缓存复杂性的一种通用方式

设计一个缓存系统,不得不要考虑的问题就是:缓存穿透、缓存击穿与失效时的雪崩效应

缓存穿透

缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据,由于缓存是不命中时被动写的,并且出于容错考虑,如果从存储层查不到数据则不写入缓存,这将导致这个不存在的数据每次请求都要到存储层去查询,失去了缓存的意义。在流量大时,可能DB就挂掉了,要是有人利用不存在的key频繁攻击我们的应用,这就是漏洞。

缓存穿透解决方案

有很多种方法可以有效地解决缓存穿透问题,最常见的则是采用布隆过滤器,将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的bitmap中,一个一定不存在的数据会被 这个bitmap拦截掉,从而避免了对底层存储系统的查询压力。另外也有一个更为简单粗暴的方法(我们采用的就是这种),如果一个查询返回的数据为空(不管是数 据不存在,还是系统故障),我们仍然把这个空结果进行缓存,但它的过期时间会很短,最长不超过五分钟。

缓存雪崩

缓存雪崩是指在我们设置缓存时采用了相同的过期时间,导致缓存在某一时刻同时失效,请求全部转发到DB,DB瞬时压力过重雪崩。

缓存雪崩解决方案

缓存失效时的雪崩效应对底层系统的冲击非常可怕。大多数系统设计者考虑用加锁或者队列的方式保证缓存的单线 程(进程)写,从而避免失效时大量的并发请求落到底层存储系统上。这里分享一个简单方案就时讲缓存失效时间分散开,比如我们可以在原有的失效时间基础上增加一个随机值,比如1-5分钟随机,这样每一个缓存的过期时间的重复率就会降低,就很难引发集体失效的事件。

缓存击穿

对于一些设置了过期时间的key,如果这些key可能会在某些时间点被超高并发地访问,是一种非常“热点”的数据。这个时候,需要考虑一个问题:缓存被“击穿”的问题,这个和缓存雪崩的区别在于这里针对某一key缓存,前者则是很多key。

缓存在某个时间点过期的时候,恰好在这个时间点对这个Key有大量的并发请求过来,这些请求发现缓存过期一般都会从后端DB加载数据并回设到缓存,这个时候大并发的请求可能会瞬间把后端DB压垮。

缓存击穿 解决方案

1.使用互斥锁(mutex key)

业界比较常用的做法,是使用mutex。简单地来说,就是在缓存失效的时候(判断拿出来的值为空),不是立即去load db,而是先使用缓存工具的某些带成功操作返回值的操作(比如Redis的SETNX或者Memcache的ADD)去set一个mutex key,当操作返回成功时,再进行load db的操作并回设缓存;否则,就重试整个get缓存的方法。

SETNX,是「SET if Not eXists」的缩写,也就是只有不存在的时候才设置,可以利用它来实现锁的效果。在redis2.6.1之前版本未实现setnx的过期时间

2. "提前"使用互斥锁(mutex key):

在value内部设置1个超时值(timeout1), timeout1比实际的memcache timeout(timeout2)小。当从cache读取到timeout1发现它已经过期时候,马上延长timeout1并重新设置到cache。然后再从数据库加载数据并设置到cache中

3. "永远不过期":

这里的“永远不过期”包含两层意思:

(1) 从redis上看,确实没有设置过期时间,这就保证了,不会出现热点key过期问题,也就是“物理”不过期。

(2) 从功能上看,如果不过期,那不就成静态的了吗?所以我们把过期时间存在key对应的value里,如果发现要过期了,通过一个后台的异步线程进行缓存的构建,也就是“逻辑”过期

从实战看,这种方法对于性能非常友好,唯一不足的就是构建缓存时候,其余线程(非构建缓存的线程)可能访问的是老数据,但是对于一般的互联网功能来说这个还是可以忍受。

4. 资源保护:

采用netflix的hystrix,可以做资源的隔离保护主线程池,如果把这个应用到缓存的构建也未尝不可。

四种解决方案:没有最佳只有最合适

解决方案优点缺点
简单分布式互斥锁(mutex key)1. 思路简单 2. 保证一致性1. 代码复杂度增大 2. 存在死锁的风险 3. 存在线程池阻塞的风险
“提前”使用互斥锁1. 保证一致性同上
不过期(本文)1. 异步构建缓存,不会阻塞线程池1. 不保证一致性。 2. 代码复杂度增大(每个value都要维护一个timekey)。 3. 占用一定的内存空间(每个value都要维护一个timekey)。
资源隔离组件hystrix(本文)1. hystrix技术成熟,有效保证后端。 2. hystrix监控强大。1. 部分访问存在降级策略。


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