使用者使用雲資料庫memcached就是為了提公升業務效能，難免會觸發「熱點key問題」。但雲資料庫memcached做為公有雲服務，在發現有熱點的情況下，如果繼續放任該熱點無限激增，就會帶來整個系統雪崩似宕機。所以當前的做法會對每個使用者在每台伺服器上分配一定的qps或頻寬，當使用者在某台伺服器上的請求超過該使用者的配額，我們就會對使用者進行流控，服務端返回temporary_failure。該限制會影響使用者正常請求，持續時間分鐘級。
使用者觸發熱點問題是業務需要，是理所當然；雲資料庫memcached對熱點key進行流控是保障系統穩定性，也在情理之中。但有沒有一種既能提供使用者熱點key訪問的需求，又能保護雲資料庫memcached伺服器的方法，正是本文所要闡述的。
解決熱點問題有很多辦法，比如使用者如果提前知道某些key可能成為熱點，那麼客戶端可以提前拆分熱點key；也可以搭建乙個備用集群，寫的時候雙寫，然後隨機雙讀。這些方案的實現前提和難度，可想而知。下面給出的是對應用透明，且動態發現熱點的解決方案。
本方案解決的是使用者讀熱點問題，不解決寫熱點問題。
首先，雲資料庫memcached簡單架構圖如下：
我們的proxy是無狀態層，上面做了些訪問控制功能，使用者客戶端到proxy是隨機的，不受固定演算法（如hash）控制。而proxy到dataserver的鏈路是根據key決定的，當使用者訪問熱點key時，所有proxy上關於該key的請求都會落到同一臺dataserver。
所以解決熱點問題，其核心思路是：每台dataserver對所有key進行取樣、定位，實時計算出當前熱點key，將其反饋給proxy層，由proxy快取備份。即負載壓力由dataserver轉向proxy。理由是：proxy可以無狀態擴容，而dataserver不可以。
每台伺服器有個hotkey邏輯，讓每個到達伺服器的目標請求（可配置不同型別請求）經歷三個流水階段：
a. 取樣階段（根據配置設定取樣次數sample_max）
本階段輸出：是否有熱點現象，如果有熱點，輸出熱點的桶號供下階段使用。
b. 定位階段（根據配置設定取樣次數reap_max）
本階段輸出：熱點key（如果滿足閾值）。 並新增到服務端的lru鍊錶。
c. 反饋階段
對到達伺服器的目標請求，取出key，然後查詢lru鍊錶判斷該key是否為熱點key。如果是熱點，就會在請求結束後，向proxy傳送乙個feedback包，通知proxy。
至此，伺服器hot-key邏輯結束。流程圖如下：
當proxy收到dataserver的熱點反饋之後，會將該key寫入到自己的lru-cache裡面，該cache的過期時間和容量大小都交由使用者通過控制台設定，預設分別是100ms和30。這樣，熱點的key就已經存在於與proxy中了，下次使用者請求就可以直接返回了。
下面討論都是使用者client已經觸發了熱點key問題，假設使用者client跟每個proxy都建立了鏈結，並且每個proxy上都有對熱點key的請求，那麼理論上每個proxy的lru-cache都有乙份資料。
我們保證單條連線上的一致性。
當使用者client和proxy1建立連線，使用者修改了乙個key（任何寫操作），proxy1上會在lru-cache中同步刪除該key，新key就會寫到dataserver上，然後在讀資料的時候，由於lru-cache不命中，就會從dataserver上拿到最新資料。
不同鏈結上只能提供弱一致性。
如果這個時候使用者從proxy2上讀熱點資料呢？理論上就會讀到老資料，該資料將於100ms之後從proxy-cache中過期淘汰掉，之後就會更新會最新資料，即不同連線間可能有100ms不一致。
怎樣看待弱一致性。
事實上，不開啟熱點key功能，在不同鏈結上也會存在弱一致。假設使用者client建立了兩條鏈結到雲資料庫memcached，在鏈結1上寫入key-value1，在鏈結1、2上分別讀該key。當鏈結1上使用者update了key-value2，這個請求需要一定的網路延遲才能寫入到服務端，如果這個時候鏈結2上同時發起對key的讀取操作，如果讀請求先到服務端，它將讀到的是value1的老值。
所以開啟熱點key功能，只是增加了不一致時間，且該功能為可選。控制權由使用者掌握。
由以上分析可以看到，開啟熱點key功能之後，只會對使用者的讀請求產生影響，該影響增加了不同鏈結上的弱一致性的時間。因此，該功能適合讀多寫少，且對強一致性要求不高的應用。
整個方案核心是負載壓力由dataserver轉移到proxy。好處如下：
1、因為dataserver擴容也解決不了熱點問題，而proxy可以無狀態擴容，對使用者來講就極大提公升了熱點key訪問的能力，不受單點制約。
2、縮短了服務端處理鏈路，對使用者平均rt也所降低。
3、免除服務端熱點流控的分鐘級別影響。
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