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    Memcached集群/分布式的單點故障

    來源:懂視網(wǎng) 責(zé)編:小采 時間:2020-11-09 13:33:17
    文檔

    Memcached集群/分布式的單點故障

    Memcached集群/分布式的單點故障:口水: Memcached在2009風(fēng)靡全球,現(xiàn)在對Memcached態(tài)度大家各自褒貶不一,話不多說進入正題。 我看到過這樣一段文字 memcached如何處理容錯的? 不處理!:) 在memcached節(jié)點失效的情況下,集群沒有必要做任何容錯處理。如果發(fā)生了節(jié)點失效,應(yīng)對的措施完全取
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    導(dǎo)讀Memcached集群/分布式的單點故障:口水: Memcached在2009風(fēng)靡全球,現(xiàn)在對Memcached態(tài)度大家各自褒貶不一,話不多說進入正題。 我看到過這樣一段文字 memcached如何處理容錯的? 不處理!:) 在memcached節(jié)點失效的情況下,集群沒有必要做任何容錯處理。如果發(fā)生了節(jié)點失效,應(yīng)對的措施完全取

    口水: Memcached在2009風(fēng)靡全球,現(xiàn)在對Memcached態(tài)度大家各自褒貶不一,話不多說進入正題。 我看到過這樣一段文字 memcached如何處理容錯的? 不處理!:) 在memcached節(jié)點失效的情況下,集群沒有必要做任何容錯處理。如果發(fā)生了節(jié)點失效,應(yīng)對的措施完全取

    口水:Memcached在2009風(fēng)靡全球,現(xiàn)在對Memcached態(tài)度大家各自褒貶不一,話不多說進入正題。

    我看到過這樣一段文字

    memcached如何處理容錯的?
    不處理!:) 在memcached節(jié)點失效的情況下,集群沒有必要做任何容錯處理。如果發(fā)生了節(jié)點失效,應(yīng)對的措施完全取決于用戶。節(jié)點失效時,下面列出幾種方案供您選擇:
    * 忽略它! 在失效節(jié)點被恢復(fù)或替換之前,還有很多其他節(jié)點可以應(yīng)對節(jié)點失效帶來的影響。
    * 把失效的節(jié)點從節(jié)點列表中移除。做這個操作千萬要小心!在默認情況下(余數(shù)式哈希算法),客戶端添加或移除節(jié)點,會導(dǎo)致所有的緩存數(shù)據(jù)不可用!因為哈希參照的節(jié)點列表變化了,大部分key會因為哈希值的改變而被映射到(與原來)不同的節(jié)點上。
    * 啟動熱備節(jié)點,接管失效節(jié)點所占用的IP。這樣可以防止哈希紊亂(hashing chaos)。

    同學(xué)們,根據(jù)上面的說法,memcached其中一個節(jié)點失效以后,memcached本身是沒有任何策略維持失效轉(zhuǎn)發(fā)的,這對于大型系統(tǒng)是一個無法接受的事實。

    Memcached分布式每個服務(wù)器端本身沒有相互相連的關(guān)系,數(shù)據(jù)分布是由客戶端來維持的,也可以說Memcached還沒有為集群提供真的高可用方案,因為從集群的定義上來說需要滿足:1.壓力分載 2.失效轉(zhuǎn)發(fā)。

    在項目組中l(wèi)ianjie.you同學(xué)問我如果在分布式中的其中一臺Memcached節(jié)點down掉了,應(yīng)該如何解決?我當(dāng)時愣住了,一時之間還不能給出任何完整的答案。

    今早在座公車來上班的路上用手機上網(wǎng)Google了一下,發(fā)現(xiàn)原來在網(wǎng)上有很多人與我們有相同的問題,我Google的關(guān)鍵字是“Memcached 單點” 、“Memcached 單點故障”。給出的搜索結(jié)果都不算讓人滿意,我才打算寫一篇關(guān)于解決集群中Memcached單點故障的文章。Javabloger只向大家提供2種解決思路,暫時不提供具體代碼。

    現(xiàn)象描述:
    在客戶端連接的部分寫入多個服務(wù)器端的ip地址,客戶端將會自動的把緩存數(shù)據(jù)分布的放在每個不同的機器上,如圖所示:

    /Uploads-s/new/2019-09-30-201930/092Ia530-0.png
    查看大圖請點擊這里

    現(xiàn)象后果:
    如果其中一個緩存節(jié)點的機器down機,那么客戶端存入的緩存數(shù)據(jù)將會丟失一部分,就是圖中紅色字體描述的“Losed 33% Cache Data”,也就是說那部分數(shù)據(jù)徹底沒有了!如果是用戶的關(guān)鍵性信息那么就玩大了,如圖所示:/Uploads-s/new/2019-09-30-201930/092I92544-1.png
    查看大圖請點擊這里

    解決方案1:本地備份緩存
    在本地放一份緩存,同時也在分布式Memcached上放一份緩存,如果當(dāng)其中一臺節(jié)點當(dāng)機了,客戶端程序直接讀取本地的緩存,本地客戶端維護一個HashMap即可,這樣的方案雖然很簡陋,但是可以滿足一部分場景的需要,當(dāng)你很急需的時候可以作為臨時方案暫時替代一下。

    解決方案2:采用緩存代理服務(wù)器
    采用 Magent 緩存代理,防止單點現(xiàn)象,緩存代理也可以做備份,通過客戶端連接到緩存代理服務(wù)器,緩存代理服務(wù)器連接緩存服務(wù)器,緩存代理服務(wù)器可以連接多臺Memcached機器可以將每臺Memcached機器進行數(shù)據(jù)同步。這樣的架構(gòu)比較完善了,如果其中一臺緩存代理服務(wù)器down機,系統(tǒng)依然可以繼續(xù)工作,如果其中一臺Memcached機器down掉,數(shù)據(jù)不會丟失并且可以保證數(shù)據(jù)的完整性,以上描述的系統(tǒng)架構(gòu)如圖所示:
    /Uploads-s/new/2019-09-30-201930/092Ia358-2.png
    查看大圖請點擊這里

    還是那句話:沒有任何架構(gòu)是最完美的,只是最合適的,任何架構(gòu)都不可能一步到位,都是經(jīng)過一步一步演變過來的。

    –end–

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    Memcached集群/分布式的單點故障

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    標簽: 故障 口水 單點
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