高性能服务器架构思路「不仅是思路」

如果我们在多线程中进行通信，那么我们可以直接对某个堆里面的变量直接进行读写，这样的性能是最高的，使用也非常方便。但是缺点是可能出现几个线程同时使用变量，产生了不可预期的结果，为了对付这个问题，我们设计了对变量的“锁”机制，而如何使用锁又成为另外一个问题，因为可能出现所谓的“死锁”问题。所以我们一般会用一些“线程安全”的容器，用来作为多线程间通讯的方案。为了协调多个线程之间的执行顺序，还可以使用很多种类型的“工具锁”。

在单线程异步并发的情况下，多个会话间的通信，也是可以通过直接对变量进行读写操作，而且不会出现“锁”的问题，因为本质上每个时刻都只有一个段代码会操作这个变量。然而，我们还是需要对这些变量进行一定规划和整理，否则各种指针或全局变量在代码中散布，也是很出现BUG的。所以我们一般会把“会话”的概念变成一个数据容器，每段代码都可以把这个会话容器作为一个“收件箱”，其他的并发任务如果需要在这个任务中通讯，就把数据放入这个“收件箱”即可。在WEB开发领域，和cookie对应的服务器端Session机制，就是这种概念的典型实现。

分布式缓存策略

在分布式程序架构中，如果我们需要整个体系有更高的稳定性，能够对进程容灾或者动态扩容提供支持，那么最难解决的问题，就是每个进程中的内存状态。因为进程一旦毁灭，内存中的状态会消失，这就很难不影响提供的服务。所以我们需要一种方法，让进程的内存状态，不太影响整体服务，甚至最好能变成“无状态”的服务。当然“状态”如果不写入磁盘，始终还是需要某些进程来承载的。在现在流行的WEB开发模式中，很多人会使用PHP+Memcached+MySQL这种模型，在这里，PHP就是无状态的，因为状态都是放在Memcached里面。这种做法对于PHP来说，是可以随时动态的毁灭或者新建，但是Memcached进程就要保证稳定才行;而且Memcached作为一个额外的进程，和它通信本身也会消耗更多的延迟时间。因此我们需要一种更灵活和通用的进程状态保存方案，我们把这种任务叫做“分布式缓存”的策略。我们希望进程在读取数据的时候，能有最高的性能，最好能和在堆内存中读写类似，又希望这些缓存数据，能被放在多个进程内，以分布式的形态提供高吞吐的服务，其中最关键的问题，就是缓存数据的同步。

PHP常用Memached做缓存

为了解决这个问题，我们需要先一步步来分解这个问题：

首先，我们的缓存应该是某种特定形式的对象，而不应该是任意类型的变量。因为我们需要对这些缓存进行标准化的管理，尽管C++语言提供了运算重载，我们可以对“=”号的写变量操作进行重新定义，但是现在基本已经没有人推荐去做这样的事。而我们手头就有最常见的一种模型，适合缓存这种概念的使用，它就是——哈希表。所有的哈希表(或者是Map接口)，都是把数据的存放，分为key和value两个部分，我们可以把想要缓存的数据，作为value存放到“表”当中，同时我们也可以用key把对应的数据取出来，而“表”对象就代表了缓存。

其次我们需要让这个“表”能在多个进程中都存在。如果每个进程中的数据都毫无关联，那问题其实就非常简单，但是如果我们可能从A进程把数据写入缓存，然后在B进程把数据读取出来，那么就比较复杂了。我们的“表”要有能把数据在A、B两个进程间同步的能力。因此我们一般会用三种策略：租约清理、租约转发、修改广播

• 租约清理，一般是指，我们把存放某个key的缓存的进程，称为持有这个key的数据的“租约”，这个租约要登记到一个所有进程都能访问到的地方，比如是ZooKeeper集群进程。那么在读、写发生的时候，如果本进程没有对应的缓存，就先去查询一下对应的租约，如果被其他进程持有，则通知对方“清理”，所谓“清理”，往往是指删除用来读的数据，回写用来写的数据到数据库等持久化设备，等清理完成后，在进行正常的读写操作，这些操作可能会重新在新的进程上建立缓存。这种策略在缓存命中率比较高的情况下，性能是最好的，因为一般无需查询租约情况，就可以直接操作;但如果缓存命中率低，那么就会出现缓存反复在不同进程间“移动”，会严重降低系统的处理性能。

• 租约转发。同样，我们把存放某个KEY的缓存的进程，称为持有这个KEY数据的“租约”，同时也要登记到集群的共享数据进程中。和上面租约清理不同的地方在于，如果发现持有租约的进程不是本次操作的进程，就会把整个数据的读、写请求，都通过网络“转发”个持有租约的进程，然后等待他的操作结果返回。这种做法由于每次操作都需要查询租约，所以性能会稍微低一些;但如果缓存命中率不高，这种做法能把缓存的操作分担到多个进程上，而且也无需清理缓存，这比租约清理的策略适应性更好。

• 修改广播。上面两种策略，都需要维护一份缓存数据的租约，但是本身对于租约的操作，就是一种比较耗费性能的事情。所以有时候可以采用一些更简单，但可能承受一些不一致性的策略：对于读操作，每个节点的读都建立缓存，每次读都判断是否超过预设的读冷却时间x，超过则清理缓存从持久化重建;对于写操作，么个节点上都判断是否超过预设的写冷却时间y，超过则展开清理操作。清理操作也分两种，如果数据量小就广播修改数据;如果数据量大就广播清理通知回写到持久化中。这样虽然可能会有一定的不一致风险，但是如果数据不是那种要求太高的，而且缓存命中率又能比较有保障的话(比如根据KEY来进行一致性哈希访问缓存进程)，那么真正因为写操作广播不及时，导致数据不一致的情况还是会比较少的。这种策略实现起来非常简单，无需一个中心节点进程维护数据租约，也无需复杂的判断逻辑进行同步，只要有广播的能力，加上对于写操作的一些配置，就能实现高效的缓存服务。所以“修改广播”策略是在大多数需要实时同步，但数据一致性要求不高的领域最常见的手段。著名的DNS系统的缓存就是接近这种策略：我们要修改某个域名对应的IP，并不是立刻在全球所有的DNS服务器上生效，而是需要一定时间广播修改给其他服务区。而我们每个DSN服务器，都具备了大量的其他域名的缓存数据。

总结

（编辑：西安站长网）

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