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    一種分布式微服務(wù)架構(gòu)系統(tǒng)緩存解決方案

    2020-02-22 03:35:44李寧張軼昀
    電腦知識(shí)與技術(shù) 2020年36期
    關(guān)鍵詞:微服務(wù)

    李寧 張軼昀

    摘要:該文敘述了一種基于微服務(wù)架構(gòu)的分布式系統(tǒng)雙緩存解決方案,經(jīng)過(guò)實(shí)踐,該方案對(duì)分布式系統(tǒng)中大數(shù)據(jù)量參數(shù)查詢(xún)交易產(chǎn)生了良好的性能提升作用。

    關(guān)鍵詞:微服務(wù);應(yīng)用緩存;公共緩存

    中圖分類(lèi)號(hào):TP393? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

    文章編號(hào):1009-3044(2020)36-0073-02

    Abstract: This article describes a distributed system double cache solution based on microservice architecture. Through practice, the scheme has a good performance improvement on the query transaction of a large amount of data in a distributed system.

    Key words: microservice; application cache; public cache

    前后端分離的設(shè)計(jì)方案,有效提高了系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)效率,同時(shí)使得微服務(wù)架構(gòu)中的服務(wù)共享成為可能,目前正在成為主流系統(tǒng)開(kāi)發(fā)架構(gòu)之一。本文基于銀行財(cái)會(huì)綜合管理系統(tǒng),討論一種基于微服務(wù)架構(gòu)的分布式系統(tǒng)緩存解決方案[1]。

    財(cái)會(huì)綜合管理系統(tǒng)由公共應(yīng)用、核算會(huì)計(jì)、管理會(huì)計(jì)、預(yù)算、估值、合同等十幾個(gè)子系統(tǒng)構(gòu)成。各個(gè)子系統(tǒng)均采用前后端分離架構(gòu),SpringBoot開(kāi)發(fā),系統(tǒng)部署及數(shù)據(jù)庫(kù)均相互獨(dú)立。為使用戶(hù)對(duì)分布式無(wú)感,所有子系統(tǒng)進(jìn)行了統(tǒng)一的微服務(wù)發(fā)現(xiàn)中心地址配置。如圖1所示:前端發(fā)起的交易,通過(guò)統(tǒng)一網(wǎng)關(guān),交易碼被轉(zhuǎn)換為微服務(wù)識(shí)別碼,經(jīng)微服務(wù)發(fā)現(xiàn)中心轉(zhuǎn)發(fā)到對(duì)應(yīng)的后臺(tái)服務(wù)器,后臺(tái)響應(yīng)報(bào)文原路反向回傳前端。系統(tǒng)主要使用了擴(kuò)展的Spring Cloud注解,Eureka服務(wù)注冊(cè)發(fā)現(xiàn)組件(服務(wù)注冊(cè)發(fā)現(xiàn)、服務(wù)續(xù)約、獲取注冊(cè)列表信息、服務(wù)下線(xiàn)、服務(wù)剔除)、Ribbon負(fù)載均衡組件、Feign面向接口調(diào)用組件、Zuul微服務(wù)應(yīng)用網(wǎng)關(guān)組件、Hystrix斷路器組件、Sleuth全鏈路采集組件、Redis緩存集群以及接口描述組件Swagger。應(yīng)用系統(tǒng)鏡像使用K8S部署。

    除公共應(yīng)用外,其他子系統(tǒng)均有自己明確的業(yè)務(wù)屬性及交易特點(diǎn)。公共應(yīng)用為所有登錄子系統(tǒng)的用戶(hù)提供統(tǒng)一鑒權(quán)、會(huì)話(huà)保持、權(quán)限控制以及公共參數(shù)的取用。公共參數(shù)主要包括機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)、員工數(shù)據(jù)、用戶(hù)數(shù)據(jù)、財(cái)會(huì)產(chǎn)品、會(huì)計(jì)科目、匯率等適用于全平臺(tái)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。各個(gè)子系統(tǒng)與公共應(yīng)用間存在大量的參數(shù)查詢(xún)交易。例如財(cái)會(huì)產(chǎn)品維護(hù)時(shí),產(chǎn)品所屬部門(mén)、所屬科目數(shù)據(jù)在子系統(tǒng)僅保存ID號(hào),查詢(xún)反顯時(shí)需要從公共應(yīng)用查詢(xún)中文名稱(chēng)。

    微服務(wù)架構(gòu),有效提高了交易的可復(fù)用性,但同時(shí)增加了網(wǎng)絡(luò)損耗。由于財(cái)會(huì)系統(tǒng)數(shù)據(jù)量大,運(yùn)算復(fù)雜的特點(diǎn),大數(shù)據(jù)量的參數(shù)訪(fǎng)問(wèn)及需要控制用戶(hù)權(quán)限的數(shù)據(jù)查詢(xún)交易對(duì)整體系統(tǒng)的性能提出挑戰(zhàn)。為了改善系統(tǒng)效率,本系統(tǒng)設(shè)計(jì)并應(yīng)用了一種雙緩存策略。

    所有子系統(tǒng)分別配置應(yīng)用緩存和公共緩存兩組Redis服務(wù)器集群[2]的訪(fǎng)問(wèn)路徑,每組服務(wù)器內(nèi)部互為三-三主備。應(yīng)用緩存用于存放子系統(tǒng)私有數(shù)據(jù)的緩存信息,由子系統(tǒng)自行搭建。公共緩存由公共應(yīng)用系統(tǒng)搭建,并進(jìn)行寫(xiě)入與更新,各子系統(tǒng)僅擁有讀權(quán)限。如圖2所示:子系統(tǒng)發(fā)起查詢(xún)交易時(shí),先訪(fǎng)問(wèn)應(yīng)用緩存,如未命中,則訪(fǎng)問(wèn)公共緩存,仍未命中,才通過(guò)面向接口調(diào)用組件Feign,發(fā)起交易,經(jīng)微服務(wù)注冊(cè)中心中轉(zhuǎn)至公共應(yīng)用后臺(tái)服務(wù)。公共應(yīng)用響應(yīng)后,如該查詢(xún)交易已配置緩存加載,則會(huì)將本次查詢(xún)內(nèi)容加載入公共緩存,緩存Key通常使用邏輯數(shù)據(jù)庫(kù)表主鍵或主鍵對(duì)。系統(tǒng)使用SpringBoot注解類(lèi)并進(jìn)行了擴(kuò)展,使得緩存加載配置僅需為指定的查詢(xún)交易添加@Cacheable注解,指定使用的緩存名以及緩存id。

    由于為查詢(xún)類(lèi)交易在緩存未被命中時(shí)添加緩存,緩存未被訪(fǎng)問(wèn)時(shí)間超過(guò)閾值才清除,可能導(dǎo)致動(dòng)賬類(lèi)交易對(duì)數(shù)據(jù)的修改,在緩存失效前無(wú)法被重新加載。對(duì)于一些熱表數(shù)據(jù),可能存在全天駐留緩存的情況,可能產(chǎn)生以下現(xiàn)象:用戶(hù)在公共應(yīng)用系統(tǒng)對(duì)機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行了修改,但由于緩存中存在原數(shù)據(jù),子系統(tǒng)查詢(xún)交易依然返回修改前數(shù)據(jù),由此出現(xiàn)緩存臟讀現(xiàn)象。以上情況可以通過(guò)兩種方案解決:1)每日批量;2)實(shí)時(shí)刷新。

    為提高緩存命中率,公共應(yīng)用系統(tǒng)每日批量于每天早上5點(diǎn)進(jìn)行參數(shù)預(yù)讀入,先清空緩存,自動(dòng)發(fā)起機(jī)構(gòu)、員工、財(cái)會(huì)參數(shù)等常用數(shù)據(jù)的查詢(xún)交易,進(jìn)行緩存預(yù)加載。此舉不僅可以在系統(tǒng)正式服務(wù)時(shí)擁有良好的緩存命中率,且可解決緩存臟讀問(wèn)題。經(jīng)實(shí)測(cè),系統(tǒng)每日8點(diǎn)正式對(duì)外提供聯(lián)機(jī)服務(wù),日常狀態(tài)下,雙緩存命中率可達(dá)到95%以上。此方法適用于可容忍T+1時(shí)效的系統(tǒng)數(shù)據(jù)。對(duì)于實(shí)時(shí)性要求很高的數(shù)據(jù),如匯率,采用實(shí)時(shí)刷新方式。在修改了該數(shù)據(jù)的動(dòng)賬交易結(jié)束后強(qiáng)制刷新緩存內(nèi)容。出于對(duì)整體性能的考慮,本系統(tǒng)對(duì)交易進(jìn)行分類(lèi),綜合運(yùn)用了兩種方法。

    為系統(tǒng)添加雙緩存后,系統(tǒng)的整體性能有了顯著提高。以4000條用戶(hù)權(quán)限范圍內(nèi)的機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)下載為例(機(jī)構(gòu)視圖表數(shù)據(jù)量約50萬(wàn),每條記錄約50個(gè)屬性,大部分屬性需要子表翻譯),添加緩存前,測(cè)試環(huán)境響應(yīng)時(shí)間約2分鐘,添加緩存后同環(huán)境響應(yīng)時(shí)間降至20s以?xún)?nèi)。

    參考文獻(xiàn):

    [1] 黃向平,彭明田,楊永凱.基于內(nèi)存映射文件的高性能庫(kù)存緩存系統(tǒng)[J].電子技術(shù)應(yīng)用,2020,46(7):113-117,126.

    [2] 寧方美,賀雪梅,牟晉娟.SpringBoot集成Redis緩存技術(shù)在企業(yè)一卡通系統(tǒng)中的應(yīng)用[J]. 電子技術(shù)與軟件工程,2019(24):133-134.

    【通聯(lián)編輯:唐一東】

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