缓存：无底洞优化。

2010年，facebook的Memcache节点已经达到了3000个，承载着TB级别的缓存数据。但开发和运维人员发现一个问题，为了满足业务要求添加了大量新Memcache节点，但是发现性能不但没有好转反而下降了，当时将这种现象称为缓存的“无底洞”现象。
那么为什么会产生这种现象呢，通常来说添加节点使得Memcache集群性能应该更强了，但事实并非如此。键值数据库由于通常采用哈希函数将key映射到各个节点上，造成key的分布与业务无关，但是由于数据量和访问量的持续增长，造成需要添加大量节点做水平扩容，导致键值分布到更多的节点上，所以无论是Memcache还是Redis的分布式，批量操作通常需要从不同节点上获取，相对于单机批量操作只涉及一次网络操作，分布式批量操作会涉及多次网络时间。
下图展示了在分布式条件下，一次mget操作需要访问多个Redis节点，需要多次网络时间。

而下图由于所有键值都集中在一个节点上，所以一次批量操作只需要一次网络时间。

无底洞问题分析

• 客户端一次批量操作会涉及多次网络操作，也就意味着批量操作会随着节点的增多，耗时会不断增大。
• 网络连接数变多，对节点的性能也有一定影响。

用一句通俗的话总结就是，更多的节点不代表更高的性能，所谓“无底洞”就是说投入越多不一定产出越多。但是分布式又是不可以避免的，因为访问量和数据量越来越大，一个节点根本扛不住，所以如何高效的在分布式缓存中批量操作是一个难点。
下面介绍如何在分布式条件下优化批量操作。在介绍具体的方法之前，我们来看一下常见的IO优化思路：

• 命令本身的优化，例如优化SQL语句等。
• 减少网络通信次数。
• 降低接入成本，例如客户端使用长连接/连接池、NIO等。

这里我们假设命令、客户端连接已经为最优，重点讨论减少网络操作次数。
以Redis批量获取n个字符串为例，有三种实现方法，如下图所示。

• 客户端n次get：n次网络+n次get命令本身。
• 客户端1次pipeline get：1次网络+n次get命令本身。
• 客户端1次mget：1次网络+1次mget命令本身。

上面已经给出了IO的优化思路以及单个节点的批量操作优化方式，下面我们将结合Redis Cluster的一些特性对四种分布式的批量操作方式进行说明。

串行命令

由于n个key是比较均匀的分布在Redis Cluster的各个节点上，因此无法使用mget命令一次性获取，所以通常来讲要获取n个key的值，最简单的方法就是逐次执行n个get命令，这种操作时间复杂度较高，他的操作时间=n次网络时间+n次命令时间，网络次数是n。很显然这种方案不是最优的，但是实现起来比较简单，如下图所示。

Jedis客户端示例代码如下：

List serialMGet(List keys) {
    // 结果集
    List values = new ArrayList();
    // n次串行get
    for(String key : keys) {
        String value = jedisCluster.get(key);
        values.add(value);
    }
    return values;
}

串行IO

Redis Cluster使用CRC16算法计算出散列值，再取对16383的余数就可以算出slot值，同时Smart客户端会保存slot和节点的对应关系，有了这两个数据就可以将属于同一个节点的key进行归档，得到每个节点的key子列表，之后对每个节点执行mget或者Pipeline操作，他的操作时间=node次网络时间+n次命令时间，网络次数是node的个数，整个过程如下图所示，很明显这种方案比第一种要好很多，但是如果节点数太多，还是有一定的性能问题。

Jedis客户端示例代码如下：

Map serialIOMget(List keys) {
    // 结果集
    Map keyValueMap = new HashMap();
    // 属于各个节点的key列表，JedisPool要提供基于ip和port的hashcode方法
    Map> nodeKeyListMap = new HashMap>();
    for(String key : keys) {
        // 使用CRC16本地计算每个key的slot
        int slot = JedisClusterCRC16.getSlot(key);
        // 通过jedisCluster本地slot→node映射获取slot对应的node
        JedisPool jedisPool = jdisCluster.getConnectionHandler().getJedisPoolFromSlot(slot);
        // 归档
        if(nodeKeyListMap.containsKey(jedisPool)) {
            nodeKeyListMap.get(jedisPool).add(key);
        } else {
            List list = new ArrayList();
            list.add(key);
            nodeKeyListMap.put(jedisPool, list);
        }
    }
    // 从每个节点上批量获取，这里使用mget也可以使用pipeline
    for(Entry> entry : nodeKeyListMap.entrySet()) {
        JedisPool jedisPool = entry.getKey();
        List nodeKeyList = entry.getValue();
        // 列表变为数组
        String[] nodeKeyArray = nodeKeyList.toArray(new String[nodeKeyList.size()]);
        // 批量获取，可以使用mget或者Pipeline
        List

并行IO

此方案是将方案2中的最后一步改为多线程执行，网络次数虽然还是节点个数，但由于使用多线程网络时间变为O(1)，这种方案会增加编程的复杂度。他的操作时间为：

max_slow(node网络时间)+n次命令时间

整个过程如下图所示。

Jedis客户端示例代码如下，只需要将串行IO变为多线程：

Map parallelIOMget(List keys) {
    // 结果集
    Map keyValueMap = new HashMap();
    // 属于各个节点的key列表
    Map> nodeKeyListMap = new HashMap>();
    ... 和前面一样
    // 多线程mget，最终汇总结果
    for(Entry> entry : nodeKeyListMap.entrySet()) {
        // 多线程实现
    }
    return keyValueMap;
}

hash_tag实现

Redis Cluster的hash_tag功能，他可以将多个key强制分配到一个节点上，他的操作时间=1次网络时间+n次命令时间，如下图所示。

如下图所示，所有key属于node2节点。

Jedis客户端示例代码如下：

List hashTagMget(String[] hashTagKeys) {
    return jedisCluster.mget(hashTagKeys);
}

上面已经对批量操作的四种方案进行了介绍，最后通过下表来对四种方案的优缺点、网络IO次数进行一个总结。

方案	优点	缺点	网络IO
串行命令	编程简单 如果少量keys，性能可以满足要求	大量keys请求延迟严重	O(keys)
串行IO	编程简单 少量节点，性能满足要求	大量node延迟严重	O(nodes)
并行IO	利用并行特性，延迟取决于最慢的节点	编程复杂 由于多线程，问题定位可能较难	O(max_slow(nodes))
hash_tag	性能最高	业务维护成本较高 容易出现数据倾斜	O(1)

实际开发中可以根据上表给出的优缺点进行分析，没有最好的方案只有最适合的方案。