memcached使用中踩的一些坑

背景

線上啟用memcached(以下簡稱mc)作為熱點快取組件已經多年，其穩定性和性能都經歷住了考驗，這里記錄一下踩過的幾個坑，

大key存盤

某年某月某日，觀察mysql的讀庫CPU占比有些例外偏高，去check慢查詢log，發現部分應有快取的慢sql居然存在幾秒執行一次情況，不符合快取數小時的代碼邏輯，
查看業務log在每次查詢sql之后也確實有將結果set至mc之中：

# python代碼
mc.set(cache_key, v, 3600)

而set回傳的取值卻是False而非正常的True，很快想到mc著名的只可存盤不超過1MB大小的key限制，在以往的業務場景中沒有出現過這么大的key，所以一直沒達到過這個限制，直到這一次撞上，
要解決超過1MB大小的key存盤問題有以下幾個思路：

1. 想辦法將cache結果變小
2. 換個cache組件
3. mc >=1.4.2 版本其實已經支持命令列引數-I指定最大key大小了，線上使用版本支持最小1KB最大128MB的設定
4. 將大key拆分為幾個子key，通過set_multi和get_multi實作統一的讀寫，

無論是通過2或3都可以支持更大的key存盤，但是更大的key存盤對于讀寫傳輸其實都更不友好，而思路4需要手動拆分、組裝子key略顯麻煩，所以優先從思路1著手，意外發現python使用的memcached庫其實提供了key壓縮功能，在寫入時指定min_compress_len引數即可：

mc.set(key, v, time=expires, min_compress_len=1024)

如上表示寫入的v物件序列化大小若>=1024則啟用壓縮存盤，庫底層會將其壓縮后再寫入mc，讀取時庫底層也會自動解壓縮后再回傳，業務層可以說完全無感，并且壓縮后還能極大降低存盤和傳輸成本，
最終通過min_compress_len引數啟用大key壓縮后，原1MB大小的key直瘦身了4/5，

slab鈣化

啟用大key壓縮后mc度過了好一段歲月靜好的日子，直到某一天...

大規模key分布變動導致的鈣化

查看zabbix上的相關監控，發現mc的key查詢miss比例居然接近50%！這個快取命中率著實讓人深思，進一步check后發現同時例外的指標還有evicted items數，日常取值居然可以達到數百/S的級別，
mc官方檔案對evicted items的定義如下：

evicted                Number of times an item had to be evicted from the LRU before it expired.

即存盤的key在其實際過期前被從LRU強制清理了，這一般說明mc剩余可分配記憶體不足了，所以新key寫入時只能先從LRU淘汰一部分key騰出空間后再給新key使用，但是查看mc的記憶體使用率，明明還有超過>2GB的剩余記憶體可用，
最終調查后真相大白：mc明明剩余大量記憶體可用，寫入新key卻不斷導致舊key被提前清除的現象其實是mc特有的slab鈣化問題所致：

Memcached采用LRU(Least Recent Used）淘汰演算法，在記憶體容量滿時踢出過期失效和LRU資料，為新資料騰出記憶體空間，不過該淘汰演算法在記憶體空間不足以分配新的Slab情況下，這時只會在同一類Slab內部踢出資料，即當某個Slab容量滿，且不能在記憶體足夠分配新的Slab，只會在相同Slab內部踢出資料，而不會挪用或者踢出其他Slab的資料，這種區域剔除資料的淘汰演算法帶來一個問題：Slab鈣化，

簡單來說memcached 使用的不同尺寸slab一旦分配完成就不可變了，所以如果某類slab已用盡，即便其他slab剩余大量空閑記憶體也無法再對其加以利用，
業務這邊之前對使用mc的部分快取key進行了整合優化，在優化之前單mc的全部5GB記憶體均已根據key存盤情況分配給了特定的slab，而優化之后大大降低了小key的數量，取而代之的是相對更緊湊的大key，key的數量和大小分布都發生了顯著的變化，于是原有的適用于大量小key的slab分配就無法滿足優化后的key存盤了，
最終體現為，中等大小的slab記憶體已被耗盡，每次寫入新key只能先通過LRU淘汰部分舊key騰出空間，體現為evicted數例外偏高，并且直接影響了快取命中率，而小尺寸的slab卻長期大量空閑，體現為mc記憶體使用剩余空間一直充足，
網上檢索解決鈣化問題有三個辦法：

1) 重啟Memcached實體，簡單粗暴，啟動后重新分配Slab class，但是如果是單點可能造成大量請求訪問資料庫，出現雪崩現象，沖跨資料庫，
2) 隨機過期：過期淘汰策略也支持淘汰其他slab class的資料，twitter工程師采用隨機選擇一個Slab，釋放該Slab的所有快取資料，然后重新建立一個合適的Slab，
3) 通過slab_reassign、slab_authmove引數控制，

方法2看上去應是twitter的定制版mc Twemcache的特有功能，方法3則是線上mc已支持的方案，但首次接觸也不敢貿然直接在線上使用，
考慮到mc僅作為熱點快取其資料可丟失，且部署有多臺分攤壓力，直接采用低峰時段分別重啟單個mc的策略解決，重啟后evicted item直接降為0，cache命中率升至90%上下，

少量大key變動導致的鈣化

首次鈣化之后又是一段歲月靜好，直到...
某段時間開始一個主要介面偶發耗時會突然飆升一下，對應機器的CPU使用也會瞬間飚高一小陣，查看zabbix監控時，發現mc的 evicted items>0已持續好一段時間，但一直是個位數/S的級別，看著影響不大，
進一步執行stats items命令，發現發生key evict的是最大的chunk_size=1048576 的slab 42，這也就是說存在大小在512KB~1MB之間的大key，同時當前mc分配的1MB slab個數已無法滿足其存盤，也無法再分配出新的1MB大小的slab，最終體現為對于大key的再次鈣化，
由于slab鈣化大key會被頻繁evict，對應快取機制基本失效，所幸server端針對該類大key的讀取還做了一個短期的本地cache，避免了每次請求都穿透到db，
在某些特定時刻，當mc中對應大key失效且本地cache失效，對應請求又較多的時候，多個獨立的請求都會穿透到db獲取資料，而后再寫入mc，無論是穿透到db獲取資料后本地進行相應的資料組裝處理邏輯，還是讀寫mc的壓縮、解壓縮資料操作，都比較耗CPU，最侄訓體現為api耗時增加，且CPU使用率也存在飚高的現象，
近期并沒有涉及大key讀寫的改動，那這次的大key slab鈣化又是怎么來的？進一步探查原因：觸發evict的大key近期確實無相關邏輯改動，但該部分舊key的大小和運營放出的資源多少直接相關，近一段時間放出的資源一直持續增加，舊key原本大小是<512KB，所以使用的是512KB的slab 41，近期持續增大為>512KB后，就只能使用1MB的slab 42存盤了，對于slab 42來說相當于在原有支持的大key數量基礎上又新的大key存盤需要支持，又由于slab鈣化無法再分配新的slab 42，最終觸發evict，cache命中率降低，api偶發耗時上升，
最終解決方案：還是在業務低峰期逐個重啟mc，觸發slab重分配即可，

總結

memcached作為一個開源的純記憶體kv快取組件，上手簡單、性能、穩定性都有足夠保證，但是實際使用時也不可掉以輕心，對其相關監控與關注不能少，對于其特有的最大key存盤限制、slab鈣化問題要有一定的認識并能及時處理，
轉載請注明出處，原文地址：https://www.cnblogs.com/AcAc-t/p/memcached_large_key_slab_calcification.html

參考

https://github.com/memcached/memcached/blob/master/doc/protocol.txt#L637
https://github.com/memcached/memcached/wiki/ReleaseNotes142#configurable-maximum-item-size
https://www.jianshu.com/p/b91a45711460
https://blog.twitter.com/engineering/en_us/a/2012/caching-with-twemcache
https://www.cnblogs.com/AcAc-t/p/memcached_large_key_slab_calcification.html
https://bugwz.com/2020/05/24/memcached-slab-calcification/#2-2-2、Rebalance執行邏輯
https://www.cnblogs.com/Leo_wl/p/3310294.html

標籤：NoSQL

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