一、背景

    1. 什么是缓存无底洞问题：

   2. 缓存无底洞产生的原因：

   键值数据库或者缓存系统，由于通常采用hash函数将key映射到对应的实例，造成key的分布与业务无关，但是由于数据量、访问量的需求，需要使用分布式后（无论是客户端一致性哈性、redis-cluster、codis），批量操作比如批量获取多个key(例如redis的mget操作)，通常需要从不同实例获取key值，相比于单机批量操作只涉及到一次网络操作，分布式批量操作会涉及到多次网络io。

   3. 无底洞问题带来的危害：

   (1) 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实例的增多，耗时会不断增大。

   (2) 服务端网络连接次数变多，对实例的性能也有一定影响。
4. 结论：

   用一句通俗的话总结：更多的机器不代表更多的性能，所谓“无底洞”就是说投入越多不一定产出越多。

   分布式又是不可以避免的，因为我们的网站访问量和数据量越来越大，一个实例根本坑不住，所以如何高效的在分布式缓存和存储批量获取数据是一个难点。

   二、哈希存储与顺序存储

   在分布式存储产品中，哈希存储与顺序存储是两种重要的数据存储和分布方式，这两种方式不同也直接决定了批量获取数据的不同，所以这里需要对这两种数据的分布式方式进行简要说明：

   1. hash分布：

   hash分布应用于大部分key-value系统中，例如memcache, redis-cluster, twemproxy，即使像mysql在分库分表时候，也经常会用user%100这样的方式。

   hash分布的主要作用是将key均匀的分布到各个机器，所以它的一个特点就是数据分散度较高，实现方式通常是hash(key)得到的整数再和分布式节点的某台机器做映射，以redis-cluster为例子：

   问题：和业务没什么关系，不支持范围查询。

   2. 顺序分布

    3. 两种分布方式的比较：

   三、分布式缓存/存储四种Mget解决方案

   1. IO的优化思路：

   (1) 命令本身的效率：例如sql优化，命令优化

   (2) 网络次数：减少通信次数

   (3) 降低接入成本:长连/连接池,NIO等。

   (4) IO访问合并:O(n)到O(1)过程:批量接口(mget),

   2.  如果只考虑减少网络次数的话，mget会有如下模型：

   3. 四种解决方案：

   (1).串行mget

   将Mget操作(n个key)拆分为逐次执行N次get操作, 很明显这种操作时间复杂度较高，它的操作时间=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，但是足够简单。

   (2). 串行IO

   将Mget操作(n个key)，利用已知的hash函数算出key对应的节点，这样就可以得到一个这样的关系：Map<node, somekeys>，也就是每个节点对应的一些keys

   它的操作时间=node次网络时间+n次命令时间，网络次数是node的个数，很明显这种方案比第一种要好很多，但是如果节点数足够多，还是有一定的性能问题。

   (3). 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nodes.size()，但网络时间变为o(1)，但是这种方案会增加编程的复杂度。

   它的操作时间=1次网络时间+n次命令时间

   (4). hash-tag实现。

   第二节提到过，由于hash函数会造成key随机分配到各个节点，那么有没有一种方法能够强制一些key到指定节点到指定的节点呢?

   redis提供了这样的功能，叫做hash-tag。什么意思呢？假如我们现在使用的是redis-cluster（10个redis节点组成），我们现在有1000个k-v，那么按照hash函数(crc16)规则，这1000个key会被打散到10个节点上，那么时间复杂度还是上述(1)~(3)

   那么我们能不能像使用单机redis一样，一次IO将所有的key取出来呢？hash-tag提供了这样的功能，如果将上述的key改为如下，也就是用大括号括起来相同的内容，那么这些key就会到指定的一个节点上。

   例如：

user1,user2,user3......user1000
{user}1,{user}2,{user}3.......{user}1000

   例如下图：它的操作时间=1次网络时间+n次命令时间

   3. 四种批量操作解决方案对比：

   四、总结和建议

   无底洞问题对资源和性能有一定影响，但是其实大部分系统不需要考虑这个问题，因为

   1. 99%公司的数据和流量无法和facebook相比。

   2. redis/memcache的分布式集群通常来讲是按照项目组做隔离的，以我们经验来看一般不会超过50对主从。

   所以这里只是提供了一种优化的思路，开阔一下视野。

   五、参考文献

1. Facebook’s Memcached Multiget Hole: More machines != More Capacity  

2. Multiget的无底洞问题

3. 再说memcache的multiget hole（无底洞）

建议继续学习：

1. 浅析http协议、cookies和session机制、浏览器缓存    (阅读：15800)
2. 分布式缓存系统 Memcached 入门    (阅读：14723)
3. 强制刷新本地 DNS 缓存记录    (阅读：9243)
4. php缓存与加速分析与汇总    (阅读：6287)
5. Web应用的缓存设计模式    (阅读：5878)
6. 浏览器缓存机制    (阅读：5775)
7. 缓存设计的一些思考    (阅读：5731)
8. 谈冷热数据    (阅读：5759)
9. 使用memc-nginx和srcache-nginx构建高效透明的缓存机制    (阅读：5701)
10. 系统架构的一些思考    (阅读：5615)