在Feed系統(tǒng)中，有簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)類型的緩存，有集合類數(shù)據(jù)的。還有一些個(gè)性業(yè)務(wù)的緩存。比如大量的計(jì)數(shù)器場(chǎng)景，存在性判斷場(chǎng)景等。微博解決存在性判斷業(yè)務(wù)的緩存層叫EXISTENCE 緩存層，解決計(jì)算器場(chǎng)景的緩存叫COUNTER緩存。

EXISTENCE 緩存層主要用于緩存各種存在性判斷的業(yè)務(wù)，諸如是否已贊（liked）、是否已閱讀（readed）這類需求。

Feed系統(tǒng)內(nèi)部有大量的計(jì)數(shù)場(chǎng)景，如用戶維度有關(guān)注數(shù)、粉絲數(shù)、feed發(fā)表數(shù)，feed維度有轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)、評(píng)論數(shù)、贊數(shù)以及閱讀數(shù)等。前面提到，按照傳統(tǒng)Redis、Memcached計(jì)數(shù)緩存方案，單單存每日新增的十億級(jí)的計(jì)數(shù)，就需要新占用百G級(jí)的內(nèi)存，成本開(kāi)銷巨大。因此微博開(kāi)發(fā)了計(jì)數(shù)服務(wù)組件CounterService。下面以計(jì)數(shù)場(chǎng)景來(lái)管中窺豹。

提出問(wèn)題

對(duì)于計(jì)數(shù)業(yè)務(wù)，經(jīng)典的構(gòu)建模型有兩種：1 db+cache模式，全量計(jì)數(shù)存在db，熱數(shù)據(jù)通過(guò)cache加速；2全量存在Redis中。方案1 通用成熟，但對(duì)于一致性要求較高的計(jì)數(shù)服務(wù)，以及在海量數(shù)據(jù)和高并發(fā)訪問(wèn)場(chǎng)景下，支持不夠友好，運(yùn)維成本和硬件成本較高，微博上線初期曾使用該方案，在Redis面世后很快用新方案代替。方案2基于Redis的計(jì)數(shù)接口INCR、DECR，能很方便的實(shí)現(xiàn)通用的計(jì)數(shù)緩存模型，再通過(guò)hash分表，master-slave部署方式，可以實(shí)現(xiàn)一個(gè)中小規(guī)模的計(jì)數(shù)服務(wù)。

但在面對(duì)千億級(jí)的歷史海量計(jì)數(shù)以及每天十億級(jí)的新增計(jì)數(shù)，直接使用Redis的計(jì)數(shù)模型存在嚴(yán)重的成本和性能問(wèn)題。首先Redis計(jì)數(shù)作為通用的全內(nèi)存計(jì)數(shù)模型，內(nèi)存效率不高。存儲(chǔ)一個(gè)key為8字節(jié)（long型id）、value為4字節(jié)的計(jì)數(shù)，Redis至少需要耗費(fèi)65字節(jié)。1000億計(jì)數(shù)需要100G*65=6.5T以上的內(nèi)存，算上一個(gè)master配3個(gè)slave的開(kāi)銷，總共需要26T以上的內(nèi)存，按單機(jī)內(nèi)存96G計(jì)算，扣掉Redis其他內(nèi)存管理開(kāi)銷、系統(tǒng)占用，需要300-400臺(tái)機(jī)器。如果算上多機(jī)房，需要的機(jī)器數(shù)會(huì)更多。其次Redis計(jì)數(shù)模型的獲取性能不高。一條微博至少需要3個(gè)計(jì)數(shù)查詢，單次feed請(qǐng)求如果包含15條微博，僅僅微博計(jì)數(shù)就需要45個(gè)計(jì)數(shù)查詢。

解決問(wèn)題

在Feed系統(tǒng)的計(jì)數(shù)場(chǎng)景，單條feed的各種計(jì)數(shù)都有相同的key（即微博id），可以把這些計(jì)數(shù)存儲(chǔ)在一起，就能節(jié)省大量的key的存儲(chǔ)空間，讓1000億計(jì)數(shù)變成了330億條記錄；近一半的微博沒(méi)有轉(zhuǎn)、評(píng)論、贊，拋棄db+cache的方案，改用全量存儲(chǔ)的方案，對(duì)于沒(méi)有計(jì)數(shù)為0的微博不再存儲(chǔ)，如果查不到就返回0，這樣330億條記錄只需要存160億條記錄。然后又對(duì)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)做了進(jìn)一步優(yōu)化，三個(gè)計(jì)數(shù)和key一起一共只需要8+4*3=20字節(jié)?？偣仓恍枰?6G*20=320G，算上1主3從，總共也就只需要1.28T，只需要15臺(tái)左右機(jī)器即可。同時(shí)進(jìn)一步通過(guò)對(duì)CounterService增加SSD擴(kuò)展支持，按table滾動(dòng)，老數(shù)據(jù)落在ssd，新數(shù)據(jù)、熱數(shù)據(jù)在內(nèi)存，1.28T的容量幾乎可以用單臺(tái)機(jī)器來(lái)承載（當(dāng)然考慮訪問(wèn)性能、可用性，還是需要hash到多個(gè)緩存節(jié)點(diǎn)，并添加主從結(jié)構(gòu)）。

計(jì)數(shù)器組件的架構(gòu)如圖13-14，主要特性如下：

1）  內(nèi)存優(yōu)化：通過(guò)預(yù)先分配的內(nèi)存數(shù)組Table存儲(chǔ)計(jì)數(shù)，并且采用 double hash 解決沖突，避免Redis 實(shí)現(xiàn)中的大量指針開(kāi)銷。

2）  Schema支持多列:一個(gè)feed id對(duì)應(yīng)的多個(gè)計(jì)數(shù)可以作為一條計(jì)數(shù)記錄，還支持動(dòng)態(tài)增減計(jì)數(shù)列，每列的計(jì)數(shù)內(nèi)存使用精簡(jiǎn)到bit；

3）  冷熱數(shù)據(jù)分離，根據(jù)時(shí)間維度，近期的熱數(shù)據(jù)放在內(nèi)存，之前的冷數(shù)據(jù)放在磁盤，降低機(jī)器成本；

4）  LRU緩存：之前的冷數(shù)據(jù)如果被頻繁訪問(wèn)則放到LRU緩存進(jìn)行加速；

5）  異步IO線程訪問(wèn)冷數(shù)據(jù)：冷數(shù)據(jù)的加載不影響服務(wù)的整體性能。

圖 13-14 基于Redis擴(kuò)展后的計(jì)數(shù)器存儲(chǔ)架構(gòu)

通過(guò)上述的擴(kuò)展，內(nèi)存占用降為之前的5-10%以下，同時(shí)一條feed的評(píng)論/贊等多個(gè)計(jì)數(shù)、一個(gè)用戶的粉絲/關(guān)注/微博等多個(gè)計(jì)數(shù)都可以一次性獲取，讀取性能大幅提升，基本徹底解決了計(jì)數(shù)業(yè)務(wù)的成本及性能問(wèn)題。