文档介绍：多级缓存解决方案（TMC）
 
   
 
 
 
 
 
 
 
     
 
 
 
 
 
一、引子
1-1. TMC 是什么
TMC ，即“透明多级缓存（ Transparent Multilevel Cache ）”，是有赞 PaaS 团队给公司内应用提供的整体缓存解决方案。
TMC 在通用“分布式缓存解决方案（如 CodisProxy + Redis ，如有赞自研分布式缓存系统 zanKV ）”基础上，增加了以下功能：
应用层热点探测
应用层本地缓存
应用层缓存命中统计
以帮助应用层解决缓存使用过程中出现的热点访问问题。
1-2. 为什么要做 TMC
使用有赞服务的电商商家数量和类型很多，商家会不定期做一些“商品秒杀”、“商品推广”活动，导致“营销活动”、“商品详情”、“交易下单”等链路应用出现 缓存热点访问的情况：
活动时间、活动类型、活动商品之类的信息不可预期，导致 缓存热点访问 情况不可提前预知；
缓存热点访问 出现期间，应用层少数 *热点访问 key * 产生大量缓存访问请求：冲击分布式缓存系统，大量占据内网带宽，最终影响应用层系统稳定性；
为了应对以上问题，需要一个能够 自动发现热点 并 将热点缓存访问请求前置在应用层本地缓存 的解决方案，这就是 TMC 产生的原因。
1-3. 多级缓存解决方案的痛点
基于上述描述，我们总结了下列 多级缓存解决方案 需要解决的需求痛点：
热点探测：如何快速且准确的发现 *热点访问 key * ？
数据一致性：前置在应用层的本地缓存，如何保障与分布式缓存系统的数据一致性？
效果验证：如何让应用层查看本地缓存命中率、热点 key 等数据，验证多级缓存效果？
透明接入：整体解决方案如何减少对应用系统的入侵，做到快速平滑接入？
TMC 聚焦上述痛点，设计并实现了整体解决方案。以支持“热点探测”和“本地缓存”，减少热点访问时对下游分布式缓存服务的冲击，避免影响应用服务的性能及稳定性。
二、 TMC 整体架构
TMC 整体架构如上图，共分为三层：
存储层：提供基础的kv数据存储能力，针对不同的业务场景选用不同的存储服务（ codis / zankv / aerospike ）；
代理层：为应用层提供统一的缓存使用入口及通信协议，承担分布式数据水平切分后的路由功能转发工作；
应用层：提供统一客户端给应用服务使用，内置“热点探测”、“本地缓存”等功能，对业务透明；
本篇聚焦在应用层客户端的“热点探测”、“本地缓存”功能。
三、 TMC 本地缓存
3-1. 如何透明
TMC 是如何减少对业务应用系统的入侵，做到透明接入的？
对于公司 Java 应用服务，在缓存客户端使用方式上分为两类：
，使用RedisTemplate编写业务代码；
，使用RedisClient编写业务代码；
不论使用以上那种方式，最终通过JedisPool创建的Jedis对象与缓存服务端代理层做请求交互。
TMC 对原生jedis包的JedisPool和Jedis类做了改造，在JedisPool初始化过程中集成TMC“热点发现”+“本地缓存”功能Hermes-SDK包的初始化逻辑，使Jedis客户端与缓存服务端代理层交互时先与Hermes-SDK交互，从而完成 “热点探测”+“本地缓存”功能的透明接入。
对于 Java 应用服务，只需使用特定版本的 jedis-jar 包，无需修改代码，即可接入 TMC 使用“热点发现”+“本地缓存”功能，做到了对应用系统的最小入侵。
3-2. 整体结构
3-2-1. 模块划分
TMC 本地缓存整体结构分为如下模块：
Jedis-Client： Java 应用与缓存服务端交互的直接入口，接口定义与原生 Jedis-Client 无异；
Hermes-SDK：自研“热点发现+本地缓存”功能的SDK封装， Jedis-Client 通过与它交互来集成相应能力；
Hermes服务端集群：接收 Hermes-SDK 上报的缓存访问数据，进行热点探测，将热点 key 推送给 Hermes-SDK 做本地缓存；
缓存集群：由代理层和存储层组成，为应用客户端提供统一的分布式缓存服务入口；
基础组件： etcd 集群、 Apollo 配置中心，为 TMC 提供“集群推送”和“统一配置”能力；
3-2-2. 基本流程
1） key 值获取
Java 应用调用 Jedis-Client 接口获取key的缓存值时，Jedis-Client 会询问 Hermes-SDK