Cloudflare 如何处理数十亿请求并迁移到多级缓存

Cloudflare的工程团队最近分享了他们如何将公司内部的全局键值存储Quicksilver过渡到分层缓存架构的故事。他们介绍了他们逐渐从“每一处都存储全部内容”的策略转变为采用分布式缓存系统的旅程。这一变化提高了存储效率，同时保证了一致性和边缘的低延迟读取性能。

在过去几年里，Cloudflare从现在被称为Quicksilver V1的系统过渡到了新的分层缓存系统Quicksilver V2，后者只使用了少数服务器来存储数据。这两篇文章"描述了他们如何实现分层缓存架构的过程，这个过程需要团队迁移数十万个实时数据库，同时每秒服务数十亿个请求。

Quicksilver"是Cloudflare内部开发的一种键值存储，用于实现快速的全局复制，并在该公司全球众多数据中心中实现低延迟访问。它最初设计为分发各种配置的全局系统，随着时间的推移，它演变成了许多Cloudflare服务和产品（包括他们的DNS、CDN和WAF）的基础存储系统。

Quicksilver v1在全局每个服务器上都存储完整的数据集，结果消耗了大量磁盘空间，1.6TB的数据集在仅仅一年内就增长了50%，意味着Cloudflare网络中的可用存储即将耗尽。向新方案的迁移始于Quicksilver v1.5，这是一个引入代理和复制服务器角色的解决方案，它让磁盘占用减少了50%。

在最新的v2实现中，Cloudflare引入了多级缓存策略。最新架构的特点是本地的每服务器一份缓存、数据中心范围内的分片缓存和在专用存储节点上的完整数据集副本，以及将未命中缓存分散在服务器之间的响应式预取。内存使用和冷缓存问题导致Cloudflare选择使用RocksDB的持久存储，而不是基于内存的缓存，并使用基于这一引擎的压缩过滤器进行驱逐。

来源：Cloudflare博客

Cloudflare的系统工程师Anton Dort-Golts和Marten van de Sanden解释了为什么向后兼容性和顺序一致性很重要：

Quicksilver从一开始就为客户提供了顺序一致性……我们亲身体会了海勒姆定律"，Quicksilver在公司内部采用得如此广泛，以至于我们在早期版本中引入的每个属性现在都依赖其他团队。这意味着更改行为将不可避免地破坏现有特性并引入错误。

新架构通过多版本并发控制（MVCC"）和滑动窗口方法来处理异步复制挑战，从而保持顺序一致性。

来源：Cloudflare博客

从旧架构到Quicksilver v2的转变解决了Cloudflare之前在330个城市网络中遇到的关键瓶颈，同时保持了1.6TB数据集的亚毫秒处理性能（该数据集包含五十亿个键值对）。根据作者的说法，Quicksilver目前对90%的请求可在1毫秒内响应，99.9%的请求在7毫秒内响应。大多数请求只返回几个键，而其他请求返回数百甚至更多的键。Dort-Golts和van de Sanden补充说：

我们的键空间被分成了多个分片。数据中心中的每个服务器被分配了一个分片。这些分片不是包含它们键空间部分的完整数据集，而是包含它的一片缓存。这些缓存分片由数据中心内的所有未命中缓存来填充。这一切组成了一个使用分片分布的，数据中心层面的缓存系统。

Cloudflare通过维护本地每个服务器一块缓存以及数据中心级别的缓存来解决数据本地性问题，数据中心中的所有服务器都包含它们的本地缓存，和分片缓存的一个物理缓存分片。每个请求的键首先在服务器的本地缓存中查找，然后在数据中心范围的分片缓存中查找。如果两个缓存都未命中键，则在存储节点之一上查找。作者在文章最后分享了一些有多个缓存层的测试结果：

添加第二缓存层后，可以在数据中心内解决的键的百分比显著提高。表现最差的实例具有高于99.99%的缓存命中率。所有其他实例的缓存命中率高于99.999%。

代理和副本之间的99.9百分位延迟几乎没有差异，由于磁盘数据集较小，代理偶尔优于副本。

原文链接：

How Cloudflare Migrated Quicksilver to Multi-Level Caching While Serving Billions of Requests"