场景

Mutex主要用于有大量并发访问并存在cache过期的场合，如

• 首页top 10, 由数据库加载到memcache缓存n分钟
• 微博中名人的content cache, 一旦不存在会大量请求不能命中并加载数据库
• 需要执行多个IO操作生成的数据存在cache中, 比如查询db多次

问题

在大并发的场合，当cache失效时，大量并发同时取不到cache，会同一瞬间去访问db并回设cache，可能会给系统带来潜在的超负荷风险。我们曾经在线上系统出现过类似故障。

解决方法

方法一
在load db之前先add一个mutex key, mutex key add成功之后再去做加载db, 如果add失败则sleep之后重试读取原cache数据。为了防止死锁，mutex key也需要设置过期时间。伪代码如下
(注：下文伪代码仅供了解思路，可能存在bug，欢迎随时指出。)

if (memcache.get(key) == null) {
    // 3 min timeout to avoid mutex holder crash
    if (memcache.add(key_mutex, 3 * 60 * 1000) == true) {
        value = db.get(key);
        memcache.set(key, value);
        memcache.delete(key_mutex);
    } else {
        sleep(50);
        retry();
    }
}

方法二
在value内部设置1个超时值(timeout1), timeout1比实际的memcache timeout(timeout2)小。当从cache读取到timeout1发现它已经过期时候，马上延长timeout1并重新设置到cache。然后再从数据库加载数据并设置到cache中。伪代码如下

v = memcache.get(key);
if (v == null) {
    if (memcache.add(key_mutex, 3 * 60 * 1000) == true) {
        value = db.get(key);
        memcache.set(key, value);
        memcache.delete(key_mutex);
    } else {
        sleep(50);
        retry();
    }
} else {
    if (v.timeout <= now()) {
        if (memcache.add(key_mutex, 3 * 60 * 1000) == true) {
            // extend the timeout for other threads
            v.timeout += 3 * 60 * 1000;
            memcache.set(key, v, KEY_TIMEOUT * 2);

            // load the latest value from db
            v = db.get(key);
            v.timeout = KEY_TIMEOUT;
            memcache.set(key, value, KEY_TIMEOUT * 2);
            memcache.delete(key_mutex);
        } else {
            sleep(50);
            retry();
        }
    }
}

相对于方案一
优点：避免cache失效时刻大量请求获取不到mutex并进行sleep
缺点：代码复杂性增大，因此一般场合用方案一也已经足够。

方案二在Memcached FAQ中也有详细介绍 How to prevent clobbering updates, stampeding requests，并且Brad还介绍了用他另外一个得意的工具 Gearman 来实现单实例设置cache的方法，见 Cache miss stampedes，不过用Gearman来解决就感觉就有点奇技淫巧了。

附：本次Web2.0技术沙龙演讲主题：微博Cache设计谈，需下载请点击演讲稿下menu/download (需登录slideshare)。

• Memcached数据被踢(evictions>0)现象分析
• Web 2.0技术沙龙设想
• Twitter架构图(cache篇)
• FarmVille(美版开心农场)谈架构:所有模块都是一个可降级的服务
• MemcacheDB, Tokyo Tyrant, Redis performance test

Twitter没有自己的硬件，都是由NTTA来提供，同时NTTA负责硬件相关的网络、带宽、负载均衡等业务，Twitter operations team只关注核心的业务，包括Performance，Availability，Capacity Planning容量规划，配置管理等，这个可能跟国内一般的互联网公司有所区别。

1. 运维经验

* Metrics

Twitter的监控后台几乎都是图表(critical metrics)，类似驾驶室的转速表，时速表，让操作者可以迅速的了解系统当前的运作状态。联想到我们做的类似监控后台，数据很多，但往往还需要浏览者做二次分析判断，像这样满屏都是图表的方法做得还不够，可以学习下这方面经验。 据John介绍可以从图表上看到系统的瓶颈-系统最弱的环节(web, mq, cache, db?)
根据图表可以科学的制定系统容量规划，而不是事后救火。

* 配置管理

每个系统都需要一个自动配置管理系统，越早越好，这条一整理发到Twitter上去之后引起很多回应。

* Darkmode

配置界面可以enable/disable 高计算消耗或高I/O的功能，也相当于优雅降级，系统压力过大时取消一些非核心但消耗资源大的功能。

* 进程管理

Twitter做了一个”Seppaku” patch, 就是将Daemon在完成了n个requests之后主动kill掉，以保持健康的low memory状态，这种做法据了解国内也有不少公司是这样做。

* 硬件

Twitter将CPU由AMD换成Xeon之后，获得30%性能提升，将CPU由双核/4核换成8核之后，减少了40%的CPU, 不过John也说，这种升级不适合自己购买硬件的公司。

2. 代码协同经验

* Review制度

Twitter有上百个模块，如果没有一个好的制度，容易引起代码修改冲突，并把问题带给最终用户。所以Twitter有一强制的source code review制度, 如果提交的代码的svn comment没有”reviewed by xxx”, 则pre-commit脚本会让提交失败, review过的代码提交后会通过自动配置管理系统应用到上百台服务器上。 有@xiaomics同学在Twitter上马上就问，时间成本能否接受？如果有紧急功能怎么办？个人认为紧急修改时有两人在场，一人修改一人review也不是什么难事。

* 部署管理

从部署图表可以看到每个发布版本的CPU及latency变化，如果某个新版本latency图表有明显的向上跳跃，则说明该发布版本存在问题。另外在监控首页列出各个模块最后deploy版本的时间，可以清楚的看到代码库的现状。

* 团队沟通

Campfire来协同工作，campfire有点像群，但是更适合协同工作。对于Campfire就不做更多介绍，可参考Campfire官方说明。

3. cache

• Memcache key hash, 使用FNV hash 代替 MD5 hash，因为FNV更快。
• 开发了Cache Money plugin(Ruby), 给应用程序提供read-through, write-through cache, 就像一个db访问的钩子，当读写数据库的时候会自动更新cache, 避免了繁琐的cache更新代码。
• “Evictions make the cache unreliable for important configuration data”，Twitter使用memcache的一条经验是，不同类型的数据需放在不同的mc,避免eviction，跟作者前文Memcached数据被踢(evictions>0)现象分析中的一些经验一致。
• Memcached SEGVs, Memcached崩溃(cold cache problem)据称会给这种高度依赖Cache的Web 2.0系统带来灾难，不知道Twitter具体怎么解决。
• 在Web层Twitter使用了Varnish作为反向代理，并对其评价较高。

• Twitter架构图(cache篇)
• Twitter“鲸鱼”故障技术剖析
• Memcache mutex设计模式
• Google说，一个Datacenter就是一台计算机
• Twitter停用Cassandra原因分析