双11万亿流量下的分布式缓存

宗岱在《2017阿里巴巴双11技术十二讲》中的技术分享要点

一、Tair发展与应用背景

1. 发展历程

   • Tair起源于2009年，整合了淘宝早期多个缓存系统（如TBStore、TDBM）的技术经验，逐步演化为阿里集团核心内存数据库。
   • 2017年，Tair热点散列技术通过双十一考验，解决了行业内的缓存热点难题，支撑了每秒亿级请求的极端场景。
   • 在阿里集团内部，Tair被广泛应用于淘宝核心系统、用户中心、MDB缓存等关键业务，并成为双十一活动的核心基础设施。

2. 核心能力与场景

   • 兼容性：支持Redis接口及自研数据结构（如exString、exHash），满足复杂业务需求。
   • 高可用性：通过LDB/RDB持久化引擎、智能运维平台（2016年上线）等技术，保障数据可靠性与服务稳定性。
   • 场景覆盖：包括电商详情页加速、验证码服务、社交/游戏场景（如JSON数据处理、分布式排行榜）等。

二、双十一面临的挑战

1. 流量与性能压力

   • 双十一期间流量呈指数级增长，需支撑每秒数亿次QPS，对缓存系统的吞吐量、延迟、容错性提出极高要求。
   • 热点数据集中访问：部分商品或用户数据成为“热点”，导致单节点负载过高，传统分片策略难以应对。

2. 数据一致性与持久化

   • 需在超高并发下保证缓存与数据库的一致性，同时确保数据持久化（如订单、库存等关键数据）。

三、性能优化实践

1. 架构优化

   • 多线程模型：2017年Tair 2.0上线，采用多线程架构提升吞吐量，支持高德、优酷等新业务场景。
   • 智能运维平台：2016年上线，实现自动化监控、故障诊断与容量规划，降低运维复杂度。

2. 热点数据治理

   • 热点散列技术：动态识别热点Key，通过分桶散列算法将请求分散至多节点，避免单点过载。
   • 缓存分级策略：结合内存型与混合存储实例（2018年推出），实现冷热数据分离，降低成本。

3. 持久化与一致性保障

   • 强写入一致性：通过半同步复制、命令级持久化（NVM型特性）确保数据落盘后返回，满足金融级容错要求。

四、缓存难题解决方案

1. 热点问题

   • 动态探测与负载均衡：实时监控Key访问频率，结合散列算法动态调整数据分布，实现负载均衡。

2. 高可用与容灾

   • 多副本与自动故障切换：通过主从架构与哨兵机制，实现秒级故障转移，保障服务连续性。

3. 成本与性能平衡

   • 混合存储实例：2018年推出冷热数据分层存储，热数据存于内存，冷数据存于磁盘（ESSD/SSD），成本降低至开源版的15%。

总结

宗岱的分享系统性阐述了Tair在阿里集团的技术演进与双十一实战经验，通过架构升级、热点治理、持久化优化等方案，解决了高并发场景下的性能与稳定性问题，为行业提供了可复用的缓存技术实践范本。