cache governance

CACHE Governance

charsyam@naver.com

오늘의 주제 캐시의 특성을 비교한다.

적절한 캐시를 선택한다.

대상 Memcached

Arcus

Redis

예외 다른 캐시들은 비교하지 않습니다.

이유 안 써봐서, 잘 모릅니다.

결론

결론

M

A

R

자료구조

String K/V

Set/List B+ Tree

Set/List Sorted Set

MAX Size

Chunk 1MB

Chunk 1MB

512MB

복제

X

X

O

저장

X

X

O

Cluster

3rd party

자체

Redis Cluster

메모리 관리

slab

slab

malloc

Client

1

3

1

자료구조

M

A

R

자료구조

String K/V

Set/List B+ Tree

Set/List Sorted Set

Memcached Key/Value 만 지원

Atomic 한 incr/decr 지원

Arcus Set/list/B+ Tree 지원

Collection 별 아이템 수 제한이 존재

Collection 별 개별 아이템 크기 제한이 존재(B+ Tree item은 4096 이하만…)

overflow 등에 대한 정책 결정 가능

Arcus Prefix별 삭제 기능이 있음

Redis Set/list/Sorted Set 지원

Collection에 대한 특별한 제약이 없음

HyperLogLog는 매우 파워풀…

데이터 Size

M

A

R

MAX Size

Chunk 1MB

Chunk 1MB

512MB

데이터 Size Memcached는 Key + Value Size

Chunk의 크기가 Item의 최대 크기

Redis는 Key, Value 따로 따로

Replication

M

A

R

복제

X

X

O

Replication Repcached. Mcrouter(facebook).

Arcus도 준비중.

Replication Redis Diskless Repl >= 2.8.18

Redis의 Repl은 위험할 수도 있다. (fork 이슈)

Diskless Repl 이 생기면서 EC2 등에서 EBS를 사용할 때의 네트웍 부하를 줄일 수 있다.

Persistent

M

A

R

저장

X

X

O

Persistent Redis: AOF, RDB AOF, RDB는 모두 전체 데이터

AOF, RDB는 서로 상관없는 저장방식

Cluster

M

A

R

Cluster

3rd party

자체

Redis Cluster

Cluster Redis Cluster는 아직 검증이 안됬음.

Arcus Cluster는 Zookeeper와 연동

Memcache는 Moxi라는 것이 존재

3rd Cluster Redis/Memcache 를 위한 Twemproxy 라는 것도 존재.

모든 명령을 지원하지 않음. - ex (인터섹션등의 콜렉션 간 명령)

3rd Cluster Twemproxy를 쓸 때, python-memcached Library를 사용하면 delete_multi 호출이 제대로 안됨.

3rd Cluster Redis/Memcache with Proxy

Client

Proxy

R/M

R/M

R/M

R/M

Proxy

3rd Cluster Proxy를 거치면서 Hop 이 존재, Latency가 추가된다.

Redis Cluster Redis Cluster

Client

Redis

Redis

Redis

Gossip

Slot 1

Slot 2

Slot 3

Redis Cluster Redis Cluster

Client

Redis

Redis

Redis

Gossip

Slot 1

Slot 2

Slot 3

Set A 123

Redis Cluster Redis Cluster

Client

Redis

Redis

Redis

Gossip

Slot 1

Slot 2

Slot 3

Slot3 is Redis3

Redis Cluster Redis Cluster

Client

Redis

Redis

Redis

Gossip

Slot 1

Slot 2

Slot 3 Set A 123

Redis Cluster Redis Cluster

Client

Redis

Redis

Redis

Gossip

Slot 1

Slot 2

Slot 3

OK

Redis Cluster Redis Cluster는 라이브러리 지원이 필요함. 현재 Ruby/Jedis 정도만 지원.

Arcus Arcus Cluster with Zookeeper

Client

Arcus

Arcus

Arcus

ZooKeeper

Arcus Arcus Cluster with Zookeeper

Client

Arcus

Arcus

Arcus

ZooKeeper

Arcus Arcus Cluster with Zookeeper

Client

Arcus

Arcus

Arcus

ZooKeeper

Arcus2 is dead

Arcus 서버 목록 관리를 Zookeeper 사용

빌드시에 Zookeeper를 사용하지 않도록 하면 일반 memcache 처럼 사용가능

메모리 관리?

M

A

R

메모리 관리

slab

slab

malloc

메모리 관리? Redis 는 매번 메모리 할당을 하므로, 부하가 많을 경우, 튀는 경우가 발생.

실제로 Redis -> Arcus 는 전환시에 별 문제가 없었지만, Arcus -> Redis 는 전환시에 튀는 경우가 발생

메모리 관리? Memcached/Arcus slab등을 통해서 잦은 메모리 할당이 없음.

Slab Allocator Slab 0 Slab 1 Slab 2 … … Slab N

1mb 1mb 1mb 1mb 1mb 1mb 1mb 1mb

Slab Page List

Free Item List

LRU List Slab 0 Slab 1 Slab 2 … … Slab N Head

Slab 0 Slab 1 Slab 2 … … Slab N Tail

Item

Item

Item 밑에 있는 아이템일 수록 사용한지 오래됨.

Eviction Memcached는 slab별 LRU 만 지원

Redis 는 LRU, Random 등을 지원

Twitter에서 사용하는 Twemcache 의 경우는 Eviction 전략만 추가한 Memcached의 변종?

LRU 관리 Memcached는 이전에는 LRU 관리에 이슈가 있었음.

LRU List를 뒤에서 부터 검색해서 메모리를 확보함

다양한 Expire 값을 설정하면, Expire가 짧은 아이템이 앞으로가, 뒤에서 찾지못하고 메모리 할당의 가능성이 큼.

LRU 관리 Arcus는 뒤에서 부터 LRU List를 검색하더라도, 처음까지 전부 체크함.

모두 한번에 체크하는 것은 아니라, 매 텀마다, 이전 기록을 바탕으로 검색

LRU 관리 최근 버전의 Memcache 는 LRU_Crawler라는 스레드가 추가됨.

Memcached는 독립 스레드에서, Arcus 는 해당 LRU동작을 확장

LRU 관리 Redis 도 매 커맨드가 실행되기 전에 약 100여개 정도 랜덤하게 Eviction 정책에 따라서 Key를 지움.

메모리 파편화 Memcached는 메모리 관리를 직접하므로 문제가 덜함.

Redis 는 Jemalloc등을 사용하지만, 메모리 할당을 직접 처리할 수 없으므로 메모리 파편화가 심해질 수 있다.

메모리 파편화

메모리 파편화 Memcache는 메모리를 자신이 관리하므로, 실제 메모리 부족 시, 기존 데이터를 지울 수 있다.

Redis는 Jemalloc에서는 메모리 Max를 알지 못하므로, 그냥 새로운 Chunk를 할당하게 된다.

클라이언트

M

A

R

Client

1

3

1

클라이언트 Arcus는 신뢰할 만한 클라이언트 라이브러리가 C/Java 두 가지 뿐임.

Memcached 와 Redis는 다양한 클라이언트가 존재.

다시 결론

M

A

R

자료구조

String K/V

Set/List B+ Tree

Set/List Sorted Set

MAX Size

Chunk 1MB

Chunk 1MB

512MB

복제

X

X

O

저장

X

X

O

Cluster

3rd party

자체

Redis Cluster

메모리 관리

slab

slab

malloc

Client

1

3

1

결론 서비스에 적합한 걸 적절히 골라쓰자.

실버 불렛 따위는 없음.

Thank you!

그외 이슈들 캐시는 얼마나 둬야 할까? 또는 사이징?

Multiget Hole 문제

로컬 캐쉬

캐시 사이징 최근의 추세는 캐시빨…

데이터량, 처리 속도등을 고려해야 함

캐시 서버가 몇대까지 죽어도 괜찮을까?

장비가 많은것 보다는 좋은 장비에 여러 개 띄우는게 더 유리…

로컬 캐쉬 보통은 Remote Cache

Network, Latency, 성능등의 이슈

적절한 로컬 캐쉬를 사용하면 유리

Expire Time을 짧게 가져감

Multiget Hole 친구의 정보를 가져올 때…

캐시 서버가 1대에서 3대로 늘면…

정말 캐시 서버의 부하는 1/3일까요?

내 친구 모두를 가져오면…