在分佈式文件系統中，爲了提高系統的性能，常常會引入不同類型的緩存存儲系統（算法優化所帶來的的效果可能遠遠不如緩存帶來的優化效果）。在軟件中緩存存儲系統一般可分爲了兩類：一、分佈式緩存，例如：Memcached、Redis、淘寶的Tair等，二、本地緩存，例如：Facebook的flushcache等，其中本地緩存又可以分爲兩種：本地磁盤緩存（現在一般都採用讀寫性能比較優異的SSD來做存儲）和本地內存緩存。在系統中，爲了提高緩存存儲系統的性能以及熱點數據的命中率，一般在本地磁盤緩存中也會引入內存緩存用於存儲經常訪問的數據。有時爲了減少客戶端對服務器的請求，也會在客戶端上使用緩存，當然這是要考慮安全問題的。在這裏，本文主要討論分佈式文件系統下的本地磁盤緩存。
1. 本地磁盤緩存與操作系統的關係
根據操作系統對硬件的管理以及文件系統的存儲邏輯，本地磁盤緩存在操作系統中的位置可大概分爲一下三種：
一、處於Storage Controller層，OS與應用相互獨立，與硬件相關聯，由硬件來做讀寫保護
二、處於Device Driver層，與應用獨立，與硬件獨立，需要第三方來完成讀寫保護，處於這一層的本地緩存系統有Facebook的flushcache
三、處於File System層，OS與應用相關聯，與硬件獨立，需要第三方來完成讀寫保護，這一層的本地緩存是在應用中使用最爲廣泛的，本文所討論的本地緩存也是基於此層
2. 存儲設備以及空間
根據現有的硬件存儲技術，SSD的隨機讀寫性能以非常優異，並且其使用壽命也得到了很好的保證，因此被廣泛的應用於數據需要持久化存儲和高速讀寫的服務器中。根據性價比來考慮，一般的分佈式文件系統的服務器機器中不會放置太大的SSD來做緩存存儲設備。——64GB至128GB的SSD是主流。
3. 磁盤緩存系統在分佈式文件系統中的地位
緩存系統在整個分佈式中以多種形態存在，常見的有以單獨一個進程運行的方式存在，這種方式類似於C/S模式，需要進程間的通信；另外就是直接寄宿於分佈式文件系統的進程中，由分佈式文件系統的進程直接調用緩存的接口來進行數據讀寫操作，本文主要討論後一種。
4. 分佈式文件系統中，本地磁盤緩存的存儲策略大概有一下所示的三種：
一、Write Around策略，該策略主要是讀緩存，不直接寫本地磁盤緩存，而是直接將數據寫入分佈式持久化存儲當中，在讀取數據時，如果發現緩存中沒有對應的數據則向分佈式持久化存儲請求，然後再將請求後的數據寫入緩存中。優點在於沒有一致性問題，數據不會丟失，利於數據集中讀取。缺點在於，分佈式文件系統中直接將數據寫入持久化存儲速度會比較慢，對於用戶體驗會有很大的影響。
二、Write Through策略，該策略在讀取數據方面與Write Around差不多，但是在數據寫入方面有很大的區別，數據在寫入的過程中，寫入本地緩存的同時也將數據寫入分佈式持久化存儲中。優點在於沒有一致性問題，數據不會丟失，利於數據集中讀取。缺點在於寫入速度將會比較慢，不過這取決於分佈式持久化存儲的寫入性能。
三、Write Back策略，該策略主要是讀寫緩存共用，將數據先寫到本地緩存中，然後再通過異步的方式將髒數據同步到分佈式持久化存儲中，在本地讀取數據Miss後才向分佈式持久化存儲請求，並回寫到本地緩存中。優點在於寫入速度快，利於數據集中讀取，缺點在於會產生一致性問題以及數據可能會丟失。雖然這種策略容會導致數據的丟失，但是在不同層次的存儲方案中其是常常被採用個的一種。
5. 存儲數據類型
在分佈式文件系統中，本地緩存效率極高，數據直接存儲於服務器本地，對數據的操作就是對本地文件的操作，但是由於分佈式的特徵，本地緩存中的數據其它節點無法訪問，那麼如果相同的一份數據被多臺機器緩存於本地，一旦該數據在其中一臺機器中被修改，這就會導致一定數據的不一致，因此本地緩存最好只用於存儲靜態數據——一旦寫入就再也不會修改的數據，例如文件的數據塊內容、圖片等等。
6. 索引
根據項目實踐，在分佈式文件系統中數據塊的網絡傳輸佔用了絕大多數的時間，根據對數據隨機訪問概率的統計數據來分析，當一個文件被連續多次訪問之後，其在最近一段時間內被訪問到的概率非常之高，因此，爲了減少對同一文件的網絡IO，設計一個高效且符合實際的場景的本地磁盤緩存非常有必要。高效的緩存系統，必然少不了索引，利用索引快速定位對應數據的文件路徑，然後儘可能的挖掘磁盤的讀寫潛力，讓系統瓶頸落在對磁盤的讀寫上。同時，索引還可以很好的用於控制磁盤當前的使用空間；如果採用Write
Back策略，還可以高效計算還未被同步到分佈式持久化存儲的存儲大小；對索引的管理還可以提高緩存的命中率，什麼樣的數據可以被刪除，什麼時候刪除等等。
緩存中一般都採用Key-Value的鍵值對形式將數據存儲，Key由應用傳入爲了區分Value唯一的標誌，爲了能加速查找和減少索引的內存佔用空間，緩存內部會將Key的內容進行MD5計算，然後存儲在索引的數據結構中；Value的內容則以一個文件，或者多個Value存入一個文件中。由於使用SSD作爲最後的Value存儲，這裏我們就簡單的將每一個Key作爲一個文件存儲。另外，爲了處理大量的小文件導致文件系統的inode耗盡的問題，可以將小於8KB的數據用leveldb來存儲（leveldb對小數據的存儲性能非常高）。
索引的組織方式有很多種，常用的有標準庫的map，list，其它效率更高的有紅黑樹、B+樹等等，這些也都是一種索引在內存中的存儲和組織方式，其核心還是離不開對Key值的查找比較。在操作系統中，字符串的比較效率往往要低於系統整數類型，比如對兩個32位MD5字符串的比較需要系統進行32次的比較，如果我們將MD5的值用4個unsigned int或者2個unsigned long
long來存儲的話（這裏是在64位操作系統上的），那麼直接利用CPU能對整型數進行計算的特性只需要比較4次或者2次即可，這樣既可以節省16個字節的內存空間，同時還能加速比較，快速定位。
在索引的內存佔用方面我們不必太過於擔心，現在的服務中一般的內存配置都是十幾GB，用1GB的內存來存儲索引也不算太坑老闆。假如每個索引所佔字節數爲32，那麼1024 * 1024 * 1024 / 32 = 33554432個索引，如果每個索引所對應內容的平均大小爲4KB，那麼需要的磁盤空間爲33554432 * 4KB = 134217728KB ≈ 128GB，128GB的容量正好與第2點中所說的存儲相符。當然如果你開發的分佈式文件系統就是用於存儲小文件的，那麼這些算法就需要額外考慮了。
7. 緩存的更新
在緩存系統中，由於容量有限，因此，在還有數據繼續寫入的情況下必須刪除一些已存在緩存，騰出空間。在我們已知的常用緩存老化方法中大概有如下幾種：
先進先出（FIFO: First In, First Out）
最近最少使用（LRU: Least Recently Used）
最少使用頻率（LFU: Least Frequently Used）
隨機刪除（Random）
在實際開發過程中，有時還會採用一些其它的方式，比如，在每個數據中加入生命週期的管理——設置該數據在一定時間內自動失效並將其刪除，這種方式需要對系統的時間有很精確的要求，系統時間不能隨便被更改。
在分佈式系統中，由於緩存會被老化或者刪除，那麼就會產生當緩存被老化後，某一時刻有同一數據被多人從同一臺服務器中訪問，所有的訪問都會到緩存系統中查找，此時，發現緩存中數據不存在，那麼都到分佈式持久化存儲中讀取，返回之後，所有請求的操作會將同一份數據再回寫到緩存系統中的問題。對於這個問題我暫時還沒有找到什麼比較好的處理方法，只能從緩存存儲的數據以及業務邏輯上處理。像第5點所說的，緩存只用於存儲靜態數據，那樣數據就可以覆蓋，而不會產生一致性的問題。
如果在緩存策略中採用了Write Back策略，那麼就需要做，在緩存中還未被持久化到分佈式持久化存儲的數據的特殊處理，這一類數據在備份持久化之前不能被內部的主動老化策略所刪除。
8. 性能和命中率
在支持多線訪問的緩存系統中，爲提高索引的查找性能，避免鎖的高頻率碰撞，一般在設計索引的組織方式時會採用hash table的方法，使用多個hash桶，根據對應的hash算法來分散索引的存儲，這種方法簡單，易於實現，但其也存在無法動態添加hash桶的缺點。每個hash桶中放置的是一個LRU鏈表，LRU是緩存系統中最常見的數據替換算法，每次淘汰最久沒有被訪問的數據。每一個hash桶中只對LRU進行上鎖，這樣就能減少一部分的鎖碰撞。memcached中也才用了hash
table加LRU鏈表來管理內存的方法，其高效的管理，使得memcached被廣泛用於網站的緩存中，其內存管理示意圖如下：
memcache以slab方式管理內存塊，從系統申請1MB大小的大塊內存並劃分爲不同大小的chunk，不同slab的chunk大小依次爲80字節，80 * 1.25，80 * 1.25^2, …。向memcache中添加item時，memcache會根據item的大小選擇合適的chunk。
在項目中，爲了權衡性能和命中率之間的關係，有時候常常會降低命中率來換取性能。在數據老化時可以將LRU的最少使用的前幾個一起老化，減少每次只老化一個就得鎖住當前的LRU鏈表的頻率，從而加速索引的查找和寫入，其次是增加hash桶個數，減少hash衝突，同時也減少了對同一LRU鏈表的操作。
9. 索引的持久化
在Google的好文《Introduction to Distributed System Design》中有闡明關於分佈式的設計：design for failure。因此，在分佈式文件系統中做好故障處理是及其重要有極其困難的，但是做好進程內的狀態保存，當程序重啓後能及時恢復到崩潰前的狀態還是能夠容易實現的。在緩存系統中，數據的索引尤爲重要，因此可將其持久化，待程序重新啓動後就可以重建索引。這裏建議可以使用google的leveldb來做索引的持久化，其高效的讀寫性能，並不會對系統的性能太大的影響。——這裏不考慮機器突然斷電的情況。
總結
在現在的系統中，緩存無處不在，如果能合理的利用緩存，那麼整個系統的性能將會得到大大個提高。那麼如何判定一個緩存系統是高效的呢？在實際開發過程中，我們總結出：現在開源的緩存項目很多，但是符合自身項目需求的卻寥寥無幾，因此，設計一個滿足自身業務需求的緩存系統時，切記不要過度設計，簡單且滿足需求，夠用就行。
參考：