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GitHub 在 2/28 遭受的攻擊...

GitHub 在 2/28 遭受 DDoS 攻擊,蠻快就把事故報告丟出來了:「February 28th DDoS Incident Report」。

不過跟 GitHub 其他文章不太一樣,這篇算是 PR 稿吧,簡單來說就是花錢買 Akamai Prolexic 的過濾服務解決... Akamai 方的 PR 稿則是在「Memcached-fueled 1.3 Tbps attacks - The Akamai Blog」這邊可以看到。

17:21 UTC 發現問題,然後判斷超過 100Gbps,所以 17:26 決定讓 Akamai Prolexic 接管過濾:

At 17:21 UTC our network monitoring system detected an anomaly in the ratio of ingress to egress traffic and notified the on-call engineer and others in our chat system. This graph shows inbound versus outbound throughput over transit links:

Given the increase in inbound transit bandwidth to over 100Gbps in one of our facilities, the decision was made to move traffic to Akamai, who could help provide additional edge network capacity. At 17:26 UTC the command was initiated via our ChatOps tooling to withdraw BGP announcements over transit providers and announce AS36459 exclusively over our links to Akamai. Routes reconverged in the next few minutes and access control lists mitigated the attack at their border. Monitoring of transit bandwidth levels and load balancer response codes indicated a full recovery at 17:30 UTC. At 17:34 UTC routes to internet exchanges were withdrawn as a follow-up to shift an additional 40Gbps away from our edge.

就這樣而已,完全就是 PR 稿 XDDD

ElastiCache 支援 r4.* 了

每年 AWS re:Invent 要到的時候就會有很多新的消息出來,Amazon ElastiCache 的團隊應該也是配合著這一波放出消息:「Amazon ElastiCache Now Supports the R4 Node Family」。

包括了 memcachedRedis 都支援了:

Amazon ElastiCache now supports R4 node types. R4 nodes are optimized for latency sensitive and memory intensive workloads. They come in six sizes, providing 12.3GiB to 407GiB of available in-memory capacity. By setting up a 15-shard cluster for Redis, you can scale up to 6.1TiB of in-memory capacity. For Memcached, you can set up a 20-node cluster to support up to 8.14 TiB in-memory workloads. Equipped with the Intel Broadwell processor, and improved networking, R4 node family offers superior performance over the popular R3 node family.


eBay 把 MongoDB 當 cache layer 的用法...

在「How eBay’s Shopping Cart used compression techniques to solve network I/O bottlenecks」這邊 eBay 描述了他們怎麼解決在 MongoDB 上遇到的問題,不過我看的是他們怎麼用 MongoDB,而不是這次解決的問題:

It’s easier to think of the MongoDB layer as a “cache” and the Oracle store as the persistent copy. If there’s a cache miss (that is, missing data in MongoDB), the services fall back to recover the data from Oracle and make further downstream calls to recompute the cart.

把 MongoDB 當作 cache layer,當 cache miss 的時候還是會回去底層的 Oracle 撈資料計算,這用法頗有趣的...

不拿 memcached 出來用的原因不知道是為什麼,是要找個有 HA 方案的 cache layer 嗎?還是有針對 JSON document 做判斷操作?

Netflix 開發的 Delayed Queue

原來這個叫做 Delayed Queue,難怪之前用其他關鍵字都找不到什麼資料... (就不講其他關鍵字了 XD)

Netflix 發表了他們自己所開發的 Delayed Queue:「Distributed delay queues based on Dynomite」。

本來的架構是用 Cassandra + Zookeeper 來做:

Traditionally, we have been using a Cassandra based queue recipe along with Zookeeper for distributed locks, since Cassandra is the de facto storage engine at Netflix.

但可以馬上想到不少問題,就如同 Netflix 提到的:

Using Cassandra for queue like data structure is a known anti-pattern, also using a global lock on queue while polling, limits the amount of concurrency on the consumer side as the lock ensures only one consumer can poll from the queue at a time.

所以就改放到 Netflix 另外開發的 Dynamite 上:

Dynomite, inspired by Dynamo whitepaper, is a thin, distributed dynamo layer for different storage engines and protocols. Currently these include Redis and Memcached. Dynomite supports multi-datacenter replication and is designed for high availability.

後端是 RedisMemcached 的系統,可以對抗整個機房從 internet 上消失的狀態。

在設計上則是「保證會跑一次」,也就是有可能會有多次的情況,用 Dyno Queues 系統的人必需要考慮進去:

4. At-least-once delivery semantics

雖然整篇講的頗輕鬆,但實際看起來還是很厚重... 暫時還是不會用吧 :o

Facebook 的 mcrouter

這也不知道積了多久,九月 Facebook 的文章,最近被同事提起來才又仔細看:「Introducing mcrouter: A memcached protocol router for scaling memcached deployments」。

memcached 應該當作普通的 cache layer 來用,拿來放掉了也沒關係的資料。如果掉了會很痛的資料應該丟到 Redis 或是 MySQL 這類 persistent storage。

但有些資料介於兩者之間,掉了會讓使用者用起來不太爽,但也不會死人... 於是總是想要在這上面做些改善。

Facebook 開發的 mcrouter 就可以拿來解這類問題。其中一個 scenario 是「寫的不多,但讀德很多」,寫的時候寫到所有機器上,但讀取時只挑一台:

而這個架構其實可以配合用在 memcached 的 HA 機制上。當有機器爛掉重開機變成空的 cache server 回來時可以暖機:

不過程式看起來並不好編,要先搞定 Facebook 的兩個 C++ 的套件後才能編...

PHP 的 Memcached 的眉眉角角...

PHPMemcached 整理一下,未必適合其他人用。


  • 多台 server 要注意使用 hostname 或是 IP address 連線 (尤其跨程式語言時),在 consistent hash 時會有差異。要避免因為 hostname 發生的問題,可以把這段設定放到 JSON 檔裡與其他程式語言共用。
  • 使用 SERIALIZER_JSON,一樣是為了與其他程式語言相容。


  • add() 在 key 存在時會失敗,set() 則會覆蓋過去。
  • add()set() 裡的 expiration 參數是 UNIX timestamp,而非直覺的秒數...
  • get() 的 callback 不應該使用,因為無法設定 expire time。
  • memcached 的 manual 有寫預設值是使用冒號 (:) 當作 key 的分隔,這對於統計資料會有幫助。


用 Go 發展的 groupcache...

groupcacheBrad Fitzpatrick 最新的作品 (之前最有名的兩個作品是 memcachedOpenID 1),目標在於取代一部分 memcached 的功能。


groupcache is a caching and cache-filling library, intended as a replacement for memcached in many cases.

另外一篇介紹文是「Playing With Groupcache」。

跟 memcached 差異最大的地方在於「沒有更改與刪除的功能」,一旦寫進去後就不會變動。在放棄 update/delete 的特性後,換來的是:

  • Cluster 的能力。
  • 處理熱點的能力。

以往在 memcached server 之間是沒有交集的,在 groupcache 則是 cluster 起來。另外以前在 memcached 會因為同時存取同一個 key 而造成 single CPU overloading 的問題,在 groupcache 則透過 auto-mirror 機制解決。

不過還是得想一下要怎麼用,畢竟沒有 update/delete 功能...