對(duì)于存儲(chǔ)來(lái)說(shuō)，性能是繞不開(kāi)的話題。當(dāng)提到性能，可靠、高效的緩存策略是極其重要的。在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域，緩存技術(shù)一般是指，用一個(gè)更快的存儲(chǔ)設(shè)備存儲(chǔ)一些經(jīng)常用到的數(shù)據(jù)，供用戶快速訪問(wèn)。用戶不需要每次都與慢設(shè)備去做交互，因此可以提高訪問(wèn)效率。凡是位于速度相差較大的兩種硬件之間，用于協(xié)調(diào)兩者數(shù)據(jù)傳輸速度差異的結(jié)構(gòu)，均可稱之為緩存。緩存是提升訪問(wèn)性能的一個(gè)重要技術(shù)。緩存通過(guò)減少系統(tǒng)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的訪問(wèn)量來(lái)提高系統(tǒng)性能。

存儲(chǔ)層使用緩存的優(yōu)勢(shì)

目前緩存分為兩種模式，一種是文件緩存，一種是內(nèi)存緩存，文件緩存即緩存數(shù)據(jù)存放在服務(wù)器的硬盤空間中，內(nèi)存緩存即緩存數(shù)據(jù)存放在服務(wù)器的內(nèi)存空間中。在分布式文件存儲(chǔ)中，客戶端就能提供文件緩存，那為什么存儲(chǔ)層還需要緩存呢？以下是存儲(chǔ)層使用緩存的優(yōu)勢(shì)因素：

1. 客戶端資源有限，無(wú)法緩存海量的文件，而后端存儲(chǔ)則可以線性擴(kuò)展，可以緩存更多的數(shù)據(jù)。
2. 后端存儲(chǔ)可以根據(jù)整個(gè)存儲(chǔ)情況提供更全面的緩存，比如說(shuō)多個(gè)客戶端同時(shí)訪問(wèn)熱點(diǎn)。
3. 分布式文件存儲(chǔ)中，客戶端散布各個(gè)終端節(jié)點(diǎn)，存儲(chǔ)層的緩存可以保證一致性，更加安全可靠。
4. 存儲(chǔ)層可以根據(jù)我們數(shù)據(jù)在物理機(jī)上的分布特點(diǎn)，靈活調(diào)配緩存大小和策略。

存儲(chǔ)層的緩存能力是提升分布式存儲(chǔ)性能非常重要的部分，今天我們主要討論利用 LRU-K 模型如何實(shí)現(xiàn)高效的元數(shù)據(jù)緩存？

LRU-K 模型的優(yōu)勢(shì)及運(yùn)作模式

內(nèi)存中的讀寫速度很快，基于此很多緩存技術(shù)都喜歡將數(shù)據(jù)存在內(nèi)存中，但是內(nèi)存空間是有限的，當(dāng)?shù)竭_(dá)一定量后需要將一些不常用的緩存數(shù)據(jù)刪除或者落盤。緩存淘汰算法順應(yīng)而生，其中 LRU、LRU-K 就是比較常見(jiàn)的，目的都是為了高效地維護(hù)緩存數(shù)據(jù)。

LRU 的基本思想是如果數(shù)據(jù)最近被訪問(wèn)過(guò)，那么將來(lái)被訪問(wèn)的幾率更高。我們實(shí)現(xiàn) LRU 時(shí)，要維護(hù)一個(gè)隊(duì)列，第一次訪問(wèn)的數(shù)據(jù)直接入隊(duì)，重復(fù)訪問(wèn)的緩存，將該數(shù)據(jù)移至隊(duì)尾，需要?jiǎng)h除時(shí)刪除隊(duì)頭的數(shù)據(jù)，這樣就能保持隊(duì)列越往后，數(shù)據(jù)再次被訪問(wèn)的可能性就越大。LRU 緩存變換之快這是它的優(yōu)點(diǎn)也是它的缺點(diǎn)，因?yàn)橹恍枰淮卧L問(wèn)就能成為最新鮮的數(shù)據(jù)，當(dāng)出現(xiàn)很多偶發(fā)數(shù)據(jù)時(shí)，這些偶發(fā)的數(shù)據(jù)也會(huì)被當(dāng)作最新鮮的，從而成為緩存。但其實(shí)這些偶發(fā)數(shù)據(jù)以后并不會(huì)被經(jīng)常訪問(wèn)到。在文件系統(tǒng)里，這個(gè)現(xiàn)象會(huì)更加明顯，絕大部分文件/目錄只在業(yè)務(wù)過(guò)程中單次去查詢，而熱點(diǎn)往往集中在少量文件。

LRU-K 的主要目的是為了解決 LRU 算法"緩存污染"的問(wèn)題，其核心思想是將"最近使用過(guò) 1 次"的判斷標(biāo)準(zhǔn)擴(kuò)展為"最近使用過(guò) K 次"。LRU-K 提供兩個(gè) LRU 隊(duì)列，一個(gè)是訪問(wèn)計(jì)數(shù)隊(duì)列，一個(gè)是標(biāo)準(zhǔn)的 LRU 隊(duì)列，兩個(gè)隊(duì)列都按照 LRU 規(guī)則淘汰數(shù)據(jù)。當(dāng)訪問(wèn)一個(gè)數(shù)據(jù)時(shí)，數(shù)據(jù)先進(jìn)入訪問(wèn)計(jì)數(shù)隊(duì)列，當(dāng)數(shù)據(jù)訪問(wèn)次數(shù)超過(guò) K 次后，才會(huì)進(jìn)入標(biāo)準(zhǔn) LRU 隊(duì)列。標(biāo)準(zhǔn)的 LRU 算法相當(dāng)于 LRU-1；LRU-K 具有 LRU 的優(yōu)點(diǎn)，同時(shí)能夠避免 LRU 的缺點(diǎn)，實(shí)際應(yīng)用中 LRU-2 是綜合各種因素后最優(yōu)的選擇，LRU-3 或者更大的 K 值命中率會(huì)高，但適應(yīng)性差，需要大量的數(shù)據(jù)訪問(wèn)才能將歷史訪問(wèn)記錄清除掉。

目錄的結(jié)構(gòu)是樹(shù)形的，這就決定了我們不能平等地去看待每一個(gè)目錄，越接近樹(shù)頂?shù)哪夸洠脑L問(wèn)概率越高，訪問(wèn)頻次越高，這些是最值得保存的數(shù)據(jù)。所以 LRU-K 更適合海量目錄場(chǎng)景下的緩存淘汰。

采用 LRU-K 模型實(shí)現(xiàn)目錄的緩存：

1. 數(shù)據(jù)第一次被訪問(wèn)，加入到訪問(wèn)歷史列表；
2. 如果數(shù)據(jù)在訪問(wèn)歷史列表里后沒(méi)有達(dá)到 K 次訪問(wèn)，則按照一定規(guī)則（LRU）淘汰；
3. 當(dāng)訪問(wèn)歷史隊(duì)列中的數(shù)據(jù)訪問(wèn)次數(shù)達(dá)到 K 次后，將數(shù)據(jù)索引從歷史隊(duì)列刪除，將數(shù)據(jù)移到緩存隊(duì)列中，并緩存此數(shù)據(jù)，緩存隊(duì)列重新按照時(shí)間排序；
4. 緩存數(shù)據(jù)隊(duì)列中被再次訪問(wèn)后，重新排序；
5. 需要淘汰數(shù)據(jù)時(shí)，淘汰緩存隊(duì)列中排在末尾的數(shù)據(jù)，即：淘汰“倒數(shù)第 K 次訪問(wèn)離現(xiàn)在最久”的數(shù)據(jù)。

存儲(chǔ)層使用緩存加速元數(shù)據(jù)性能是一種有效的方法，它可以提高分布式文件存儲(chǔ)的訪問(wèn)效率和一致性，同時(shí)減少對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的壓力。LRU-K 模型是一種適合海量目錄場(chǎng)景下的緩存淘汰算法，它可以避免緩存污染的問(wèn)題，保證緩存數(shù)據(jù)的熱度和新鮮度。焱融分布式文件存儲(chǔ) YRCloudFile 提供元數(shù)據(jù)服務(wù)的組件是 MDS，在海量目錄百億級(jí)文件規(guī)模場(chǎng)景下實(shí)現(xiàn)了高效的存儲(chǔ)層的元數(shù)據(jù)緩存，能夠提供卓越的性能和可靠性，滿足用戶對(duì)文件存儲(chǔ)的各種需求，實(shí)測(cè)性能成倍提升，為用戶提供了高性能、高可靠、高擴(kuò)展的存儲(chǔ)服務(wù)。