如何快速高效的更新memcached缓存数据

在高并发的分布式系统中，加入缓存机制可以很大的提高性能。最近做的XX省的电信BSS项目中就用到了Memcached，系统中将查询到的结果缓存到Memcached 中（下面称MC好了）。对于配置类的规格数据，是不经常改变的。在MC中的命中率高达90%以上。

试想如果取消缓存机制，每秒几万、几十万的数据访问都会请求数据库。会造成数据库连接不够用的情况，系统性能会大大降低。服务器的压力会瞬间上升。

具体场景是：系统正在运行时，由于某种原因，需要修改某项配置数据，并且要求立即生效。

MC给我们带来了方便，但是对于一个庞大的MC集群，可能多达几十个memcached节点，总容量达上百GB。如果快速更新缓存中的旧数据呢。

MC本身提供了遍历下面的item的功能，但在这里显然不适用，因为我们的数据太多了。

原来系统的做法是：将每一个Key保存起来，当系统发出更新指令的时候，将保存起来的key对应的Item从MC中逐个删除。显然这不是一个好方法。因为MC保存的对象不能太大（最大是1MB），如果保存key的集合太大、就会存不进MC，连之前保存的也一起丢失了。最后只能将整个MC集群flushAll掉。

flushAll可能不是我们希望的，比如我们同事在MC集群中保存了A地区的配置数据、B地区的、C地区的数据。而我们现在只想更新A地区的数据，这个时候就不能使用flushAll了。

我的做法是通过一套异步的 发布-订阅 方式，利用公共容器MC或者数据库来实现MC数据更新。

图示如下：

通过WebService将更新指令送入MC，分布式的各个应用程序中的守护线程会定期扫描MC，获取最新的指令，和上一个版本比对，如果发现不一样就将当前的缓存版本号更新成最新的——McVersion={newVersion}。

应用程序中从缓存查取数据，会先生成一个key。

key = 参数信息 + 地区信息 +McVersion;

此时，McVersion已经被更新了，所以生成的key也就和之前的不一样了。

这样就能达到更新缓存的目的了。

这种方法最大的优点是高效，而且可以将各地区的数据在逻辑上分离。因为key中加入了地区信息。

如： 北京地区的某个配置信息可能是 key = offerSpec_123_010_version0.1

上海地区的对应的配置信息就是 key = offerSpec_123_021_version0.1

如果此时应用中缓存版本发生变化，从version0.1 变成 version0.2

那么北京和上海地区的 原来对应的key就会变成：

offerSpec_123_010_version0.2

offerSpec_123_025_version0.2

你不必担心原来的旧数据会留在MC中，挥之不去。其实不然，你只需要在存数据到缓存的时候，加上一个失效时间久可以了。MC会到期将一些无用的或者过期的数据清除掉。

希望能给你带来帮助，同时也希望大家能相互交流。QQ：1773240270