实现一个memcache proxy
通常我们会使用多台memcached构成一个集群，通过客户端库来实现缓存数据的分片(replica)。这会带来2个主要问题：
- memcached机器连接数过多
- 不利于做整体的服务化；缺少可运维性。例如想对接入的客户端做应用级隔离；或者对缓存数据做多区域(机房)的冗余
实现一个memcache proxy，相对于减少连接数来说，主要可以提供更多的扩展性。目前已经存在一些不错的memcache proxy，例如twitter的twemproxy，facebook的mcrouter。稍微调研了下，发现twemproxy虽然轻量，但功能较弱；mcrouter功能齐全，类似多区域多写的需求也满足。处于好玩的目的，之前又读过网络库xnio源码，我还是决定自己实现一个。
这个项目简单取名为kvproxy，通过简单的抽象可以实现为memcache或redis等key-value形式的服务proxy。 这是一些预想中的feature。
在目前的阶段，主要关注于其性能。因为memcached本身的RT非常小，所以这个proxy的性能就要求比较高。这里主要先关注下核心功能的实现。
架构
如下图：
Service，用于抽象key-value服务，如memcache；MemcacheService是其实现之一ServerLocator，用于定位memcached机器列表，例如ConstantLocator则是从配置文件中读取。可以实现一个从名字服务读取列表的locator。Connection，配合KVProxy，基于xnio，表示一个与客户端的连接ConnectionListener，用于处理网络连接上的请求，例如RequestHandler则是MemcaheService中的listener，用于处理从客户端发过来的memcache协议请求MemClient，包装memcache客户端，用于proxy将请求转发到后端的memcache服务GroupClient，包装MemClient，可以用于多区域数据的同时写入，目前实现为单个primary及多个slave。写数据同步写入primary异步写入slave；读取数据则只从primary读。
本身要抽象的东西不复杂，所以结构其实是很简单的，也没有花太多心思。接下来关注下性能方面的问题。
异步性
作为一个proxy，异步基本是必然选择的方案，指的是，proxy在收到memcache的请求时，不阻塞当前的IO线程，形成一个请求context，在收到回应时拿到这个context来回应客户端。这样通过增加消耗的内存，来释放CPU资源，可以让IO模块尽可能多地接收从客户端来的请求。当然，如果请求过多，可能就会耗尽内存。
为了简单，我没有自己实现memcache client。网络上有很多开源的memcache client。我试了几个，例如xmemcached(为此还读过它的源码)，但由于这些客户端都是同步的，虽然可以自己起线程池来把同步包装为异步，但始终不是最优方案。最后无意发现了folsom，集成到kvproxy后性能表现还不错。当然，真正要做到性能最优，最好还是自己实现memcache client，这样可以使用同一个xnio reactor，不用开那么多IO线程，拿到数据后就可以直接得到ByteBuffer，应该可以减少内存拷贝操作(能提高多少也不确定)。
性能测试
我使用了memtier_benchmark来做压力测试。测试环境是16core的虚拟机(宿主机不同)，benchmark工具同目标测试服务部署在不同的机器，proxy同memcache部署在相同机器。目标服务基于OS centos7，测试命令为：
1
| |
默认开启4个压测线程，每个线程建立50个连接，测试60秒，默认设置是1:10的set/get。
首先是直接压测memcached：
1 2 3 4 5 6 7 8 | |
然后我压测了twitter的twemproxy，RT差不多增加70%。
1 2 3 4 5 6 7 8 | |
最后是压测kvproxy (jdk8)，只与memcache建立一个连接，RT增加95%，基本上翻倍。不过由于是Java实现，相对于twemproxy的C实现感觉也不差。当然，机器资源消耗更大(主要是内存)。
1 2 3 4 5 6 7 8 | |
压测中IO线程CPU并没有跑满，推测是虚拟机之间的网络带宽还是不够。