什么是缓存无底洞现象，如何解决？

该问题是由 facebook 的工作人员提出的，facebook 在 2010 年左右，memcached 节点就已经达 3000 个，缓存数千 G 内容。

他们发现了一个问题 - memcached 连接频率，效率下降了，于是加 memcached 节点，添加了后，发现因为连接频率导致的问题仍然存在，并没有好转，称之为 “无底洞现象” 。

目前主流的数据库、缓存、Nosql、搜索中间件等技术栈中，都支持 “分片” 技术，来满足 “高性能、高并发、高可用、高扩展” 等要求。有些是在 client 端通过 Hash 取模（或一致性 Hash）将值映射到不同的实例上，有些是在 client 端通过取值范围的方式映射的。当然，也有些是在服务器端进行的。但是，每一次操作都可能需要和不同节点进行网络通信来完成，实例节点越多，则开销会越大，对性能影响就越大。

主要可以从如下几个方面避免和优化：

1. 数据分布方式

有些业务数据可能适合 Hash 分布，而有些业务适合采用范围分布，这样能够从一定程度避免网络 IO 的开销。

2. IO 优化

可以充分利用连接池，NIO 等技术来尽可能降低连接开销，增强并发连接能力。

3. 数据访问方式

一次性获取大的数据集会比分多次去获取小数据集的网络 IO 开销更小。

当然，缓存无底洞现象并不常见。在绝大多数的公司里可能根本不会遇到。