Memcached 主要特性

a、数据仅存在于内存中，宕机或重启数据将全部失效

b、内容数据达到启动时设定内存指定值后、基于LRU算法删除缓存，LAZY模式、可指定最大内存用量。

c、实际瓶颈在于网络连接、占应较少的CPU资源

d、服务器端无分布式功能(C开发)、取决于客户端的实现(php、C#、java)、可布署多台服务器，访问时做个均衡策略如根据IP分配连接负载。

e、存储的节点数据键名250字节、键值限制在1MB、只适合普通字符串、作为小规模的数据分布式平台是十分有效果.

f、32位机器单进程使用最大内存2G、可分多个端口开启多进程支持、64位机器可认为无上限

数据直接放到内存需要解决的问题：

a、不能进行分布式扩展

b、缺乏一个有效的信息过期机制

c、多个并发同时使用共享使用失效机制

d、文件fd无法异步法、无法加入异步IO高速并发访问体系中

Memcached的分布式特点

1:服务器端不关心分布式。
2:依靠客户端来实现分布式。
3:客户端存储着可以访问到的Memcached服务器列表。
4:在客户端用算法来保证,对同样key值的数据,读写都操作同一个服务器。

调优方法：

1，f参数:
factor增长因子,默认为1.25,曾经为2,值越小,slab中chunk size差距越小,内存浪费越小。1.25适合缓存几百字节的对象。
建议:计算一下数据的预期平均长度,调整factor,以获得最恰当的设置。
2，n参数:chunk初始值
3，slab尾部剩余空间
解决办法:规划slab=chunk*n整数倍
slab中chunk利用率低:申请的slab只存放了一个Item
解决办法:规划slab=chunk
chunk存储Item浪费
如Item是100,存到128字节chunk,就有28字节浪费
解决办法:规划chunk=Item

Memcached 的使用目的

通过缓存数据库查询结果,减少数据库访问次数;还有就是缓存热点数据,以提高Web应用的速度、提高可扩展性。

1, 缓存简单的查询结果:查询缓存存储了给定查询语句对应的整个结果集,最合适缓存那些经常被用到,但不会改变的SQL语句对应查询到的结果集,比如载入特定的过滤内容；

2, 缓存简单的基于行的查询结果；

3, 缓存的不只是SQL数据,可以缓存常用的热点数据,比如页面,以节省CPU时间使用分层的缓存；

4, 特别注意:当数据更新时需要更新缓存；

Memcached 的典型使用场景

想象有这么一个场景，一个电子商务网站，在网站的左侧会是商品的分类，中间是商品搜索结果的列表，可以查看商品信息和商家的基本信息和相关商家的信誉度信息。

在这个场景下，因为一个商场的类别不会经常改变的。实时性不是很高，这样应该放到缓存中取的。

一般时候做法：

执行一次或者多次sql从数据库中查询全站的商品分类---->>递归形成你所需的分类tree------>>进入处理数据------->>显示到页面上。

在使用 memcached做法：

第一次显示的时候：判断memcached缓存中是否有该分类----没有----->执行一次或者多次sql从数据库中查询全站的商品分类----->放到memcached中------->>进入处理数据------->>显示到页面

第二次显示的判断memcached缓存中是否有该分类----有--->>-从memcached中取出数据-------->>进入处理数据------->>显示到页面

当这个过程首次发生时，数据将正常地从数据库或其他数据源加载，然后再存储到 memcached 内。当下一次访问此信息时，它就会从 memcached 中取出，而不是从数据库加载，节省了时间和 CPU 循环。

但是要是数据中的数据改变怎么来更新memcached中的数据呢

过程为：更新数据库中分类的信息------->找到memcached中key值，删除------>重新插入到你的memcached中就可以了

memcached 内的存储操作是原子的，所以信息的更新不会让客户机只获得部分数据；它们获得的或者是老版本，或者是新版本。

1，分布式应用。

2，数据库前段缓存。

3，服务器间数据共享。

4，变化频繁,查询频繁的数据,但是不一定写入数据库,比如:用户在线状态。

5，变化不频繁,查询频繁,不管是否入库,都比较适合使用。

Memcached 不适合使用Memcached的场景

1:变化频繁, 一变化就要入库类的应用,比如股票,金融。

2:那些不需要“分布”的,不需要共享的,或者干脆规模小到只有一台服务器的应用,memcached不会带来任何好处,相反还会拖慢系统效率,因为网络连接同样需要资源。

3:缓存对象的大小大于1MB。

4:key的长度大于250字符。

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