Memcached 学习篇【转】

Memcached是danga.com（运营LiveJournal的技术团队）开发的一套分布式内存对象缓存系统，用于在动态系统中减少数据库负载，提升性能。

特点

协议简单
基于libevent的事件处理
内置内存存储方式
memcached不互相通信的分布式

Memcached处理的原子是每一个（key，value）对（以下简称kv对），key会通过一个hash算法转化成hash-key，便于查找、对比以及做到尽可能的散列。同时，memcached用的是一个二级散列，通过一张大hash表来维护。

Memcached有两个核心组件组成：服务端（ms）和客户端（mc），在一个memcached的查询中，mc先通过计算key的hash值来确定kv对所处在的ms位置。当ms确定后，客户端就会发送一个查询请求给对应的ms，让它来查找确切的数据。因为这之间没有交互以及多播协议，所以 memcached交互带给网络的影响是最小化的。

内存分配

默认情况下，ms是用一个内置的叫“块分配器”的组件来分配内存的。舍弃c++标准的malloc/free的内存分配，而采用块分配器的主要目的是为了避免内存碎片，否则操作系统要花费更多时间来查找这些逻辑上连续的内存块（实际上是断开的）。用了块分配器，ms会轮流的对内存进行大块的分配，并不断重用。当然由于块的大小各不相同，当数据大小和块大小不太相符的情况下，还是有可能导致内存的浪费。

同时，ms对key和data都有相应的限制，key的长度不能超过250字节，data也不能超过块大小的限制 --- 1MB。
因为mc所使用的hash算法，并不会考虑到每个ms的内存大小。理论上mc会分配概率上等量的kv对给每个ms，这样如果每个ms的内存都不太一样，那可能会导致内存使用率的降低。所以一种替代的解决方案是，根据每个ms的内存大小，找出他们的最大公约数，然后在每个ms上开n个容量=最大公约数的 instance，这样就等于拥有了多个容量大小一样的子ms，从而提供整体的内存使用率。

缓存策略

当ms的hash表满了之后，新的插入数据会替代老的数据，更新的策略是LRU（最近最少使用），以及每个kv对的有效时限。Kv对存储有效时限是在mc端由app设置并作为参数传给ms的。

同时ms采用是偷懒替代法，ms不会开额外的进程来实时监测过时的kv对并删除，而是当且仅当，新来一个插入的数据，而此时又没有多余的空间放了，才会进行清除动作。

缓存数据库查询

现在memcached最流行的一种使用方式是缓存数据库查询，下面举一个简单例子说明：

App需要得到userid=xxx的用户信息，对应的查询语句类似：

“SELECT * FROM users WHERE userid = xxx”

App先去问cache，有没有“user:userid”（key定义可预先定义约束好）的数据，如果有，返回数据；如果没有，App会从数据库中读取数据，并调用cache的add函数，把数据加入cache中。

当取的数据需要更新，app会调用cache的update函数，来保持数据库与cache的数据同步。

从上面的例子我们也可以发现，一旦数据库的数据发现变化，我们一定要及时更新cache中的数据，来保证app读到的是同步的正确数据。当然我们可以通过定时器方式记录下cache中数据的失效时间，时间一过就会激发事件对cache进行更新，但这之间总会有时间上的延迟，导致app可能从 cache读到脏数据，这也被称为狗洞问题。（以后我会专门描述研究这个问题）

数据冗余与故障预防

从设计角度上，memcached是没有数据冗余环节的，它本身就是一个大规模的高性能cache层，加入数据冗余所能带来的只有设计的复杂性和提高系统的开支。

当一个ms上丢失了数据之后，app还是可以从数据库中取得数据。不过更谨慎的做法是在某些ms不能正常工作时，提供额外的ms来支持cache，这样就不会因为app从cache中取不到数据而一下子给数据库带来过大的负载。

同时为了减少某台ms故障所带来的影响，可以使用“热备份”方案，就是用一台新的ms来取代有问题的ms，当然新的ms还是要用原来ms的IP地址，大不了数据重新装载一遍。

另外一种方式，就是提高你ms的节点数，然后mc会实时侦查每个节点的状态，如果发现某个节点长时间没有响应，就会从mc的可用server列表里删除，并对server节点进行重新hash定位。当然这样也会造成的问题是，原本key存储在B上，变成存储在C上了。所以此方案本身也有其弱点，最好能和“热备份”方案结合使用，就可以使故障造成的影响最小化。

Memcached客户端（mc）

Memcached客户端有各种语言的版本供大家使用，包括java，c，php，.net等等，具体可参见memcached api page [2]。
大家可以根据自己项目的需要，选择合适的客户端来集成。

缓存式的Web应用程序架构

有了缓存的支持，我们可以在传统的app层和db层之间加入cache层，每个app服务器都可以绑定一个mc，每次数据的读取都可以从ms中取得，如果没有，再从db层读取。而当数据要进行更新时，除了要发送update的sql给db层，同时也要将更新的数据发给mc，让mc去更新ms中的数据。

性能测试

Memcached 写速度
平均速度: 16222 次/秒
最大速度 18799 次/秒

Memcached 读速度
平均速度: 20971 次/秒
最大速度 22497 次/秒

Memcachedb 写速度
平均速度: 8958 次/秒
最大速度 10480 次/秒

Memcachedb 读速度
平均速度: 6871 次/秒
最大速度 12542 次/秒