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Memcache学习总结

一:简介

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1:memcache是一个高性能的分布式的内存对象缓存系统,它在内存里维护一个统一的巨大的hash表。能用来缓存各种格式的数据,包括图像、视频、文件以及数据库检索等结果(将数据调到内存中,然后从内存中读取,从而大大提高读取速度)

2:memcache是以守护程序方式运行于一个或多个服务器中,随时会接收客户的连接和操作。

二:memcache的主要特点

1:基于c/s架构,协议简单

2:机遇libevent的事件处理

3:自主内存存储处理

4:机遇客户端的memcached分布式

特性与限制

1:在memcache中可以保存的item数据是没有限制的,只要内存足够。

Memcached单进程在32位系统中使用内存为2G,若在64位系统则没有限制,这是由于32位系统限制单进程最多可使用2G内存,要使用更多内存,可以分多个端口开启多个Memcached进程 。

30天的数据过期时间,设置为永久也会在这个时间过期。最长键长为250字节,大于该长度无法存储。同事连接数是200

2:memcache是一种无阻塞的socket通信方式服务,基于libevent库,犹豫无阻塞通信,对内存读写速度非常快。

3:memcache分服务器和客户端,可以配置多个服务器和客户端。memcache作为小规模的数据分布式平台室分有效果。

4:memcache是键值一一对应,key默认不能超过128字节

三:原理

3.1 运行原理图

自主的内存存储处理

数据存储方式::Slab Allocation

数据过期方式:Lazy Expiration + LRU

(Lazy Expiration:内部不监视记录过期时间,只在get时查看记录的时间戳,检查记录是否过期)

(LRU:memcache会优先使用已超时的记录的空间,但即使如此,也会发生追加新记录时空间不足的情况,此时就要使用名为least Recently used 机制来分配空间。顾名思义,这是删除”最近最少使用“记录的机制。)

四:其他

适用memcached的业务场景?

1)如果网站包含了访问量很大的动态网页,因而数据库的负载将会很高。由于大部分数据库请求都是读操作,那么memcached可以显著地减小数据库负载。

2)如果数据库服务器的负载比较低但CPU使用率很高,这时可以缓存计算好的结果( computed objects )和渲染后的网页模板(enderred templates)。

3)利用memcached可以缓存session数据、临时数据以减少对他们的数据库写操作。

4)缓存一些很小但是被频繁访问的文件。

5)缓存Web \'services\'(非IBM宣扬的Web Services,译者注)或RSS feeds的结果.。

3、不适用memcached的业务场景?

1)缓存对象的大小大于1MB

Memcached本身就不是为了处理庞大的多媒体(large media)和巨大的二进制块(streaming huge blobs)而设计的。

2)key的长度大于250字符

3)虚拟主机不让运行memcached服务

如果应用本身托管在低端的虚拟私有服务器上,像vmware, xen这类虚拟化技术并不适合运行memcached。Memcached需要接管和控制大块的内存,如果memcached管理 的内存被OS或 hypervisor交换出去,memcached的性能将大打折扣。

4)应用运行在不安全的环境中

Memcached未提供任何安全策略,仅仅通过telnet就可以访问到memcached。如果应用运行在共享的系统上,需要着重考虑安全问题。

5)业务本身需要的是持久化数据或者说需要的应该是database

4、 不能够遍历memcached中所有的item

这个操作的速度相对缓慢且阻塞其他的操作(这里的缓慢时相比memcached其他的命令)。memcached所有非调试(non-debug)命令,例如add, set, get, fulsh等无论

memcached中存储了多少数据,它们的执行都只消耗常量时间。任何遍历所有item的命令执行所消耗的时间,将随着memcached中数据量的增加而增加。当其他命令因为等待(遍历所有item的命令执行完毕)而不能得到执行,因而阻塞将发生。

5、 memcached能接受的key的长度是250个字符

memcached能接受的key的长度是250个字符。需要注意的是,250是memcached服务器端内部的限制。如果使用的Memcached客户端支持"key的前缀"或类似特性,那么key(前缀+原始key)的长度是可以超过250个字符的。推荐使用较短的key,这样可以节省内存和带宽。

6、 单个item的大小被限制在1M byte之内

因为内存分配器的算法就是这样的。

详细的回答:

1)Memcached的内存存储引擎,使用slabs来管理内存。内存被分成大小不等的slabs chunks(先分成大小相等的slabs,然后每个slab被分成大小相等chunks,不同slab的chunk大小是不相等的)。chunk的大小依次从一个最小数开始,按某个因子增长,直到达到的可能值。如果最小值为400B,值是1MB,因子是1.20,各个slab的chunk的大小依次是:

slab1 - 400B;slab2 - 480B;slab3 - 576B ...slab中chunk越大,它和前面的slab之间的间隙就越大。因此,值越大,内存利用率越低。Memcached必须为每个slab预先分配内存,因此如果设置了较小的因子和较大的值,会需要为Memcached提供更多的内存。

2)不要尝试向memcached中存取很大的数据,例如把巨大的网页放到mencached中。因为将大数据load和unpack到内存中需要花费很长的时间,从而导致系统的性能反而不好。如果确实需要存储大于1MB的数据,可以修改slabs.c:POWER_BLOCK的值,然后重新编译memcached;或者使用低效的malloc/free。另外,可以使用数据库、MogileFS等方案代替Memcached系统。

7、 memcached的内存分配器是如何工作的?为什么不适用malloc/free!?为何要使用slabs?

实际上,这是一个编译时选项。默认会使用内部的slab分配器,而且确实应该使用内建的slab分配器。最早的时候,memcached只使用malloc/free来管理内存。然而,这种方式不能与OS的内存管理以前很好地工作。反复地malloc/free造成了内存碎片,OS最终花费大量的时间去查找连续的内存块来满足malloc的请求,而不是运行memcached进程。slab分配器就是为了解决这个问题而生的。内存被分配并划分成chunks,一直被重复使用。因为内存被划分成大小不等的slabs,如果item的大小与被选择存放它的slab不是很合适的话,就会浪费一些内存。

8、memcached对item的过期时间有什么限制?

item对象的过期时间最长可以达到30天。memcached把传入的过期时间(时间段)解释成时间点后,一旦到了这个时间点,memcached就把item置为失效状态,这是一个简单但obscure的机制。

9、什么是二进制协议,是否需要关注?

二进制协议尝试为端提供一个更有效的、可靠的协议,减少客户端/服务器端因处理协议而产生的CPU时间。根据Facebook的测试,解析ASCII协议是memcached中消耗CPU时间最多的

环节。

10、 memcached的内存分配器是如何工作的?为什么不适用malloc/free!?为何要使用slabs?

实际上,这是一个编译时选项。默认会使用内部的slab分配器,而且确实应该使用内建的slab分配器。最早的时候,memcached只使用malloc/free来管理内存。然而,这种方式不能与OS的内存管理以前很好地工作。反复地malloc/free造成了内存碎片,OS最终花费大量的时间去查找连续的内存块来满足malloc的请求,而不是运行memcached进程。slab分配器就是为了解决这个问题而生的。内存被分配并划分成chunks,一直被重复使用。因为内存被划分成大小不等的slabs,如果item的大小与被选择存放它的slab不是很合适的话,就会浪费一些内存。

11、memcached是原子的吗?

所有的被发送到memcached的单个命令是完全原子的。如果您针对同一份数据同时发送了一个set命令和一个get命令,它们不会影响对方。它们将被串行化、先后执行。即使在多线程模式,所有的命令都是原子的。然是,命令序列不是原子的。如果首先通过get命令获取了一个item,修改了它,然后再把它set回memcached,系统不保证这个item没有被其他进程(process,未必是操作系统中的进程)操作过。memcached 1.2.5以及更高版本,提供了gets和cas命令,它们可以解决上面的问题。如果使用gets命令查询某个key的item,memcached会返回该item当前值的唯一标识。如果客户端程序覆写了这个item并想把它写回到memcached中,可以通过cas命令把那个唯一标识一起发送给memcached。如果该item存放在memcached中的唯一标识与您提供的一致,写操作将会成功。如果另一个进程在这期间也修改了这个item,那么该item存放在memcached中的唯一标识将会改变,写操作就会

失败。


文章题目:Memcache学习总结
网站链接:http://mswzjz.cn/article/cjpeed.html

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