深入解析memcached：内存存储与分布式算法

"这是一份详尽的memcached学习资料，由长野雅广和前坂徹撰写，charlee翻译。本书介绍了memcached的基础知识、内存存储机制、删除策略以及分布式算法，是学习memcached的理想教材。" memcached是一种广泛使用的高性能、分布式内存对象缓存系统，用于减轻数据库负载，提高Web应用的性能。它通过将数据存储在内存中，快速响应来自客户端的请求，以实现高速的数据访问。 1. memcached基础： - **定义**：memcached是一个简单的键值存储服务，用于临时存储（或缓存）数据和对象。 - **特性**：其协议简洁，基于libevent的事件处理使得它能够高效地处理大量并发连接。memcached采用内置内存存储，数据不持久化，适合存储非关键性的临时数据。此外，它的分布式特性无需各个实例间通信，降低了复杂性。 2. 安装与使用： - **安装**：memcached的安装过程相对简单，可以通过包管理器或源码编译安装。 - **启动**：安装完成后，可以使用命令行工具启动服务。 - **客户端连接**：客户端可以使用各种语言（如Perl的Cache::Memcached模块）与memcached建立连接，进行数据的存取操作。 - **操作**：包括设置、获取、删除数据以及增一和减一操作。 3. 内存存储机制： - **Slab Allocation**：memcached使用Slab Allocation机制来有效地管理内存，避免碎片化。每个Slab对应一个固定大小的对象类，存储相同大小的数据，从而便于重复使用。 - **缺点**：Slab Allocation可能导致内存利用率不高，因为无法精确匹配所有数据大小，可能会有空闲空间。 - **调优**：可以通过调整 GrowthFactor 来优化内存分配策略，适应不同大小的数据需求。 - **监控**：通过内部状态查看工具，可以监控slabs的使用情况，以评估和优化性能。 4. 删除机制与发展方向： - **删除策略**：memcached采用LazyExpiration策略，数据不会立即删除，而是标记为过期，直到再次被访问时才实际清除，这样能更高效地利用资源。 - **LRU（Least Recently Used）**：当内存满时，LRU策略用于决定哪些数据应该被淘汰，优先移除最近最少使用的数据。 - **最新发展**：memcached正在发展二进制协议以提高效率，并支持外部引擎，以适应更复杂的存储需求。 5. 分布式算法： - **分布式**：memcached的分布式架构允许数据分散在多个服务器上，减少单点故障并均衡负载。 - **Cache::Memcached的分发**：通常使用简单的哈希算法将键映射到服务器，但这种方法可能导致数据分布不均。 - **一致性哈希**：为了解决这个问题，Consistent Hashing提供了更均匀的数据分布，即使服务器增减，对整个哈希环的影响也较小，从而保持稳定的数据映射。 这份资料深入浅出地介绍了memcached的核心概念和技术，对于理解和使用memcached进行性能优化具有很高的参考价值。通过学习，读者不仅可以掌握memcached的基本操作，还能理解其内部机制，以及如何通过调优和分布式策略来提升系统的整体性能。