对于web系统中增加缓存服务，使用起来还是挺方便的，目前可采用的方案比较多，有微软的企业库，memcached等等。但如果需要很好的对项目中的缓存进行监控管理，也不是一件特别容易的事情，例如：监控缓存服务器上都有哪些项目使用了缓存，具体都有多少个key，大小，单个key的命中率以及过期时间等信息。有了这些信息，就非常容易排查内存为什么快用完的问题，如果再提供手动过期缓存的服务，就更好了，有的时候由于数据出错，需要紧急让缓存失效，此种办法影响最小。
这篇我来总结了针对memcached的缓存管理。
其实memcached本身也提供了一些缓存统计信息，例如:当前总共的缓存数量，使用的内存量,总获取次数,总的写入次数,总的命中次数等等，但这种统计信息粒度太大:
1:无法具体到单个key，如果我们想针对某一个key统计它的命中率情况，就不好办了。
2:无法分析系统中都有哪些项目使用了key,哪个项目占用的key多,内存多。
3:无法实现手工过期，这种需求某些特殊情况下也是很有帮助的。
既然memcached本身不提供，我这里采用了一种变通的方式来记录我们特定的信息。
首先我们引进一个概念:分区,这个分区可以理解成电脑上的硬盘分区，用户可以把不同的文件放在不同的分区上，这样在管理上也容易些,同样分区底下有子分区，就像电脑上的文件一样，子分区下面就是具体的key了，对于我们的cache后台管理，可以这样理解，一个项目可以分配为一个分区，按项目功能模块可以分为不同的子分区，子分区下来分散着N多key。
实现方案：我们可以对每个key的访问记录下它的一些信息，例如：大小，所属分区名，过期时间，访问命中率，然后把这些信息在每个memcached 实例上创建一个特殊key,用于存储key的访问信息。
注意点：
1:由于记录访问信息都需要更新特殊key,如果过于频繁，会影响正常的cache性能，所以可以考虑形成一个内存队列，当数量达到多少后(如果key使用频率不高，还可以设定时间,当过了这个时间，即使数量不够也进行更新)，统一更新特殊key内容。
2:由于memcached有单个key大小限制，所以对于这种统计信息key,不能过大，记录key访问信息时，尽量以文本形式存储，这样能保证最小。
3:每个实例中对应一个用于存储key访问信息的key，这样可以统计更多的key。
监控视图：通过上面的努力，我们可以形成三个视图：
第一：memcached 实例视图，以某个具体cache实例为单位，呈现memcached服务本身所提供的统计信息，还包含此实例中包含了多少个分区,即实例上包含了多少个项目使用的缓存。
第二：分区视图，根据分区名称，集合所有节点的数据，最终汇总出统计数据，例如可以统计酒店项目总共使用了多少个key等,这对分析key的分布情况比较有帮助。
第三：key视图，呈现具体key的访问信息，以及手工过期功能。
总结：上面的方案虽然能实现需求，但在实际生产环境中，尽量不要打开这种监控功能，需要的时候再打开，尽量让cache的效率最高。