• Memcached相关内容总结


    1.Memcached常用命令总结

    Memcached命令格式一般为:
    command
    其中描述如下:

    参数 描述
    command 操作命令,一般为set/add/replace/get/delete等
    key 缓存的key,Memcache内部限制不能超过250个字符,
    flag 标识数据格式,比如JSON、XML等
    expiration time 过期时间,单位为s,0为不过期,最好设置过期时间,以免保存大量无效数据,最大过期时间为30天,超过30天则缓存获取不到
    bytes 字节数,比如1234,则字节数为4
    value 缓存中的值

    比如以下命令:

    set name 0 0 4 test// key 为name,value为test,字节数4个,缓存不过期
    

    常用命令列表如下:

    命令 描述
    set 添加或者更新
    get 获取数据
    add 数据不存在的时候添加
    replace 数据存在的时候替换value的值
    append 后面追加
    prepend 前面追加

    2.Memcached主要特征

    1.协议简单

    server和client的通信并不使用复杂的XML或者json协议,而是使用简单的文本协议和二进制协议
    

    2.内置内存存储方式

    Memcached是纯内存存储,不支持持久化,因此当Memcached重启或者机器重启的时候所有数据会丢失。
    

    因此会存在数据重启无法恢复的问题

    3.Memcached使用客户端分布式

    Memcached服务端没有分布式的功能,各个实例之间并不会互相通信或者数据共享,因此需要依赖客户端实现分布式。
    

    3.Memcached存在的问题

    1.因此会存在数据重启无法恢复的问题  
    
    可以通过配合持久化数据库MemcachedDB使用  
    
    2.无法通过key做范围查询
    
    3.没有提供高可用相关支持,只能通过客户端逻辑来处理,比如写入的时候同时写入主备服务器
    

    4.Memcached内存存储分析

    Memcached使用Slab Allocator机制分配和管理内存,这种分配机制可以减少内存碎片的产生,减轻系统管理内存的负担。

    Slab Allocator的分配机制其实很简单,就是将内存分割成各种尺寸的内存快(Chunk)并将尺寸相同的内存块分组Slab Class。其中分配的快可以重新利用,不会释放到内存中。
    其中分配给Slab Class的内存空间为Page(默认大小为1MB)。
    内存分配结构大致如下:

    分配的内存快大小目前默认最小内存块为:88Bytes,Growth Factor决定了内存块增长的幅度,默认值为1.25,可以通过启动参数配置。

    这种分配方式在一定程度上也会造成内存的浪费,比如要保存100字节的数据的时候,只能放到112Bytes的内存块中,剩余的12Byte内存空间被浪费。

    结构中各个部分数量的计算:

    Page个数 = 内存总空间 / 1MB
    各个Page中Chunk的个数 = 1MB / Chunk的大小
    Chunk大小计算 = 初始值 * Growth Factor
    

    当设置缓存的时候,会根据Item的大小来决定保存到那个Slab Class中,其中Item大小为:

    key长 + value长度 + 后缀长度 + item长度大小(32个字节)
    

    其中Memcached可以保存的数据Item最大为1MB。

    5.Memcached典型问题分析

    对于Memcached的使用中一般会出现以下问题:

    1. 容量问题
    单一节点无法突破内存上限
    2. 服务高可用
    服务宕机会导致访问全部穿透数据库
    3. 扩展问题
    无法突破单实例请求峰值
    

    Memcached当达到内存上线的时候,会对内存数据进行垃圾回收,垃圾回收有两种方式:

    1.Lazy模式,Memcached不会自动去检查数据的过期情况,而是在查询的时候,检查数据的过期情况,然后对数据进行相应处理。
    2.使用LRU算法进行内存垃圾回收(最近最少使用算法)
    其中垃圾回收是在Slab Class范围内的,并不是全局的LRU
    

    对于Memcached使用集群的方式,有两种算法来计算缓存落在那一台缓存机器。

    方法一: key.hashCode() / 缓存节点个数
    缺点:当对分布式缓存中添加、删除或者节点故障剔除操作中,会导致所有的历史数据都无法找到
    方法二:使用一致性哈希算法可以解决1中的问题
    
    数据一致性问题怎么解决
    key冲突的问题解决

    可以使用明明空间,对于不同的系统,使用不同的明明空间,比如前缀:ns_

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