Memcached总结

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目前我们使用Memcache来实现系统的无状态,以便无障碍的集群化部署,为了较少投入而解决单点雪崩的问题,我们购买了阿里云的云数据库Memcached版。

Memcached相关命令

安装memcached

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yum clean all
yum -y update
yum -y install memcached

启动memcached

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/usr/local/bin/memcached -d -m 10 -u root -l 192.168.0.200 -p 12000 -c 256 -P /tmp/memcached.pid

-d选项是启动一个守护进程,
-m是分配给Memcache使用的内存数量,单位是MB,我这里是10MB,
-u是运行Memcache的用户,我这里是root,
-l是监听的服务器IP地址,如果有多个地址的话,我这里指定了服务器的IP地址192.168.0.200,
-p是设置Memcache监听的端口,我这里设置了12000,最好是1024以上的端口,
-c选项是最大运行的并发连接数,默认是1024,我这里设置了256,按照你服务器的负载量来设定,
-P是设置保存Memcache的pid文件,我这里是保存在 /tmp/memcached.pid,

结束Memcached进程

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kill `cat /tmp/memcached.pid`

适用memcached的业务场景

  • 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。

  • 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)。

  • 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。

  • 缓存一些很小但是被频繁访问的文件。

  • 缓存Web ‘services’(非IBM宣扬的Web Services,译者注)或RSS feeds的结果。

不适用memcached的业务场景

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。

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。

应用运行在不安全的环境中

Memcached为提供任何安全策略,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。

业务本身需要的是持久化数据或者说需要的应该是database

不能能够遍历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。

memcached能接受的key的最大长度是250个字符

memcached能接受的key的最大长度是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)的最大长度是可以超过250个字符的。推荐使用较短的key,这样可以节省内存和带宽。

单个item的大小被限制在1M byte之内

Memcached存储单个item最大数据是在1MB内,如果数据超过1M,存取set和get是都是返回false,而且引起性能的问题。

所以Memcahce不适合缓存大数据,超过1MB的数据,可以考虑在客户端压缩或拆分到多个key中。大的数据在进行load和uppack到内存的时候需要花很长时间,从而降低服务器的性能。

Memcached支持最大的存储对象为1M。这个值由其内存分配机制决定的。

memcached默认情况下采用了名为Slab Allocator的机制分配、管理内存。在该机制出现以前,内存的分配是通过对所有记录简单地进行malloc和free来进行的。但是,这种方式会导致内存碎片,加重操作系统内存管理器的负担,最坏的情况下,会导致操作系统比memcached进程本身还慢。Slab Allocator就是为解决该问题而诞生的。Slab Allocator的基本原理是按照预先规定的大小,将分配的内存分割成特定长度的块,以完全解决内存碎片问题.

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,直到达到最大的可能值。如果最小值为400B,最大值是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,最大值越大,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最大值,会需要为Memcached提供更多的内存。

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。

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。

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。

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。

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。

详细了解Memcached的内存分配机制:

http://cjjwzs.javaeye.com/blog/762453

Memcache存储大数据的问题

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