memcached调优

思路

• 提高内存命中率
• 减少内存浪费
• 增加内存重复利用率

辅助调优命令

• Stats命令：查看服务器的运行状态和内部数据
• Stats settings：查看服务器设置

参数	参数作用
maxbytes	最大字节数限制
maxconns	允许最大连接数
growth_factor	自增长因子
chunk_size	key+value+flags大小
reqs_per_event	最大吞吐量

• Stats items/slabs：数据项统计/区块统计

参数	参数作用
number	该slab中对象数，不包含过期对象
age	LRU中最老对象的过期时间
evicted	LRU释放对象数
evicted_nonzero	设置了非0时间的LRU释放对象数
evicted_time	最后一次LRU秒数，监控频率
outofmemory	不能存储对象次数
tailrepairs	修复slabs次数
reclaimed	使用过期对象空间存储对象次数

slab核心参数

参数	参数作用
chunk_size	chunk大小
chunk_per_page	每个page的chunk数量
total_pages	page数量
total_chunk	chunk数量*page数量
get_hits	get命中率
userd_chunks	已被分配的chunk数量
free_ chunks	剩余的chunk数
mem_requested	使用过期对象空间存储对象次数
active_slabs	slab数量

分析.png

内存调优

在这脸简单回顾Memcached的Slab Allocator机制

Slab Allocator.png

说明：

1. 如图所示，Slab下面划分Page，Page下面划分Chunk
2. 同一个Slab下面所有Chunk大小一样，不同Slab使用自增长因子递增
3. 在Slab Class中存放Chunk大小与Slab的对应关系，客户端访问Xmemcached后，先根据存放内容的大小寻找合适的Slab

存在的问题

1. 存不满Chunk
2. 热点数据的堆积
3. Slab不能被Page整除
4. Page不能被Chunk整除

思路

1. 调整Chunk大小
2. 调整自增长因子

场景：MSM

存储的特点：

1. 数据长度集中在某几个区域内
2. 分均匀分布

优化思路：

1. 数据集中在那几个区域内【eg:90 100 110】
2. 能不能将chunk调成一致
   在eg中，如果调成一致那就是要110，对于存储90的数据就会浪费20byte空间，如果90的数据很多浪费的空间就会比较大
3. 调整Chunk大小和自增长因子、slab大小
   比如我们有90M空间，划分成3个Slab，每个Slab就是30M，调自增长因子为1.1，那么chunk大小基本是按照90 100 110左右分布

使用限制和建议

• 限制：

1. 不提供持久化机制
2. Memcached只有理论上的永久持久化【30天】
3. 不提供安全机制，要放在防火墙之后
4. Memcached的理论最大key长度为250字节
5. 单个item最大长度为1M
6. 连接数 并发数200 软连接1024
7. 不提供冗余机制

• 建议

1. 基于文本形式的存储，Memcached目前效率最高
2. 作为数据库前端
3. 作为热点数据缓存
4. 提升web应用速度
5. 提高扩展性
6. 缓存一些查询结果
7. 推荐使用多级缓存