Memcached 学习篇

Memcached是danga.com(运营LiveJournal的技术团队)开发的一套分布式内存对象缓存系统,用于在动态系统中减少数据库 负载,提升性能。

特点

  • 协议简单
  • 基于libevent的事件处理
  • 内置内存存储方式
  • memcached不互相通信的分布式

 

 

Memcached处理的原子是每一个(key,value)对(以下简称kv对),key会通过一个hash算法转化成hash-key,便于查找、对比以及做到尽可能的散列。同时,memcached用的是一个二级散列,通过一张大hash表来维护。

Memcached有两个核心组件组成:服务端(ms)和客户端(mc),在一个memcached的查询中,mc先通过计算key的hash值来 确定kv对所处在的ms位置。当ms确定后,客户端就会发送一个查询请求给对应的ms,让它来查找确切的数据。因为这之间没有交互以及多播协议,所以 memcached交互带给网络的影响是最小化的。


内存分配

默认情况下,ms是用一个内置的叫“块分配器”的组件来分配内存的。舍弃c++标准的malloc/free的内存分配,而采用块分配器的主要目的 是为了避免内存碎片,否则操作系统要花费更多时间来查找这些逻辑上连续的内存块(实际上是断开的)。用了块分配器,ms会轮流的对内存进行大块的分配,并 不断重用。当然由于块的大小各不相同,当数据大小和块大小不太相符的情况下,还是有可能导致内存的浪费。

同时,ms对key和data都有相应的限制,key的长度不能超过250字节,data也不能超过块大小的限制 --- 1MB。
因为mc所使用的hash算法,并不会考虑到每个ms的内存大小。理论上mc会分配概率上等量的kv对给每个ms,这样如果每个ms的内存都不太一样,那 可能会导致内存使用率的降低。所以一种替代的解决方案是,根据每个ms的内存大小,找出他们的最大公约数,然后在每个ms上开n个容量=最大公约数的 instance,这样就等于拥有了多个容量大小一样的子ms,从而提供整体的内存使用率。

缓存策略

当ms的hash表满了之后,新的插入数据会替代老的数据,更新的策略是LRU(最近最少使用),以及每个kv对的有效时限。Kv对存储有效时限是在mc端由app设置并作为参数传给ms的。

同时ms采用是偷懒替代法,ms不会开额外的进程来实时监测过时的kv对并删除,而是当且仅当,新来一个插入的数据,而此时又没有多余的空间放了,才会进行清除动作。

缓存数据库查询

现在memcached最流行的一种使用方式是缓存数据库查询,下面举一个简单例子说明:

App需要得到userid=xxx的用户信息,对应的查询语句类似:

“SELECT * FROM users WHERE userid = xxx”

App先去问cache,有没有“user:userid”(key定义可预先定义约束好)的数据,如果有,返回数据;如果没有,App会从数据库中读取数据,并调用cache的add函数,把数据加入cache中。

当取的数据需要更新,app会调用cache的update函数,来保持数据库与cache的数据同步。

从上面的例子我们也可以发现,一旦数据库的数据发现变化,我们一定要及时更新cache中的数据,来保证app读到的是同步的正确数据。当然我们可 以通过定时器方式记录下cache中数据的失效时间,时间一过就会激发事件对cache进行更新,但这之间总会有时间上的延迟,导致app可能从 cache读到脏数据,这也被称为狗洞问题。(以后我会专门描述研究这个问题)

数据冗余与故障预防

从设计角度上,memcached是没有数据冗余环节的,它本身就是一个大规模的高性能cache层,加入数据冗余所能带来的只有设计的复杂性和提高系统的开支。

当一个ms上丢失了数据之后,app还是可以从数据库中取得数据。不过更谨慎的做法是在某些ms不能正常工作时,提供额外的ms来支持cache,这样就不会因为app从cache中取不到数据而一下子给数据库带来过大的负载。

同时为了减少某台ms故障所带来的影响,可以使用“热备份”方案,就是用一台新的ms来取代有问题的ms,当然新的ms还是要用原来ms的IP地址,大不了数据重新装载一遍。

另外一种方式,就是提高你ms的节点数,然后mc会实时侦查每个节点的状态,如果发现某个节点长时间没有响应,就会从mc的可用server列表里 删除,并对server节点进行重新hash定位。当然这样也会造成的问题是,原本key存储在B上,变成存储在C上了。所以此方案本身也有其弱点,最好 能和“热备份”方案结合使用,就可以使故障造成的影响最小化。

Memcached客户端(mc)

 

Memcached客户端有各种语言的版本供大家使用,包括java,c,php,.net等等,具体可参见memcached api page [2]。
大家可以根据自己项目的需要,选择合适的客户端来集成。

缓存式的Web应用程序架构

有了缓存的支持,我们可以在传统的app层和db层之间加入cache层,每个app服务器都可以绑定一个mc,每次数据的读取都可以从ms中取得,如果 没有,再从db层读取。而当数据要进行更新时,除了要发送update的sql给db层,同时也要将更新的数据发给mc,让mc去更新ms中的数据。


性能测试

Memcached 写速度
平均速度: 16222 次/秒
最大速度 18799 次/秒

 

Memcached 读速度
平均速度: 20971 次/秒
最大速度 22497 次/秒

Memcachedb 写速度
平均速度: 8958 次/秒
最大速度 10480 次/秒

Memcachedb 读速度
平均速度: 6871 次/秒
最大速度 12542 次/秒

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