Memcache分布式部署

基础环境
其实基于PHP扩展的Memcache客户端实际上早已经实现，而且非常稳定。先解释一些名词，Memcache是danga.com的一个开源项目，可以类比于MySQL这样的服务，而PHP扩展的Memcache实际上是连接Memcache的方式。

首先，进行Memcache被安装具体可查看：
Linux下的Memcache安装：http://www.ccvita.com/257.html
Windows下的Memcache安装：http://www.ccvita.com/258.html；
其次，进行PHP扩展的安装，官方地址是http://pecl.php.net/package/memcache
最后，启动Memcache服务，比如这样

  
  
  
  
  
  	  	
   
   
   
   
 
    
 
     
 /usr/local/bin/memcached -d -p 11213 -u root -m 10 -c 1024 -t 8 -P /tmp/memcached.pid  
 
    
 
    
 
     
 /usr/local/bin/memcached -d -p 11214 -u root -m 10 -c 1024 -t 8 -P /tmp/memcached.pid  
 
    
 
    
 
     
 /usr/local/bin/memcached -d -p 11215 -u root -m 10 -c 1024 -t 8 -P /tmp/memcached.pid 
 
    
 
   
    
  
  
  
  
  

启动三个只使用10M内存以方便测试。

分布式部署

PHP的PECL扩展中的memcache实际上在2.0.0的版本中就已经实现多服务器支持，现在都已经2.2.5了。请看如下代码

  
  
  
  
  
  	  	
   
   
   
   
 
    
 
     
 $memcache = new Memcache; 
 
    
 
    
 
     
 $memcache->addServer('localhost', 11213);  
 
    
 
    
 
     
 $memcache->addServer('localhost', 11214);  
 
    
 
    
 
     
 $memcache->addServer('localhost', 11215);  
 
    
 
    
 
     
 $memStats = $memcache->getExtendedStats();  
 
    
 
    
 
     
 print_r($memStats); 
 
    
 
   
    
  
  
  
  
  

通过上例就已经实现Memcache的分布式部署，是不是非常简单。

分布式系统的良性运行
在Memcache的实际使用中，遇到的最严重的问题，就是在增减服务器的时候，会导致大范围的缓存丢失，从而可能会引导数据库的性能瓶颈，为了避免出现这种情况，请先看Consistent hashing算法，中文的介绍可以参考这里，通过存取时选定服务器算法的改变，来实现。

修改PHP的Memcache扩展memcache.c的源代码中的

  
  
  
  
  
  	  	
   
   
   
   
 
    
 
     
 "memcache.hash_strategy" = standard 
 
    
 
   
    
  
  
  
  
  

为

  
  
  
  
  
  	  	
   
   
   
   
 
    
 
     
 "memcache.hash_strategy" = consistent 
 
    
 
   
    
  
  
  
  
  

重新编译，这时候就是使用Consistent hashing算法来寻找服务器存取数据了。

有效测试数据表明，使用Consistent hashing可以极大的改善增删Memcache时缓存大范围丢失的情况。
NonConsistentHash: 92% of lookups changed after adding a target to the existing 10
NonConsistentHash: 90% of lookups changed after removing 1 of 10 targets
ConsistentHash: 6% of lookups changed after adding a target to the existing 10
ConsistentHash: 9% of lookups changed after removing 1 of 10 targets