Memcache 介绍与应用场景
一、概念介绍
Memcache是一个高性能的分布式的内存对象缓存系统，通过在内存里维护一个统一的巨大的hash表，它能够用来存储各种格式的数据，包括图像、视频、文件以及数据库检索的结果等。简单的说就是将数据调用到内存中，然后从内存中读取，从而大大提高读取速度（即用于在动态应用中减少数据库负载，提升访问速度）。
Memcache是danga的一个项目，最早是LiveJournal 服务的，最初为了加速 LiveJournal 访问速度而开发的，后来被很多大型的网站采用。
Memcached是以守护程序方式运行于一个或多个服务器中，随时会接收客户端的连接和操作。
其实Memcache是这个项目的名称，而memcached是它服务器端的主程序文件名，一个是项目名称，一个是主程序文件名。
Memcache是一个高性能的分布式的内存对象缓存系统，通过在内存里维护一个统一的巨大的hash表，它能够用来存储各种格式的数据，包括图像、视频、文件以及数据库检索的结果等。简单的说就是将数据调用到内存中，然后从内存中读取，从而大大提高读取速度（即用于在动态应用中减少数据库负载，提升访问速度）。
Memcache是danga的一个项目，最早是LiveJournal 服务的，最初为了加速 LiveJournal 访问速度而开发的，后来被很多大型的网站采用。
Memcached是以守护程序方式运行于一个或多个服务器中，随时会接收客户端的连接和操作。
其实Memcache是这个项目的名称，而memcached是它服务器端的主程序文件名，一个是项目名称，一个是主程序文件名。
memcached是一种无阻塞的socket通信方式服务，基于libevent库，由于无阻塞通信，对内存读写速度非常之快。
memcached分服务器端和客户端，可以配置多个服务器端和客户端，应用于分布式的服务非常广泛。
memcached作为小规模的数据分布式平台是十分有效果的。
memcached是键值一一对应，key默认最大不能超过128个字 节，value默认大小是1M，也就是一个slabs，如果要存2M的值（连续的），不能用两个slabs，因为两个slabs不是连续的，无法在内存中 存储，故需要修改slabs的大小，多个key和value进行存储时，即使这个slabs没有利用完，那么也不会存放别的数据。
memcached已经可以支持C/C++、Perl、PHP、Python、Ruby、Java、C#、Postgres、Chicken Scheme、Lua、MySQL和Protocol等语言客户端。
官网： http://www.memcache.com.cn/
二、特点
1、高性能
无论哪一种数据库dbms(mysql,oracle,mssql,db2,Postgres等等)，再怎么优化，最终也避不开与慢速的存储介质（硬盘、磁带）进行数据交换，但往往一旦涉及到了存储介质的io操作，存取性能就会急剧下降。memcached，顾名思义，它的全部操作自始至终都是在内存中进行的，所以存取数据的效率非常高。
当然，通常情况下，大型网站对于数据库的操作都会做优化。通常的手段有两种：
a、读写数据分离，采用主/辅库的方式，来分散数据库的压力，提高查询速度。
b、按照业务特点横向或者纵向分割数据库。简单来讲，就是大库变小库，大表变小表，来提高数据库访问的效率。一般来讲，一个数据库具有很多表或者一张表有N多的记录，都会明显的降低数据库的服务能力，比如mysql数据库单表记录达到2000万条左右（笔者以前的工作经验），性能会下降到几乎无法忍受。关于数据库的设计和优化，我们以后可以单独做一个专题，这里不做太多的研究。
数据库会在以下情况下会出现访问瓶颈：
a、事务操作
企业级的数据库（比如mysql的innodb模式）都支持事务操作。由于事务具有原子性，事务中涉及的数据表在运行过程中将会加锁。在这种情况下，访问这些表的数据会出现延迟。
b、数据更新
数据库中任何的表在数据更新过程中，同样会被加锁。在这种情况下，也会出现上面同样的结果。
memcached的操作基本上就不会存在以上情况（实际上也有加锁的情况，在后面再详细探讨），所以它的性能非常高。官方网站上对它的正式评价是very fast。事实上也是如此，相关的实验室测试对比结果，大家可以到网上搜索一下，比比皆是。
2、分布式
所谓分布式系统比较专业的解释是：
一种计算机硬件的配置方式和相应的功能配置方式。它是一种多处理器的计算机系统，各处理器通过互连网络构成统一的系统。系统采用分布式计算结构，即把原来系统内中央处理器处理的任务分散给相应的处理器，实现不同功能的各个处理器相互协调，共享系统的外设与软件。这样就加快了系统的处理速度，简化了主机的逻辑结构。
memcache的分布式特性主要表现在两个方面：
a.memcache客户端mc和服务器端ms可以单独安装在任何独立server上。
当然部署在同一台server上也没问题，甚至于一台机器上可以部署n个memcached。
b.memcache服务器端ms可以安装在任意数量的server上，提供并行存储和计算的能力。
这是分布式特性的本质体现。ms可以形成任意多台server组成的集群，为mc提供服务。
三、工作机制
Memcached 是以守护程序方式运行于一个或多个服务器中，随时接受客户端的连接操作，客户端可以由各种语言编写，目前已知的客户端 API 包括 Perl/PHP/Python/Ruby/Java/C#/C 等等。客户端首先与 Memcached 服务建立连接，然后存取对象。每个被存取的对象都有一个唯一的标识符 key，存取操作均通过这个 key 进行，保存的时候还可以设置有效期。保存在 Memcached 中的对象实际上是放置在内存中的，而不是在硬盘上。Memcached 进程运行之后，会预申请一块较大的内存空间，自己进行管理，用完之后再申请一块，而不是每次需要的时候去向操作系统申请。Memcached将对象保存在一个巨大的Hash表中，它还使用NewHash算法来管理Hash表，从而获得进一步的性能提升。所以当分配给Memcached的内存足够大的时候， Memcached的时间消耗基本上只是网络Socket连接了。
Memcached按照LRU方式调度数据。LRU是Least Recently Used的缩写，即最近最少使用页面置换算法，是为虚拟页式存储管理服务的。LRU算法在实际的工作环境中会与操作系统相关，比如32位的操作系统，最大的寻址空间是4G,如果当前内存的使用超过了这个限度，将被调出内存，内存中总维持最新最常用的数据。64位操作系统大大扩展了内存的寻址能力，所以现在很memcached服务都是运行在64位系统上。
五、应用场景
1、分布式应用。由于memcached本身基于分布式的系统，所以尤其适合大型的分布式系统。
2、数据库前段缓存。数据库常常是网站系统的瓶颈。数据库的大并发量访问，常常造成网站内存溢出。当然我们也可以使用Hibernate的缓存机制。但memcached是基于分布式的，并可独立于网站应用本身，所以更适合大型网站进行应用的拆分。
3、服务器间数据共享。举例来讲，我们将网站的登录系统、查询系统拆分为两个应用，放在不同的服务器上，并进行集群，那这个时候用户登录后，登录信息如何从登录系统服务器同步到查询系统服务器呢？这时候，我们便可以使用memcached，登录系统将登录信息缓存起来，查询系统便可以获得登录信息，就像获取本地信息一样。
不适合应用的场景：
1、缓存的数据量比较小。
2、缓存的数据需要持久化。
六、用途
1、提高系统的并发能力
2、减轻数据库的负担
这两种用途其实非常容易理解。由于memcached高性能，所以可以同时服务于更多的连接，大大提高了系统的并发处理的能力。另外，memcached通常部署在业务逻辑层（前台应用）和存储层（主指数据库）之间，作为数据库和前台应用的数据缓冲，因此可以快速的响应前端的请求，减少对数据库的访问。
转至： http://wangzebin.blog.51cto.com/653300/128235
参考文章：
对Memcached使用的总结和使用场景
Memcached应用设计及优化总结
Memcache应用场景介绍
官网： http://www.memcache.com.cn/
1、高性能
无论哪一种数据库dbms(mysql,oracle,mssql,db2,Postgres等等)，再怎么优化，最终也避不开与慢速的存储介质（硬盘、磁带）进行数据交换，但往往一旦涉及到了存储介质的io操作，存取性能就会急剧下降。memcached，顾名思义，它的全部操作自始至终都是在内存中进行的，所以存取数据的效率非常高。
当然，通常情况下，大型网站对于数据库的操作都会做优化。通常的手段有两种：
a、读写数据分离，采用主/辅库的方式，来分散数据库的压力，提高查询速度。
b、按照业务特点横向或者纵向分割数据库。简单来讲，就是大库变小库，大表变小表，来提高数据库访问的效率。一般来讲，一个数据库具有很多表或者一张表有N多的记录，都会明显的降低数据库的服务能力，比如mysql数据库单表记录达到2000万条左右（笔者以前的工作经验），性能会下降到几乎无法忍受。关于数据库的设计和优化，我们以后可以单独做一个专题，这里不做太多的研究。
数据库会在以下情况下会出现访问瓶颈：
a、事务操作
企业级的数据库（比如mysql的innodb模式）都支持事务操作。由于事务具有原子性，事务中涉及的数据表在运行过程中将会加锁。在这种情况下，访问这些表的数据会出现延迟。
b、数据更新
数据库中任何的表在数据更新过程中，同样会被加锁。在这种情况下，也会出现上面同样的结果。
memcached的操作基本上就不会存在以上情况（实际上也有加锁的情况，在后面再详细探讨），所以它的性能非常高。官方网站上对它的正式评价是very fast。事实上也是如此，相关的实验室测试对比结果，大家可以到网上搜索一下，比比皆是。
2、分布式
所谓分布式系统比较专业的解释是：
一种计算机硬件的配置方式和相应的功能配置方式。它是一种多处理器的计算机系统，各处理器通过互连网络构成统一的系统。系统采用分布式计算结构，即把原来系统内中央处理器处理的任务分散给相应的处理器，实现不同功能的各个处理器相互协调，共享系统的外设与软件。这样就加快了系统的处理速度，简化了主机的逻辑结构。
memcache的分布式特性主要表现在两个方面：
a.memcache客户端mc和服务器端ms可以单独安装在任何独立server上。
当然部署在同一台server上也没问题，甚至于一台机器上可以部署n个memcached。
b.memcache服务器端ms可以安装在任意数量的server上，提供并行存储和计算的能力。
这是分布式特性的本质体现。ms可以形成任意多台server组成的集群，为mc提供服务。
三、工作机制
Memcached 是以守护程序方式运行于一个或多个服务器中，随时接受客户端的连接操作，客户端可以由各种语言编写，目前已知的客户端 API 包括 Perl/PHP/Python/Ruby/Java/C#/C 等等。客户端首先与 Memcached 服务建立连接，然后存取对象。每个被存取的对象都有一个唯一的标识符 key，存取操作均通过这个 key 进行，保存的时候还可以设置有效期。保存在 Memcached 中的对象实际上是放置在内存中的，而不是在硬盘上。Memcached 进程运行之后，会预申请一块较大的内存空间，自己进行管理，用完之后再申请一块，而不是每次需要的时候去向操作系统申请。Memcached将对象保存在一个巨大的Hash表中，它还使用NewHash算法来管理Hash表，从而获得进一步的性能提升。所以当分配给Memcached的内存足够大的时候， Memcached的时间消耗基本上只是网络Socket连接了。
Memcached按照LRU方式调度数据。LRU是Least Recently Used的缩写，即最近最少使用页面置换算法，是为虚拟页式存储管理服务的。LRU算法在实际的工作环境中会与操作系统相关，比如32位的操作系统，最大的寻址空间是4G,如果当前内存的使用超过了这个限度，将被调出内存，内存中总维持最新最常用的数据。64位操作系统大大扩展了内存的寻址能力，所以现在很memcached服务都是运行在64位系统上。
四、Memcached删除机制
memcached并没有过期监控，它是标记删除，只要内存没有被重复使用，即使过期了，数据也会存在于内存之中，只是在get时检测过期时间，如果当前时间大于有效期，就直接返回false。
五、应用场景
1、分布式应用。由于memcached本身基于分布式的系统，所以尤其适合大型的分布式系统。
2、数据库前段缓存。数据库常常是网站系统的瓶颈。数据库的大并发量访问，常常造成网站内存溢出。当然我们也可以使用Hibernate的缓存机制。但memcached是基于分布式的，并可独立于网站应用本身，所以更适合大型网站进行应用的拆分。
3、服务器间数据共享。举例来讲，我们将网站的登录系统、查询系统拆分为两个应用，放在不同的服务器上，并进行集群，那这个时候用户登录后，登录信息如何从登录系统服务器同步到查询系统服务器呢？这时候，我们便可以使用memcached，登录系统将登录信息缓存起来，查询系统便可以获得登录信息，就像获取本地信息一样。
不适合应用的场景：
1、缓存的数据量比较小。
2、缓存的数据需要持久化。
六、用途
1、提高系统的并发能力
2、减轻数据库的负担
这两种用途其实非常容易理解。由于memcached高性能，所以可以同时服务于更多的连接，大大提高了系统的并发处理的能力。另外，memcached通常部署在业务逻辑层（前台应用）和存储层（主指数据库）之间，作为数据库和前台应用的数据缓冲，因此可以快速的响应前端的请求，减少对数据库的访问。
参考文章：
对Memcached使用的总结和使用场景
Memcached应用设计及优化总结
Memcache应用场景介绍
memcached使用详解