memcached 常见问题
1、什么情况下不适合适用memcached？
- 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）。
- key的长度大于250字符
- 如果真的用了这么长的key，那么您什么地方可能做错了。
- 还有，可以看看关于key长度的邮件列表。
- 您的应用运行在不安全的环境中
- 记住，任何人仅仅通过telnet就可以访问到您的memcached。如果您的应用运行在共享的系统上，要盯紧哦！
- 您需要持久化数据，或者说您需要的应该是database
- 如果您仅仅期待memcached提供SQL接口，那么您可能需要重新思考一下对cache和memcached的理解。
2、能够遍历memcached中所有的item吗？
不！Memcached不支持也不计划支持这个操作。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）。如前面所说，memcached是一个缓存，不是数据库。Tugela 和 memcachedb 是memcached派生出的系统，它们速度比较慢，但是行为更有点像数据库。
当然，memcached毕竟是软件，所以从某种角度说，答案最终肯定是YES。但是这个操作确实慢而且阻塞memcached。对于开发和测试服务器来说，这不是问题，但是对于99.9%的真正部署来说，答案是NO。
我们前面提到的“阻塞memcached”究竟是什么意思呢？memcached所有非调试（non-debug）命令，例如add, set, get, fulsh这些命令，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，阻塞就发生了
3、memcached是怎么工作的？
Memcached的神奇来自两阶段哈希（two-stage hash）。Memcached就像一个巨大的、存储了很多<key,value>对的哈希表。通过key，可以存储或查询任意的数据。
客户端可以把数据存储在多台memcached上。当查询数据时，客户端首先参考节点列表计算出key的哈希值（阶段一哈希），进而选中一个节点；客户端将请求发送给选中的节点，然后memcached节点通过一个内部的哈希算法（阶段二哈希），查找真正的数据（item）。
4、 memcached最大的优势是什么？ Memcached最大的好处就是它带来了极佳的水平可扩展性，特别是在一个巨大的系统中。由于客户端自己做了一次哈希，那么我们很容易增加大量memcached到集群中。memcached之间没有相互通信，因此不会增加 memcached的负载；没有多播协议，不会网络通信量爆炸（implode）。memcached的集群很好用。内存不够了？增加几台 memcached吧；CPU不够用了？再增加几台吧；有多余的内存？在增加几台吧，不要浪费了。
5、memcached和服务器的local cache（比如PHP的APC、mmap文件等）相比，有什么优缺点？
local cache有许多与上面(query cache)相同的问题。local cache能够利用的内存容量受到（单台）服务器空闲内存空间的限制。不过，local cache有一点比memcached和query cache都要好，那就是它不但可以存储任意的数据，而且没有网络存取的延迟。
- local cache的数据查询更快。考虑把highly common的数据放在local cache中吧。如果每个页面都需要加载一些数量较少的数据，考虑把它们放在local cached吧。
- local cache缺少集体失效（group invalidation）的特性。在memcached集群中，删除或更新一个key会让所有的观察者觉察到。但是在local cache中, 我们只能通知所有的服务器刷新cache（很慢，不具扩展性），或者仅仅依赖缓存超时失效机制。
Memcached主要的cache机制是LRU（最近最少用）算法+超时失效。当您存数据到memcached中，可以指定该数据在缓存中可以呆多久Which is forever, or some time in the future。如果memcached的内存不够用了，过期的slabs会优先被替换，接着就轮到最老的未被使用的slabs
7、memcached如何实现冗余机制？
不实现！我们对这个问题感到很惊讶。Memcached应该是应用的缓存层。它的设计本身就不带有任何冗余机制。如果一个memcached节点失去了所有数据，您应该可以从数据源（比如数据库）再次获取到数据。您应该特别注意，您的应用应该可以容忍节点的失效。不要写一些糟糕的查询代码，寄希望于memcached来保证一切！如果您担心节点失效会大大加重数据库的负担，那么您可以采取一些办法。比如您可以增加更多的节点（来减少丢失一个节点的影响），热备节点（在其他节点down了的时候接管IP），等等。
8、memcached如何处理容错的？
！:) 在memcached节点失效的情况下，集群没有必要做任何容错处理。如果发生了节点失效，应对的措施完全取决于用户。节点失效时，下面列出几种方案供您选择：
- 忽略它！ 在失效节点被恢复或替换之前，还有很多其他节点可以应对节点失效带来的影响。
- 把失效的节点从节点列表中移除。做这个操作千万要小心！在默认情况下（余数式哈希算法），客户端添加或移除节点，会导致所有的缓存数据不可用！因为哈希参照的节点列表变化了，大部分key会因为哈希值的改变而被映射到（与原来）不同的节点上。
- 启动热备节点，接管失效节点所占用的IP。这样可以防止哈希紊乱（hashing chaos）。
- 如果希望添加和移除节点，而不影响原先的哈希结果，可以使用一致性哈希算法（consistent hashing）。您可以百度一下一致性哈希算法。支持一致性哈希的客户端已经很成熟，而且被广泛使用。去尝试一下吧！
- 两次哈希（reshing）。当客户端存取数据时，如果发现一个节点down了，就再做一次哈希（哈希算法与前一次不同），重新选择另一个节点（需要注意的时，客户端并没有把down的节点从节点列表中移除，下次还是有可能先哈希到它）。如果某个节点时好时坏，两次哈希的方法就有风险了，好的节点和坏的节点上都可能存在脏数据（stale data）。
没有身份认证机制！memcached是运行在应用下层的软件（身份验证应该是应用上层的职责）。memcached的客户端和服务器端之所以是轻量级的，部分原因就是完全没有实现身份验证机制。这样，memcached可以很快地创建新连接，服务器端也无需任何配置。
如果您希望限制访问，您可以使用防火墙，或者让memcached监听unix domain socket
10、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。您确实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。如果您不同意，当然可以使用malloc！只是不要在邮件列表中抱怨啊:)
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。Steven Grimm正在这方面已经做出了有效的改进。
11、使用不同的客户端库，可以访问到memcached中相同的数据吗？
从技术上说，是可以的。但是您可能会遇到下面三个问题：
- 不同的库采用不同的方式序列化数据。举个例子，perl的Cache::Memcached使用Storable来序列化结构复杂的数据（比如hash references, objects, 等）。其他语言的客户端库很可能不能读取这种格式的数据。如果您要存储复杂的数据并且想被多种客户端库读取，那么您应该以简单的string格式来存储，并且这种格式可以被JSON、XML等外部库解析。
- 同样，从某个客户端来的数据被压缩了，从另一个客户端来的却没被压缩。
- 各个客户端库可能使用不同的哈希算法（阶段一哈希）。在连接到多个memcached服务器端的情况下，客户端库根据自身实现的哈希算法把key映射到某台memcached上。正是因为不同的客户端库使用不同的哈希算法，所以被Perl客户端库映射到memcached A的key，可能又会被Python客户端库映射到memcached B，等等。Perl客户端库还允许为每台memcached指定不同的权重（weight），这也是导致这个问题的一个因素。