Memcached之你真正理解LRU吗(4)

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众所周知，Memcached使用的是LRU（Least Recently Used最近最少使用）算法来回收缓存，将那些属于LRU的数据移出内存，从而腾出空间来加载另外的数据。那么Memcached的最近最少使用算法是怎么实现的呢？也许很多人都会回答：不就是在内存满了的情况下，把最近最少使用的Key替换掉，然后插入新的Key-Value键值对吗？其实不然，下面我们来深入的分析Memcached的LRU的内部实现，在分析LRU之前，让我们先了解一下Memcached的内部原理。

Memcached的内存分配

Memcached是采用Slab Allocator机制分配、管理内存，首先，我们必须理解三个概念：

Slab Allocator机制是将分配给Memcached的内存，切分成若干个Slab，每个Slab下的Page的大小默认是1M，也就是说，如果一个Slab占用了50M的内存的话，在默认的情况下就有50个Page。在Memcached启动的时候是没有活动的Slab的，在插入数据的时候，如果Chunk不够用才会申请Slab，一旦分配了内存就不会释放，重复利用。

具体如图所示：

Memcached的内存浪费：

将100字节的数据缓存到128字节的chunk中，剩余的28字节就浪费了（如下图）：

了解了上面的一些Memcached基础概念之后，我们接下来说一下Memcached LRU的原理。

Memcache LRU：

首先我们要知道：

1，Memcached的LRU算法针对每个Slab执行，而不是针对整体。

2，数据只会存在指定的Slab中，即使该Slab已经满了，而且更大的Slab有空间，这种情况也会执行LRU算法，因为数据也不会被存放到更大的Slab中。

一个Slab会有多个Page，一个page默认是1M，启动Memcached会预分配1M，当1M的数据满之后，如果有新数据进来，那么会重新分配一个Page给这个slab，但是Memcached是有内存上限的，如果不能申请Page的话，这时候就要针对这个Slab再利用LRU算法剔除掉最近最少使用的数据了。

一种有效缓解使用LRU的方法是：

1，避免大对象

如果系统上只有及个别几个大对象的话，会浪费内存空间，因为Slab申请了Page是不能释放内存的，及个别大对象会导致Slab申请了内存资源而得不到充分的利用。

2，调整增长因子

根据项目的需求调整增长因子，使内存充分利用。

总而言之，言而总之，就是让内存充分利用。避免Slab中的Chunk虚位以待。

参考文档：

http://blog.charlee.li/memcached-001/

http://blog.charlee.li/memcached-002/

http://blog.charlee.li/memcached-003/

http://blog.charlee.li/memcached-004/

http://blog.charlee.li/memcached-005/

Memcached之你真正理解LRU吗(4)

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原文地址：http://blog.csdn.net/qianshangding0708/article/details/47980697