深入理解Memcache原理 [转]

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1.为什么要使用memcache

 由于网站的高并发读写需求，传统的关系型数据库开始出现瓶颈，例如：

1）对数据库的高并发读写：

关系型数据库本身就是个庞然大物，处理过程非常耗时（如解析SQL语句，事务处理等）。如果对关系型数据库进行高并发读写（每秒上万次的访问），那么它是无法承受的。

2）对海量数据的处理：

对于大型的SNS网站，每天有上千万次的数据产生（如twitter, 新浪微博）。对于关系型数据库，如果在一个有上亿条数据的数据表种查找某条记录，效率将非常低。

使用memcache能很好的解决以上问题。

在实际使用中，通常把数据库查询的结果保存到Memcache中，下次访问时直接从memcache中读取，而不再进行数据库查询操作，这样就在很大程度上减少了数据库的负担。

保存在memcache中的对象实际放置在内存中，这也是memcache如此高效的原因。

2.memcache的安装和使用

这个网上有太多教程了，不做赘言。

3.基于libevent的事件处理

 memcached使用这个libevent库，因此能在Linux、BSD、Solaris等操作系统上发挥其高性能。 

参考：

• libevent: http://www.monkey.org/~provos/libevent/
• The C10K Problem: http://www.kegel.com/c10k.html

4.memcache使用实例：

[php] view plain copy

 

 

1. <?php  
2. $mc = new Memcache();  
3. $mc->connect(‘127.0.0.1‘, 11211);  
4.   
5. $uid = (int)$_GET[‘uid‘];  
6. $sql = "select * from users where uid=‘uid‘ ";  
7. $key = md5($sql);  
8. if(!($data = $mc->get($key))) {  
9.     $conn = mysql_connect(‘localhost‘, ‘test‘, ‘test‘);  
10.     mysql_select_db(‘test‘);  
11.     $result = mysql_fetch_object($result);  
12.     while($row = mysql_fetch_object($result)) {  
13.           $data[] = $row;  
14.     }  
15.     $mc->add($key, $datas);  
16. }  
17.   
18. var_dump($datas);  
19. ?>  

5.memcache如何支持高并发(此处还需深入研究)

memcache使用多路复用I/O模型，如（epoll, select等），传统I/O中，系统可能会因为某个用户连接还没做好I/O准备而一直等待，知道这个连接做好I/O准备。这时如果有其他用户连接到服务器，很可能会因为系统阻塞而得不到响应。

而多路复用I/O是一种消息通知模式，用户连接做好I/O准备后，系统会通知我们这个连接可以进行I/O操作，这样就不会阻塞在某个用户连接。因此，memcache才能支持高并发。

此外，memcache使用了多线程机制。可以同时处理多个请求。线程数一般设置为CPU核数，这研报告效率最高。

6.使用Slab分配算法保存数据

slab分配算法的原理是：把固定大小（1MB）的内存分为n小块，如下图所示：

slab分配算法把每1MB大小的内存称为一个slab页，每次向系统申请一个slab页，然后再通过分隔算法把这个slab页分割成若干个小块的chunk（如上图所示），然后把这些chunk分配给用户使用，分割算法如下（在slabs.c文件中）：

(注：memcache的github项目地址：https://github.com/wusuopubupt/memcached)

[cpp] view plain copy

 

 

1. /** 
2.  * Determines the chunk sizes and initializes the slab class descriptors 
3.  * accordingly. 
4.  */  
5. void slabs_init(const size_t limit, const double factor, const bool prealloc) {  
6.     int i = POWER_SMALLEST - 1;  
7.     unsigned int size = sizeof(item) + settings.chunk_size;  
8.   
9.     mem_limit = limit;  
10.   
11.     if (prealloc) {  
12.         /* Allocate everything in a big chunk with malloc 通过malloc的方式申请内存*/  
13.         mem_base = malloc(mem_limit);  
14.         if (mem_base != NULL) {  
15.             mem_current = mem_base;  
16.             mem_avail = mem_limit;  
17.         } else {  
18.             fprintf(stderr, "Warning: Failed to allocate requested memory in"  
19.                     " one large chunk.\nWill allocate in smaller chunks\n");  
20.         }  
21.     }  
22.   
23.     memset(slabclass, 0, sizeof(slabclass));  
24.   
25.     while (++i < POWER_LARGEST && size <= settings.item_size_max / factor) {  
26.         /* Make sure items are always n-byte aligned  注意这里的字节对齐*/  
27.         if (size % CHUNK_ALIGN_BYTES)  
28.             size += CHUNK_ALIGN_BYTES - (size % CHUNK_ALIGN_BYTES);  
29.   
30.         slabclass[i].size = size;  
31.         slabclass[i].perslab = settings.item_size_max / slabclass[i].size;  
32.         size *= factor;//以1.25为倍数增大chunk  
33.         if (settings.verbose > 1) {  
34.             fprintf(stderr, "slab class %3d: chunk size %9u perslab %7u\n",  
35.                     i, slabclass[i].size, slabclass[i].perslab);  
36.         }  
37.     }  
38.   
39.     power_largest = i;  
40.     slabclass[power_largest].size = settings.item_size_max;  
41.     slabclass[power_largest].perslab = 1;  
42.     if (settings.verbose > 1) {  
43.         fprintf(stderr, "slab class %3d: chunk size %9u perslab %7u\n",  
44.                 i, slabclass[i].size, slabclass[i].perslab);  
45.     }  
46.   
47.     /* for the test suite:  faking of how much we‘ve already malloc‘d */  
48.     {  
49.         char *t_initial_malloc = getenv("T_MEMD_INITIAL_MALLOC");  
50.         if (t_initial_malloc) {  
51.             mem_malloced = (size_t)atol(t_initial_malloc);  
52.         }  
53.   
54.     }  
55.   
56.     if (prealloc) {  
57.         slabs_preallocate(power_largest);  
58.     }  
59. }  

上面代码中的slabclass是一个类型为slabclass_t结构的数组，其定义如下：

[cpp] view plain copy

 

 

1. typedef struct {  
2.     unsigned int size;      /* sizes of items */  
3.     unsigned int perslab;   /* how many items per slab */  
4.     void **slots;           /* list of item ptrs */  
5.     unsigned int sl_total;  /* size of previous array */  
6.     unsigned int sl_curr;   /* first free slot */  
7.     void *end_page_ptr;         /* pointer to next free item at end of page, or 0 */  
8.     unsigned int end_page_free; /* number of items remaining at end of last alloced page */  
9.     unsigned int slabs;     /* how many slabs were allocated for this class */  
10.     void **slab_list;       /* array of slab pointers */  
11.     unsigned int list_size; /* size of prev array */  
12.     unsigned int killing;  /* index+1 of dying slab, or zero if none */  
13.     size_t requested; /* The number of requested bytes */  
14. } slabclass_t;  

借用别人的一张图说明slabclass_t结构:

由分割算法的源代码可知，slab算法按照不同大小的chunk分割slab页，而不同大小的chunk以factor（默认是1.25）倍增大。

使用memcache -u root -vv 命令查看内存分配情况(8字节对齐)：

找到大小最合适的chunk分配给请求缓存的数据：

[cpp] view plain copy

 

 

1. /* 
2.  * Figures out which slab class (chunk size) is required to store an item of 
3.  * a given size. 
4.  * 
5.  * Given object size, return id to use when allocating/freeing memory for object 
6.  * 0 means error: can‘t store such a large object 
7.  */  
8.   
9. unsigned int slabs_clsid(const size_t size) {  
10.     int res = POWER_SMALLEST;// 初始化为最小的chunk  
11.   
12.     if (size == 0)  
13.         return 0;  
14.     while (size > slabclass[res].size) //逐渐增大chunk size，直到找到第一个比申请的size大的chunk  
15.         if (res++ == power_largest)     /* won‘t fit in the biggest slab */  
16.             return 0;  
17.     return res;  
18. }  

内存分配：

（此处参考：http://slowsnail.com.cn/?p=20）

[cpp] view plain copy

 

 

1. static void *do_slabs_alloc(const size_t size, unsigned int id) {  
2.     slabclass_t *p;  
3.     void *ret = NULL;  
4.     item *it = NULL;  
5.    
6.     if (id < POWER_SMALLEST || id > power_largest) {//判断id是否会导致slabclass[]数组越界  
7.         MEMCACHED_SLABS_ALLOCATE_FAILED(size, 0);  
8.         return NULL;  
9.     }  
10.    
11.     p = &slabclass[id];//获取slabclass[id]的引用  
12.     assert(p->sl_curr == 0 || ((item *)p->slots)->slabs_clsid == 0);//判断slabclass[id]是否有剩余的chunk  
13.    
14.     if (! (p->sl_curr != 0 || do_slabs_newslab(id) != 0)) {//如果slabclass[id]中已经没有空余chunk并且试图向系统申请一个“页”（slab）的chunk失败,则返回NULL  
15.     /* We don‘t have more memory available */  
16.         ret = NULL;  
17.     } else if (p->sl_curr != 0) {//slabclass[id]的空闲链表中还有chunk，则直接将其分配出去  
18.         it = (item *)p->slots;//获取空闲链表的头指针  
19.         p->slots = it->next;//将头结点指向下一个结点（取下头结点）  
20.         if (it->next) it->next->prev = 0;//将新头结点的prev指针置空  
21.         p->sl_curr--;//减少slabclass[id]空闲链表中的chunk计数  
22.         ret = (void *)it;//将头结点赋给ret指针  
23.     }  
24.    
25.     if (ret) {//请求成功  
26.         p->requested += size;//更新slabclass[id]所分配的内存总数  
27.         MEMCACHED_SLABS_ALLOCATE(size, id, p->size, ret);  
28.     } else {  
29.         MEMCACHED_SLABS_ALLOCATE_FAILED(size, id);  
30.     }  
31.    
32.     return ret;  
33. }  

do_slabs_allc()函数首先尝试从slot列表（被回收的chunk）中获取可用的chunk,如果有可用的就返回，否则从空闲的chunk列表中获取可用的chunk并返回。

删除过期item:

延迟删除过期item到查找时进行，可以提高memcache的效率，因为不必每时每刻检查过期item,从而提高CPU工作效率

使用LRU(last recently used)算法淘汰数据：

[cpp] view plain copy

 

 

1. /* 
2.  * try to get one off the right LRU 
3.  * don‘t necessariuly unlink the tail because it may be locked: refcount>0 
4.  * search up from tail an item with refcount==0 and unlink it; give up after 50 
5.  * tries 
6.  */  
7.   
8. if (tails[id] == 0) {  
9.     itemstats[id].outofmemory++;  
10.     return NULL;  
11. }  
12.   
13. for (search = tails[id]; tries > 0 && search != NULL; tries--, search=search->prev) {  
14.     if (search->refcount == 0) { //refount==0的情况，释放掉  
15.         if (search->exptime == 0 || search->exptime > current_time) {  
16.             itemstats[id].evicted++;  
17.             itemstats[id].evicted_time = current_time - search->time;  
18.             STATS_LOCK();  
19.             stats.evictions++;  
20.             STATS_UNLOCK();  
21.         }  
22.         do_item_unlink(search);  
23.         break;  
24.     }  
25. }  
26. it = slabs_alloc(ntotal, id);  
27. if (it == 0) {  
28.     itemstats[id].outofmemory++;  
29.     /* Last ditch effort. There is a very rare bug which causes 
30.      * refcount leaks. We‘ve fixed most of them, but it still happens, 
31.      * and it may happen in the future. 
32.      * We can reasonably assume no item can stay locked for more than 
33.      * three hours, so if we find one in the tail which is that old, 
34.      * free it anyway. 
35.      */  
36.     tries = 50;  
37.     for (search = tails[id]; tries > 0 && search != NULL; tries--, search=search->prev) {  
38.         if (search->refcount != 0 && search->time + 10800 < current_time) { //最近3小时没有被访问到的情况，释放掉  
39.             itemstats[id].tailrepairs++;  
40.             search->refcount = 0;  
41.             do_item_unlink(search);  
42.             break;  
43.         }  
44.     }  
45.     it = slabs_alloc(ntotal, id);  
46.     if (it == 0) {  
47.         return NULL;  
48.     }  
49. }  

从item列表的尾部开始遍历，找到refcount==0的chunk,调用do_item_unlink()函数释放掉，另外，search->time+10800<current_time(即最近3小时没有被访问过的item)，也释放掉--这就是LRU算法的原理。

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