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Memcached介绍Memcached是国外社区网站LiveJournal团队开发，目的是为了通过缓存数据库查询结果，减少数据库访问次数，从而提高动态web站点性能。
官方站点 http://www.memcached.org/
数据结构简单(k-v)，数据存放在内存里
多线程
基于c/s架构，协议简单
基于libevent的事件处理
自主内存存储处理（slab allowcation)
数据过期方式：Lazy Expiration 和 LRU
一般使用目的是，通过缓存数据库查询结果，减少数据库访问次数，以提高动态web应用的速度、提高可扩展性。
正常的作业流程是：
用户发起请求给NGINX,然后再次调用PHP，PHP和mysql打交道，当用户PHP获取到请求转给NGINX，NGINX再次把请求数据交给用户。
如果并发量很大，请求mysql的队列比较多，这时候就需要增加一个缓存层Memcached。这样访问过的数据全部丢在缓存中，当再次请求这个数据的时候就直接从Memcached读取即可。
Slab allocation
Slab Allocation的原理
将分配的内存分割成各种尺寸的块（chunk）， 并把尺寸相同的块分成组（chunk的集合），每个chunk集合被称为slab。
Memcached的内存分配以Page为单位，Page默认值为1M，可以在启动时通过-I 参数来指定。
Slab是由多个Page组成的，Page按照指定大小切割成多个chunk。
Growth factor
Memcached在启动时通过-f选项可以指定 Growth Factor因子。该值控制chunk大小的差异。默认值为1.25。
通过memcached-tool命令查看指定Memcached实例的不同slab状态，可以看到各Item所占大小（chunk大小）差距为1.25
命令：# memcached-tool 127.0.0.1:11211 display
Memcached 内部不会监视记录是否过期，而是在get时查看记录的时间戳，检查记录是否过期。这种技术被称为lazy（惰性）expiration。因此，Memcached不会在过期监视上耗费CPU时间。
LRU机制
Memcached会优先使用已超时的记录的空间，但即使如此，也会发生追加新记录时空间不足的情况，此时就要使用名为Least Recently Used（LRU）机制来分配空间。顾名思义，这是删除“最近最少使用”的记录的机制。因此，当内存空间不足时（无法从slab class获取到新的空间时），就从最近未被使用的记录中搜索，并将其空间分配给新的记录。从缓存的实用角度来看，该模型十分理想。
安装 memcached
yum install -y memcached libmemcached libevent
systemctl start memcached
[root@juispan ~]# netstat -lntp
Active Internet connections (only servers)
Proto Recv-Q Send-Q Local Address Foreign Address State PID/Program name
tcp 0 0 0.0.0.0:11211 0.0.0.0:* LISTEN 2899/memcached
[root@juispan ~]# ps aux | grep memcached
memcach+ 2899 0.0 0.1 325556 1180 ? Ssl 22:02 0:00 /usr/bin/memcached -u memcached -p 11211 -m 64 -c 1024
vim /etc/sysconfig/memcached
配置参数
比如加上监听的ip，可以把OPTIONS=”” 改为OPTIONS=”127.0.0.1″
其中-m 指定memcached分配内存
-c 指定最大并发数
-u 指定运行memcached服务的用户
查看Memcached运行状态
方式一：
memcached-tool 127.0.0.1:11211 stats
方式二：
yum install -y nc
echo stats |nc 127.0.0.1 11211
方式三：
memstat --servers=127.0.0.1:11211
Memcached扩展
Memcached是怎么工作的？
Memcached的高性能源于两阶段哈希（two-stage hash）结构。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）并返回给客户端。从实现的角度看，memcached是一个非阻塞的、基于事件的服务器程序。
Memcached的存取对应的服务器：
在查Memcached的时候经常会想到一个问题：“如果我将东西分别存在不同的服务器上面，那么memcached是如何分配这些数据在哪些服务器上面呢？ 取的时候又是如何取的呢？”查到了一个博主的解析说：“memcached分布式环境下，每个服务器端本身没有相互连接，它的数据分布其实是由客户端来维持的，客户端按照自己的分布算法来讲数据分配给指定的服务器，取的时候客户端再查找指定的服务器！”可是我还没有做过测试，所等我做了测试之后让我用数据来说明一切吧！
Memcached分布式集群：
Memcached是通过在内存中开辟一块区域来维持一个大的hash表来加快前台页面对数据库的数据访问的！它和数据库是独立的，不用经过硬盘，目前主要用来缓存数据库中变动不大的数据。允许多个server通过网络形成一个大的hash，用户不必关心数据存放在哪，只调用相关接口就可。这就是memcached的分布式集群！
Memcached 的优势：
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和MySQL的query cache相比，有什么优缺点？
缺点：相比MySQL的query cache，把Memcached引入应用中需要不少的工作量。MySQL的query cache，可以自动地缓存SQL查询的结果，被缓存的SQL查询可以被反复、快速的执行。
优点：
1）当修改表时，MySQL的query cache会立刻被刷新（flush）。当写操作很频繁时，MySQL的query cache会经常让所有缓存数据都失效。
2）在多核CPU上，MySQL的query cache会遇到扩展问题（scalability issues）。在多核CPU上，query cache会增加一个全局锁（global lock）, 由于需要刷新更多的缓存数据，速度会变得更慢。
3）在MySQL的query cache中，是不能存储任意的数据的（只能是SQL查询结果）。利用memcached，我们可以搭建出各种高效的缓存。比如，可以执行多个独立的查询，构建出一个用户对象（user object），然后将用户对象缓存到memcached中。而query cache是SQL语句级别的，不可能做到这一点。在小的网站中，query cache会有所帮助，但随着网站规模的增加，query cache的弊将大于利。
4）query cache能够利用的内存容量受到MySQL服务器空闲内存空间的限制。给数据库服务器增加更多的内存来缓存数据，固然是很好的。但是，有了memcached，只要您有空闲的内存，都可以用来增加memcached集群的规模，然后您就可以缓存更多的数据。
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原文地址：http://blog.51cto.com/juispan/2067522
