标签：rev 编译 session共享 监听 商品 memcach 解析 scala 的区别
Memcached是一个开源的，高性能的内存绶存软件，从名称上看Mem就是内存的意思，而Cache就是缓存的意思。Memcached的作用：通过在事先规划好的内存空间中临时绶存数据库中的各类数据，以达到减少业务对数据库的直接高并发访问，从而达到提升数据库的访问性能，加速网站集群动态应用服务的能力。
Memcached服务在企业集群架构中有哪些应用场景？
一、作为数据库的前端缓存应用
a、完整缓存（易），静态缓存
例如：商品分类（京东），以及商品信息，可事先放在内存里，然后再对外提供数据访问，这种先放到内存，我们称之为预热，（先把数据存缓存中），用户访问时可以只读取memcached缓存，不读取数据库了。
b、执点缓存（难）
需要前端web程序配合，只缓存热点的数据，即缓存经常被访问的数据。
先预热数据库里的基础数据，然后在动态更新，选读取缓存，如果缓存里没有对应的数据，程序再去读取数据库，然后程序把读取的新数据放入缓存存储。
特殊说明 ：
1、如果碰到电商秒杀等高并发的业务，一定要事先预热，或者其它思想实现，例如：称杀只是获取资格，而不是瞬间秒杀到手商品。
那么什么是获取资格？
就是在数据库中，把0标成1.就有资格啦。再慢慢的去领取商品订单。因为秒杀过程太长会占用服务器资源。
2、如果数据更新，同时触发缓存更新，防止给用户过期数据。
c、对于持久化缓存存储系统，例如：redis，可以替代一部分数据库的存储，一些简单的数据业务，投票，统计，好友关注，商品分类等。nosql= not only sql
二、作业集群的session会话共享存储。
3、Memcached服务在不同企业业务应用场景中的工作流程
a、当web程序需要访问后端数据库获取数据时会优先访问Memcached内存缓存，如果缓存中有数据就直接获取返回前端服务及用户，如果没有数据（没有命中），在由程序请求后端的数据库服务器，获取到对应的数据后，除了返回给前端服务及用户数据外，还会把数据放到Memcached内存中进行缓存，等待下次请求被访问，Memcache内存始终是数据库的挡箭牌，从而大大的减轻数据库的访问压力，提高整个网站架构的响应速度，提升了用户体验。
b、当程序更新，修改或删除数据库中已有的数据时，会同时发送请求通知Memcached已经缓存的同一个ID内容的旧数据失效，从而保证Memcache中数据和数据库中的数据一致。
如果在高并发场合，除了通知Memcached过程的缓存失效外，还会通过相关机制，使得在用户访问新数据前，通过程序预先把更新过的数据推送到memcache中缓存起来，这样可以减少数据库的访问压力，提升Memcached中缓存命中率。
c、数据库插件可以再写入更新数据库后，自动抛给MC缓存起来，自身不Cache.
特殊说明：Memcached集群和web服务集群是不一样的，所有Memcached的数据总和才是数据库的数据。每台Memcached都是部分数据。
（一台memcached的数据，就是一部分mysql数据库的数据）
a、程序端实现
程序加载所有mc的ip列表，通过对key做hash (一致性哈希算法)
例如：web1 (key)===>对应A,B,C,D,E,F,G…..若干台服务器。（通过哈希算法实现）
b、负载均衡器
通过对key做hash (一致性哈希算法)
一致哈希算法的目的是不但保证每个对象只请求一个对应的服务器，而且当节点宕机，缓存服务器的更新重新分配比例降到最低。
a、完全基于内存缓存的
b、节点之间相互独立
c、C/S模式架构，C语言编写，总共2000行代码。
d、异步Ｉ/O 模型，使用libevent作为事件通知机制。
e、被缓存的数据以key/value键值对形式存在的。
f、全部数据存放于内存中，无持久性存储的设计，重启服务器，内存里的数据会丢失。
g、当内存中缓存的数据容量达到启动时设定的内存值时，就自动使用LRU算法删除过期的缓存数据。
h、可以对存储的数据设置过期时间，这样过期后的数据自动被清除，服务本身不会监控过期，而是在访问的时候查看key的时间戳,判断是否过期。
j、memcache会对设定的内存进行分块，再把块分组，然后再提供服务。
早期的Memcached内存管理方式是通过malloc的分配的内存，使用完后通过free来回收内存，这种方式容易产生内存碎片，并降低操作系统对内存的管理效率。加重操作系统内存管理器的负担，最坏的情况下，会导致操作系统比memcached进程本身还慢，为了解决这个问题，Slab Allocation内存分配机制就延生了。
现在Memcached利用Slab Allocation机制来分配和管理内存。
Slab
Allocation机制原理是按照预先规定的大小，将分配给memcached的内存分割成特定长度的内存块（chunk)，再把尺寸相同的内存块，分成组
（chunks slab class),这些内存块不会释放，可以重复利用。
而且，slab allocator还有重复使用已分配的内存的目的。 也就是说，分配到的内存不会释放，而是重复利用。
Slab Allocation的主要术语
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分配给Slab的内存空间，默认是1MB。分配给Slab之后根据slab的大小切分成chunk。
Chunk
用于缓存记录的内存空间。
Slab
Class
特定大小的chunk的组。
集群架构方面的问题
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）。
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。
基于memcached的基本原则，可以相当轻松地构建出不同类型的缓存架构。除了这篇FAQ，在其他地方很容易找到详细资料的。
把memcached引入应用中，还是需要不少工作量的。MySQL有个使用方便的query cache，可以自动地缓存SQL查询的结果，被缓存的SQL查询可以被反复地快速执行。Memcached与之相比，怎么样呢？MySQL的query cache是集中式的，连接到该query cache的MySQL服务器都会受益。
* 当您修改表时，MySQL的query cache会立刻被刷新（flush）。存储一个memcached item只需要很少的时间，但是当写操作很频繁时，MySQL的query cache会经常让所有缓存数据都失效。
* 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。
* 在 MySQL的query cache中，我们是不能存储任意的数据的（只能是SQL查询结果）。而利用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。
* 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。
首先，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。
* local cache面临着严重的内存限制，这一点上面已经提到。
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。
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。
不处理！ 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）。
您不应该这样做！Memcached是一个非阻塞的服务器。任何可能导致memcached暂停或瞬时拒绝服务的操作都应该值得深思熟虑。向 memcached中批量导入数据往往不是您真正想要的！想象看，如果缓存数据在导出导入之间发生了变化，您就需要处理脏数据了；
因此，批量导出导入数据并不像您想象中的那么有用。不过在一个场景倒是很有用。如果您有大量的从不变化的数据，并且希望缓存很快热（warm）起来，批量导入缓存数据是很有帮助的。虽然这个场景并不典型，但却经常发生，因此我们会考虑在将来实现批量导出导入的功能。
如果一个memcached节点down了让您很痛苦，那么您还会陷入其他很多麻烦。您的系统太脆弱了。您需要做一些优化工作。比如处理”惊群”问题（比如 memcached节点都失效了，反复的查询让您的数据库不堪重负…这个问题在FAQ的其他提到过），或者优化不好的查询。记住，Memcached 并不是您逃避优化查询的借口。
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。
线程就是定律（threads rule）！在Steven Grimm和Facebook的努力下，memcached 1.2及更高版本拥有了多线程模式。多线程模式允许memcached能够充分利用多个CPU，并在CPU之间共享所有的缓存数据。memcached使用一种简单的锁机制来保证数据更新操作的互斥。相比在同一个物理机器上运行多个memcached实例，这种方式能够更有效地处理multi gets。
如果您的系统负载并不重，也许您不需要启用多线程工作模式。如果您在运行一个拥有大规模硬件的、庞大的网站，您将会看到多线程的好处。
简单地总结一下：命令解析（memcached在这里花了大部分时间）可以运行在多线程模式下。memcached内部对数据的操作是基于很多全局锁的（因此这部分工作不是多线程的）。未来对多线程模式的改进，将移除大量的全局锁，提高memcached在负载极高的场景下的性能。
key的最大长度是250个字符。需要注意的是，250是memcached服务器端内部的限制，如果您使用的客户端支持”key的前缀”或类似特性，那么key（前缀+原始key）的最大长度是可以超过250个字符的。我们推荐使用使用较短的key，因为可以节省内存和带宽。
memcached对item的过期时间有什么限制？
过期时间最大可以达到30天。memcached把传入的过期时间（时间段）解释成时间点后，一旦到了这个时间点，memcached就把item置为失效状态。这是一个简单但obscure的机制。
1MB。如果你的数据大于1MB，可以考虑在客户端压缩或拆分到多个key中。
为什么单个item的大小被限制在1M byte之内？
啊…这是一个大家经常问的问题！
简单的回答：因为内存分配器的算法就是这样的。
详细的回答：Memcached的内存存储引擎（引擎将来可插拔…），使用slabs来管理内存。内存被分成大小不等的slabs chunks（先分成大小相等的slabs，然后每个slab被分成大小相等chunks，不同slab的chunk大小是不相等的）。chunk的大小依次从一个最小数开始，按某个因子增长，直到达到最大的可能值。
Memcache客户端仅根据哈希算法来决定将某个key存储在哪个节点上，而不考虑节点的内存大小。因此，您可以在不同的节点上使用大小不等的缓存。但是一般都是这样做的：拥有较多内存的节点上可以运行多个memcached实例，每个实例使用的内存跟其他节点上的实例相同。
关于二进制最好的信息当然是二进制协议规范：
二进制协议尝试为端提供一个更有效的、可靠的协议，减少客户端/服务器端因处理协议而产生的CPU时间。
根据Facebook的测试，解析ASCII协议是memcached中消耗CPU时间最多的环节。所以，我们为什么不改进ASCII协议呢？
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。
所有的被发送到memcached的单个命令是完全原子的。如果您针对同一份数据同时发送了一个set命令和一个get命令，它们不会影响对方。它们将被串行化、先后执行。即使在多线程模式，所有的命令都是原子的，除非程序有bug:)
命令序列不是原子的。如果您通过get命令获取了一个item，修改了它，然后想把它set回memcached，我们不保证这个item没有被其他进程（process，未必是操作系统中的进程）操作过。在并发的情况下，您也可能覆写了一个被其他进程set的item。
memcached 1.2.5以及更高版本，提供了gets和cas命令，它们可以解决上面的问题。如果您使用gets命令查询某个key的item，memcached会给您返回该item当前值的唯一标识。如果您覆写了这个item并想把它写回到memcached中，您可以通过cas命令把那个唯一标识一起发送给 memcached。如果该item存放在memcached中的唯一标识与您提供的一致，您的写操作将会成功。如果另一个进程在这期间也修改了这个 item，那么该item存放在memcached中的唯一标识将会改变，您的写操作就会失败
Session是运行在一台服务器上的，所有的访问都会到达我们的唯一服务器上，这样我们可以根据客户端传来的sessionID，来获取session，或在对应Session不存在的情况下（session 生命周期到了/用户第一次登录），创建一个新的Session；但是，如果我们在集群环境下，假设我们有两台服务器A，B，用户的请求会由Nginx服务器进行转发（别的方案也是同理），用户登录时，Nginx将请求转发至服务器A上，A创建了新的session，并将SessionID返回给客户端，用户在浏览其他页面时，客户端验证登录状态，Nginx将请求转发至服务器B，由于B上并没有对应客户端发来sessionId的session，所以会重新创建一个新的session，并且再将这个新的sessionID返回给客户端，这样，我们可以想象一下，用户每一次操作都有1/2的概率进行再次的登录，这样不仅对用户体验特别差，还会让服务器上的session激增，加大服务器的运行压力。
为了解决集群环境下的seesion共享问题，共有4种解决方案：
1.粘性session
粘性session是指Ngnix每次都将同一用户的所有请求转发至同一台服务器上，即将用户与服务器绑定。
2.服务器session复制
即每次session发生变化时，创建或者修改，就广播给所有集群中的服务器，使所有的服务器上的session相同。
3.session共享
缓存session，使用redis， memcached。
4.session持久化
将session存储至数据库中，像操作数据一样才做session。
1、Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。而memcache只支持简单数据类型，需要客户端自己处理复杂对象
2、Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用（PS：持久化在rdb、aof）。
3、由于Memcache没有持久化机制，因此宕机所有缓存数据失效。Redis配置为持久化，宕机重启后，将自动加载宕机时刻的数据到缓存系统中。具有更好的灾备机制。
4、Memcache可以使用Magent在客户端进行一致性hash做分布式。Redis支持在服务器端做分布式（PS:Twemproxy/Codis/Redis-cluster多种分布式实现方式）
5、Memcached的简单限制就是键（key）和Value的限制。最大键长为250个字符。可以接受的储存数据不能超过1MB（可修改配置文件变大），因为这是典型slab 的最大值，不适合虚拟机使用。而Redis的Key长度支持到512k。
6、Redis使用的是单线程模型，保证了数据按顺序提交。Memcache需要使用cas保证数据一致性。CAS（Check and Set）是一个确保并发一致性的机制，属于“乐观锁”范畴；原理很简单：拿版本号，操作，对比版本号，如果一致就操作，不一致就放弃任何操作
cpu利用。由于Redis只使用单核，而Memcached可以使用多核，所以平均每一个核上Redis在存储小数据时比Memcached性能更 高。而在100k以上的数据中，Memcached性能要高于Redis 。
7、memcache内存管理：使用Slab Allocation。原理相当简单，预先分配一系列大小固定的组，然后根据数据大小选择最合适的块存储。避免了内存碎片。（缺点：不能变长，浪费了一定空间）memcached默认情况下下一个slab的最大值为前一个的1.25倍。
8、redis内存管理： Redis通过定义一个数组来记录所有的内存分配情况， Redis采用的是包装的malloc/free，相较于Memcached的内存 管理方法来说，要简单很多。由于malloc 首先以链表的方式搜索已管理的内存中可用的空间分配，导致内存碎片比较多
来源：http://youzhixueyuan.com/memcached-answers-to-interview-questions.html
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原文地址：https://www.cnblogs.com/lijiasnong/p/9962746.html
