Memcached （一）介绍

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　　简要概述：
　　Memcached是一款开源、高性能、分布式内存对象缓存系统，可应用各种需要缓存的场景，其主要目的是通过降低对Database的访问来加速web应用程序。它是一个基于内存的“键值对”存储，用于存储数据库调用、API调用或页面引用结果的直接数据（不做编码），如字符串、对象等。
　　为什么是直接数据？因为数据在网络中传输是要经过流式化的，数据传递到对方那里，它如何知道这是什么类型的数据呢，所以就需要在原有数据之外在增加其他数据来修饰数据。所以直接数据就是不加任何修饰的数据。
　　比如在读写分离一主多从的模式下，为了加速查询从服务器通常开启缓存，特别是会发生多表连接查询的时候。但是由于多个从服务器前端有一个调度器来进行负载均，所以每次同一个请求未必发送到同一个从服务器上，这样缓存就用不了了。为了解决这个问题，就引入了公共缓存，也就是Memached
　　Memached是键值数据库，键就是其实就是搜索条件的HASH码，值就是数据。查找过程就是对比HASH码，所以只要HASH码不冲突，那么它的查找时间无论你有多少HASH码时间都是一样的，也就O1的查找速度。
　　Memecached是一个开发工具，它不是一个代码加速器，也不是数据库中间件。为什么它不是数据库中间件呢，因为中间件是你请求它，如果它没有数据，它会替你去向后查找，而Memached则不是，所以这就是为什么说Memcached的功能一半依赖于客户端的开发，一半依赖于服务器。
　　

　　它的特点如下：

• 　　简单的KEY/VALUE存储
  
• 　　功能实现一半依赖于客户端，一半依赖于服务器
  
• 　　各个Memcached服务器之间没有联系
  
• 　　O1的执行效率
  
• 　　过期数据处理，默认情况下采用懒惰模式，因为内存数据库实际上就是对内存的操作，每增加一个数据就要发起系统调用去申请内存，减少一个数据也要发起系统调用去回收内存，所以如果频繁的这种操作会影响性能。
  　　
  

　　

　　在Linux中内核使用Glibc库中的malloc()来实现内存分配，使用free()来实现内存释放，所以C\C++程序员可以手动管理内存，这是优势也是劣势，如果是一个经验少的程序员，会经常忘记申请或者释放内存，那么这个程序性能就很低下。所以Memached使用了内存管理器中的slap allocator分配器来实现内存申请和回收。你一启动Memached就要指定分配多大内存空间，无论用还是不用，然后使用slap allocator分配器来对这一段内存做分割，也就是切成小块，这些小块的大小不一样，主要就是为了适应不同大小的数据，也就是尽量避免内存的反复申请和释放。假设申请了一堆1K的2K的和4K的内存，如果来了一个3K的数据呢？它会使用最接近且大于它的内存块，也就是4K的，那剩余的1K也就浪费了，这是无法避免的。它不会使用2K+1K的内存块，因为数据不能再分割了，不是说技术上不允许而是从性能上来说的。所以内存页到底分配多大，用户可以自己设定分配因子。
　　

　　内存术语：
　　Page：内存页，也就是让slab用于切割的内存空间。默认的页面大小为1M，然后slab对这些页面做切割。
　　Chunk：slab把页切割后的就叫做Chunk，用于缓存记录的空间。
　　Slab class：同一个种大小的chunk的被称为slabclass
　　Memcached协议有两种，文本格式和二进制格式。
　　如果1台Memcached不够用，可以增加，但是因为Memcached之间没有任何联系，所以你前端就需要有一个调度器或者负载均衡器，这样有带来一个问题就是缓存命中率的事情，你的缓存在哪里下次也要访问哪里。所以加负载均衡不是问题，而是命令率是重要的事情。为了保证命中率，就有了几个算法：
　　HASH取余：最简单的办法根据HASH值对后端服务器数量取余。不过这种方式有一个致命的缺点就是增减服务器，那么余将会改变，有可能导致所有缓存都全局失效。
　　一致性HASH：也就是一个虚拟的环，2的32次方。根据服务器名称计算HASH值，然后用这个HASH值对2的32次方取余，其结果一定是在2的32次方之内，所以这就是服务器的位置，假设你有3个服务器，落在了这个虚拟环的3个不同位置，用户请求来了，换句话说用户请求的KEY，计算KEY的哈希值，然后也对2的32次方取余，这样也有一个结果，也会落到这个环上，然后根据顺时针原则去找服务器。这种算法对于服务器的增减所带来的影响比较小。但是缺点是不均衡。尤其是当节点比较少的时候，每个节点在环的位置上不一样有些彼此离得近有些却远，离得远的显然处理的请求会更多。所以可以使用虚拟节点来增加节点数量，来减少不均衡的请求。
　　我们之前提到Memcached的功能一半是在客户端上，一半是在服务器上，所以上面说的均衡算法是在客户端上实现的或者是在Memcached前端的负载均衡器上实现的。