memcached——分布式内存对象缓存系统

memcached是什么？

　　memcached 是以LiveJournal 旗下Danga Interactive 公司的Brad Fitzpatric 为首开发的一款软件。现在已成为 mixi、 hatena、 Facebook、 Vox、LiveJournal等众多服务中提高Web应用扩展性的重要因素。

　　许多Web应用都将数据保存到RDBMS中，应用服务器从中读取数据并在浏览器中显示。但随着数据量的增大、访问的集中，就会出现RDBMS的负担加重、数据库响应恶化、网站显示延迟等重大影响。

　　这时就该memcached大显身手了。memcached是高性能的分布式内存缓存服务器。一般的使用目的是，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。

图1 一般情况下memcached的用途

　　其实也不是很复杂，就是用软件搭建起来的数据库缓存系统

memcached的特征

　memcached作为高速运行的分布式缓存服务器，具有以下的特点。
　协议简单
　基于libevent的事件处理
　内置内存存储方式
　memcached不互相通信的分布式

协议简单
　　memcached的服务器客户端通信并不使用复杂的XML等格式，而使用简单的基于文本行的协议。因此，通过telnet 也能在memcached上保存数据、取得数据。下面是例子。

$ telnet localhost 11211
Trying 127.0.0.1...
Connected to localhost.localdomain (127.0.0.1).
Escape character is '^]'.
set foo 0 0 3 （保存命令）
bar （数据）
STORED （结果）
get foo （取得命令）
VALUE foo 0 3 （数据）
bar （数据）

　　协议文档位于memcached的源代码内，也可以参考以下的URL。

http://code.sixapart.com/svn/memcached/trunk/server/doc/protocol.txt

基于libevent的事件处理

　　libevent是个程序库，它将Linux的epoll、BSD类操作系统的kqueue等事件处理功能封装成统一的接口。即使对服务器的连接数增加，也能发挥O(1)的性能。 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。关于事件处理这里就不再详细介绍，可以参考Dan Kegel的The C10K Problem。

libevent: http://www.monkey.org/~provos/libevent/

The C10K Problem: http://www.kegel.com/c10k.html

内置内存存储方式

　　为了提高性能，memcached中保存的数据都存储在memcached内置的内存存储空间中。由于数据仅存在于内存中，因此重启memcached、重启操作系统会导致全部数据消失。另外，内容容量达到指定值之后，就基于LRU(Least Recently Used)算法自动删除不使用的缓存。 memcached本身是为缓存而设计的服务器，因此并没有过多考虑数据的永久性问题。关于内存存储的详细信息，本连载的第二讲以后前坂会进行介绍，请届时参考。

memcached不互相通信的分布式

　　memcached尽管是“分布式”缓存服务器，但服务器端并没有分布式功能。各个memcached不会互相通信以共享信息。那么，怎样进行分布式呢？这完全取决于客户端的实现。本连载也将介绍memcached的分布式。

图2 memcached的分布式

接下来简单介绍一下memcached的使用方法。

安装memcached

memcached的安装比较简单，这里稍加说明。

memcached支持许多平台。
Linux
FreeBSD
Solaris (memcached 1.2.5以上版本)
Mac OS X
　　另外也能安装在Windows上。这里使用Fedora Core 8进行说明。

memcached的安装

　　运行memcached需要本文开头介绍的libevent库。Fedora 8中有现成的rpm包，通过yum命令安装即可。

$ sudo yum install libevent libevent-devel

　　memcached的源代码可以从memcached网站上下载。本文执笔时的最新版本为1.2.5。 Fedora 8虽然也包含了memcached的rpm，但版本比较老。因为源代码安装并不困难，这里就不使用rpm了。

　　下载memcached：http://www.danga.com/memcached/download.bml

memcached安装与一般应用程序相同，configure、make、make install就行了。

$ wget http://www.danga.com/memcached/dist/memcached-1.2.5.tar.gz
$ tar zxf memcached-1.2.5.tar.gz
$ cd memcached-1.2.5
$ ./configure
$ make
$ sudo make install
默认情况下memcached安装到/usr/local/bin下。

memcached的启动

从终端输入以下命令，启动memcached。

$ /usr/local/bin/memcached -p 11211 -m 64m -vv
slab class 1: chunk size 88 perslab 11915
slab class 2: chunk size 112 perslab 9362
slab class 3: chunk size 144 perslab 7281
中间省略
slab class 38: chunk size 391224 perslab 2
slab class 39: chunk size 489032 perslab 2
<23 server listening
<24 send buffer was 110592, now 268435456
<24 server listening (udp)
<24 server listening (udp)
<24 server listening (udp)
<24 server listening (udp)

　　这里显示了调试信息。这样就在前台启动了memcached，监听TCP端口11211 最大内存使用量为64M。调试信息的内容大部分是关于存储的信息，下次连载时具体说明。

　　作为daemon后台启动时，只需

$ /usr/local/bin/memcached -p 11211 -m 64m -d

　　这里使用的memcached启动选项的内容如下。

参数说明

-p 使用的TCP端口。默认为11211

-m 最大内存大小。默认为64M

-vv 用very vrebose模式启动，调试信息和错误输出到控制台

-d 作为daemon在后台启动

上面四个是常用的启动选项，其他还有很多，通过

$ /usr/local/bin/memcached -h
命令可以显示。许多选项可以改变memcached的各种行为，推荐读一读。

用客户端连接

　　许多语言都实现了连接memcached的客户端，其中以Perl、PHP为主。仅仅memcached网站上列出的语言就有

Perl、PHP、Python、Ruby、C#、C/C++、Lua等等。

memcached客户端API：http://www.danga.com/memcached/apis.bml

这里介绍通过mixi正在使用的Perl库链接memcached的方法。

使用Cache::Memcached

Perl的memcached客户端有

Cache::Memcached

Cache::Memcached::Fast

Cache::Memcached::libmemcached

　　等几个CPAN模块。这里介绍的Cache::Memcached是memcached的作者Brad Fitzpatric的作品，应该算是memcached的客户端中应用最为广泛的模块了。

Cache::Memcached - search.cpan.org: http://search.cpan.org/dist/Cache-Memcached/

使用Cache::Memcached连接memcached

下面的源代码为通过Cache::Memcached连接刚才启动的memcached的例子。

#!/usr/bin/perl

use strict;

use warnings;

use Cache::Memcached;

my $key = "foo";

my $value = "bar";

my $expires = 3600; # 1 hour

my $memcached = Cache::Memcached->new({

servers => ["127.0.0.1:11211"],

compress_threshold => 10_000

});

$memcached->add($key, $value, $expires);

my $ret = $memcached->get($key);

print "$ret\n";

在这里，为Cache::Memcached指定了memcached服务器的IP地址和一个选项，以生成实例。 Cache::Memcached常用的选项如下所示。

选项说明

servers 用数组指定memcached服务器和端口

compress_threshold 数据压缩时使用的值

namespace 指定添加到键的前缀

另外，Cache::Memcached通过Storable模块可以将Perl的复杂数据序列化之后再保存，因此散列、数组、对象等都可以直接保存到memcached中。

保存数据

向memcached保存数据的方法有

add

replace

set

它们的使用方法都相同：

my $add = $memcached->add( '键', '值', '期限' );

my $replace = $memcached->replace( '键', '值', '期限' );

my $set = $memcached->set( '键', '值', '期限' );

向memcached保存数据时可以指定期限(秒)。不指定期限时，memcached按照LRU算法保存数据。这三个方法的区别如下：

选项说明

add 仅当存储空间中不存在键相同的数据时才保存

replace 仅当存储空间中存在键相同的数据时才保存

set 与add和replace不同，无论何时都保存

获取数据

获取数据可以使用get和get_multi方法。

my $val = $memcached->get('键');

my $val = $memcached->get_multi('键1', '键2', '键3', '键4', '键5');

　　一次取得多条数据时使用get_multi。get_multi可以非同步地同时取得多个键值，其速度要比循环调用get快数十倍。

删除数据

删除数据使用delete方法，不过它有个独特的功能。

$memcached->delete('键', '阻塞时间(秒)');

　　删除第一个参数指定的键的数据。第二个参数指定一个时间值，可以禁止使用同样的键保存新数据。此功能可以用于防止缓存数据的不完整。但是要注意，set函数忽视该阻塞，照常保存数据

增一和减一操作

可以将memcached上特定的键值作为计数器使用。

my $ret = $memcached->incr('键');

$memcached->add('键', 0) unless defined $ret;

　　增一和减一是原子操作，但未设置初始值时，不会自动赋成0。因此，应当进行错误检查，必要时加入初始化操作。而且，服务器端也不会对超过2 32时的行为进行检查。

总结

　　这次简单介绍了memcached，以及它的安装方法、Perl客户端Cache::Memcached的用法。只要知道，memcached的使用方法十分简单就足够了。

　　下次由前坂来说明memcached的内部结构。了解memcached的内部构造，就能知道如何使用memcached才能使Web应用的速度更上一层楼。

理解memcached的内存存储：http://tech.idv2.com/2008/07/11/memcached-002/
memcached的删除机制和发展方向：http://tech.idv2.com/2008/07/16/memcached-003/

memcached全面剖析–2.理解memcached的内存存储

Slab Allocation机制：整理内存以便重复使用

最近的memcached默认情况下采用了名为Slab Allocator的机制分配、管理内存。在该机制出现以前，内存的分配是通过对所有记录简单地进行malloc和free来进行的。但是，这种方式会导致内存碎片，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。Slab Allocator就是为解决该问题而诞生的。

下面来看看Slab Allocator的原理。下面是memcached文档中的slab allocator的目标：

the primary goal of the slabs subsystem in memcached was to eliminate memory fragmentation issues totally by using fixed-size memory chunks coming from a few predetermined size classes.

也就是说，Slab Allocator的基本原理是按照预先规定的大小，将分配的内存分割成特定长度的块，以完全解决内存碎片问题。

Slab Allocation的原理相当简单。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）（图1）。

图1 Slab Allocation的构造图

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

Page

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。

在Slab中缓存记录的原理

下面说明memcached如何针对客户端发送的数据选择slab并缓存到chunk中。

memcached根据收到的数据的大小，选择最适合数据大小的slab（图2）。 memcached中保存着slab内空闲chunk的列表，根据该列表选择chunk，然后将数据缓存于其中。

图2 选择存储记录的组的方法

实际上，Slab Allocator也是有利也有弊。下面介绍一下它的缺点。

Slab Allocator的缺点

Slab Allocator解决了当初的内存碎片问题，但新的机制也给memcached带来了新的问题。

这个问题就是，由于分配的是特定长度的内存，因此无法有效利用分配的内存。例如，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（图3）。

图3 chunk空间的使用

对于该问题目前还没有完美的解决方案，但在文档中记载了比较有效的解决方案。

The most efficient way to reduce the waste is to use a list of size classes that closely matches (if that’s at all possible) common sizes of objects that the clients of this particular installation of memcached are likely to store.

就是说，如果预先知道客户端发送的数据的公用大小，或者仅缓存大小相同的数据的情况下，只要使用适合数据大小的组的列表，就可以减少浪费。

但是很遗憾，现在还不能进行任何调优，只能期待以后的版本了。但是，我们可以调节slab class的大小的差别。接下来说明growth factor选项。

使用Growth Factor进行调优

memcached在启动时指定 Growth Factor因子（通过-f选项），就可以在某种程度上控制slab之间的差异。默认值为1.25。但是，在该选项出现之前，这个因子曾经固定为2，称为“powers of 2”策略。

让我们用以前的设置，以verbose模式启动memcached试试看：

$ memcached -f 2 -vv

下面是启动后的verbose输出：

slab class   1: chunk size    128 perslab  8192 slab class   2: chunk size    256 perslab  4096 slab class   3: chunk size    512 perslab  2048 slab class   4: chunk size   1024 perslab  1024 slab class   5: chunk size   2048 perslab   512 slab class   6: chunk size   4096 perslab   256 slab class   7: chunk size   8192 perslab   128 slab class   8: chunk size  16384 perslab    64 slab class   9: chunk size  32768 perslab    32 slab class  10: chunk size  65536 perslab    16 slab class  11: chunk size 131072 perslab     8 slab class  12: chunk size 262144 perslab     4 slab class  13: chunk size 524288 perslab     2

可见，从128字节的组开始，组的大小依次增大为原来的2倍。这样设置的问题是，slab之间的差别比较大，有些情况下就相当浪费内存。因此，为尽量减少内存浪费，两年前追加了growth factor这个选项。

来看看现在的默认设置（f=1.25）时的输出（篇幅所限，这里只写到第10组）：

slab class   1: chunk size     88 perslab 11915 slab class   2: chunk size    112 perslab  9362 slab class   3: chunk size    144 perslab  7281 slab class   4: chunk size    184 perslab  5698 slab class   5: chunk size    232 perslab  4519 slab class   6: chunk size    296 perslab  3542 slab class   7: chunk size    376 perslab  2788 slab class   8: chunk size    472 perslab  2221 slab class   9: chunk size    592 perslab  1771 slab class  10: chunk size    744 perslab  1409

可见，组间差距比因子为2时小得多，更适合缓存几百字节的记录。从上面的输出结果来看，可能会觉得有些计算误差，这些误差是为了保持字节数的对齐而故意设置的。

将memcached引入产品，或是直接使用默认值进行部署时，最好是重新计算一下数据的预期平均长度，调整growth factor，以获得最恰当的设置。内存是珍贵的资源，浪费就太可惜了。

接下来介绍一下如何使用memcached的stats命令查看slabs的利用率等各种各样的信息。

查看memcached的内部状态

memcached有个名为stats的命令，使用它可以获得各种各样的信息。执行命令的方法很多，用telnet最为简单：

$ telnet 主机名 端口号

连接到memcached之后，输入stats再按回车，即可获得包括资源利用率在内的各种信息。此外，输入”stats slabs”或”stats items”还可以获得关于缓存记录的信息。结束程序请输入quit。

这些命令的详细信息可以参考memcached软件包内的protocol.txt文档。

$ telnet localhost 11211 Trying ::1... Connected to localhost. Escape character is '^]'. stats STAT pid 481 STAT uptime 16574 STAT time 1213687612 STAT version 1.2.5 STAT pointer_size 32 STAT rusage_user 0.102297 STAT rusage_system 0.214317 STAT curr_items 0 STAT total_items 0 STAT bytes 0 STAT curr_connections 6 STAT total_connections 8 STAT connection_structures 7 STAT cmd_get 0 STAT cmd_set 0 STAT get_hits 0 STAT get_misses 0 STAT evictions 0 STAT bytes_read 20 STAT bytes_written 465 STAT limit_maxbytes 67108864 STAT threads 4 END quit

另外，如果安装了libmemcached这个面向C/C++语言的客户端库，就会安装 memstat 这个命令。使用方法很简单，可以用更少的步骤获得与telnet相同的信息，还能一次性从多台服务器获得信息。

$ memstat --servers=server1,server2,server3,...

libmemcached可以从下面的地址获得：

http://tangent.org/552/libmemcached.html

查看slabs的使用状况

使用memcached的创造着Brad写的名为memcached-tool的Perl脚本，可以方便地获得slab的使用情况（它将memcached的返回值整理成容易阅读的格式）。可以从下面的地址获得脚本：

http://code.sixapart.com/svn/memcached/trunk/server/scripts/memcached-tool

使用方法也极其简单：

$ memcached-tool 主机名:端口 选项

查看slabs使用状况时无需指定选项，因此用下面的命令即可：

$ memcached-tool 主机名:端口

获得的信息如下所示：

 #  Item_Size   Max_age  1MB_pages Count   Full?  1     104 B  1394292 s    1215 12249628    yes  2     136 B  1456795 s      52  400919     yes  3     176 B  1339587 s      33  196567     yes  4     224 B  1360926 s     109  510221     yes  5     280 B  1570071 s      49  183452     yes  6     352 B  1592051 s      77  229197     yes  7     440 B  1517732 s      66  157183     yes  8     552 B  1460821 s      62  117697     yes  9     696 B  1521917 s     143  215308     yes 10     872 B  1695035 s     205  246162     yes 11     1.1 kB 1681650 s     233  221968     yes 12     1.3 kB 1603363 s     241  183621     yes 13     1.7 kB 1634218 s      94   57197     yes 14     2.1 kB 1695038 s      75   36488     yes 15     2.6 kB 1747075 s      65   25203     yes 16     3.3 kB 1760661 s      78   24167     yes

各列的含义为：

列	含义
#	slab class编号
Item_Size	Chunk大小
Max_age	LRU内最旧的记录的生存时间
1MB_pages	分配给Slab的页数
Count	Slab内的记录数
Full?	Slab内是否含有空闲chunk

从这个脚本获得的信息对于调优非常方便，强烈推荐使用。

posted on 2012-09-26 22:04 啊T 阅读(513) 评论(0) 编辑收藏举报