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*作者：张荣华
*日期：2008-08-08
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Memcached，人所皆知的remote distribute cache（不知道的可以javaeye一下下，或者google一下下，或者baidu一下下，但是鉴于baidu的排名商业味道太浓（从最近得某某事件可以看出），所以还是建议javaeye一下下），使用起来也非常的简单，它被用在了很多网站上面，几乎很少有大型的网站不会使用memcached。
曾经我也看过很多剖析memcached内部机制的文章，有一点收获，但是看过之后又忘记了，而且没有什么深刻的概念，但是最近我遇到一个问题，这个问题迫使我重新来认识memcache，下面我阐述一下我遇到的问题
问题：我有几千万的数据，这些数据会经常被用到，目前来看，它必须要放到memcached中，以保证访问速度，但是我的memcached中数据经常会有丢失，而业务需求是memcached中的数据是不能丢失的。我的数据丢失的时候，memcached server的内存才使用到60%，也就是还有40%内存被严重的浪费掉了。但不是所有的应用都是这样，其他应用内存浪费的就比较少。为什么内存才使用到60%的时候LRU就执行了呢（之所以确定是LRU执行是因为我发现我的数据丢失的总是前面放进去的，而且这个过程中，这些数据都没有被访问，比如第一次访问的时候，只能访问第1000w条，而第300w条或者之前的数据都已经丢失了，从日志里看，第300w条肯定是放进去了）。
带着这些疑问，我开始重新审视memcached这个产品，首先从它的内存模型开始：我们知道c++里分配内存有两种方式，预先分配和动态分配，显然，预先分配内存会使程序比较快，但是它的缺点是不能有效利用内存，而动态分配可以有效利用内存，但是会使程序运行效率下降，memcached的内存分配就是基于以上原理，显然为了获得更快的速度，有时候我们不得不以空间换时间。
也就是说memcached会预先分配内存，对了，memcached分配内存方式称之为allocator，首先，这里有3个概念：
1 slab
2 page
3 chunk
解释一下，一般来说一个memcahced进程会预先将自己划分为若干个slab，每个slab下又有若干个page，每个page下又有多个chunk，如果我们把这3个咚咚看作是object得话，这是两个一对多得关系。再一般来说，slab得数量是有限得，几个，十几个，或者几十个，这个跟进程配置得内存有关。而每个slab下得page默认情况是1m，也就是说如果一个slab占用100m得内存得话，那么默认情况下这个slab所拥有得page得个数就是100，而chunk就是我们得数据存放得最终地方。
举一个例子，我启动一个memcached进程，占用内存100m，再打开telnet，telnet localhost 11211，连接上memcache之后，输入stats slabs，回车，出现如下数据：
STAT 1:chunk_size 80
STAT 1:chunks_per_page 13107
STAT 1:total_pages 1
STAT 1:total_chunks 13107
STAT 1:used_chunks 13107
STAT 1:free_chunks 0
STAT 1:free_chunks_end 13107
STAT 2:chunk_size 100
STAT 2:chunks_per_page 10485
STAT 2:total_pages 1
STAT 2:total_chunks 10485
STAT 2:used_chunks 10485
STAT 2:free_chunks 0
STAT 2:free_chunks_end 10485
STAT 3:chunk_size 128
STAT 3:chunks_per_page 8192
STAT 3:total_pages 1
STAT 3:total_chunks 8192
STAT 3:used_chunks 8192
STAT 3:free_chunks 0
STAT 3:free_chunks_end 8192
以上就是前3个slab得详细信息
chunk_size表示数据存放块得大小，chunks_per_page表示一个内存页page中拥有得chunk得数量，total_pages表示每个slab下page得个数。total_chunks表示这个slab下chunk得总数（＝total_pages * chunks_per_page），used_chunks表示该slab下已经使用得chunk得数量，free_chunks表示该slab下还可以使用得chunks数量。
从上面得示例slab 1一共有1m得内存空间，而且现在已经被用完了，slab2也有1m得内存空间，也被用完了，slab3得情况依然如此。 而且从这3个slab中chunk得size可以看出来，第一个chunk为80b，第二个是100b，第3个是128b，基本上后一个是前一个得1.25倍，但是这个增长情况我们是可以控制得，我们可以通过在启动时得进程参数 –f来修改这个值，比如说 –f 1.1表示这个增长因子为1.1，那么第一个slab中得chunk为80b得话，第二个slab中得chunk应该是80*1.1左右。
解释了这么多也该可以看出来我遇到得问题得原因了，如果还看不出来，那我再补充关键的一句：memcached中新的value过来存放的地址是该value的大小决定的，value总是会被选择存放到chunk与其最接近的一个slab中，比如上面的例子，如果我的value是80b，那么我这所有的value总是会被存放到1号slab中，而1号slab中的free_chunks已经是0了，怎么办呢，如果你在启动memcached的时候没有追加-M（禁止LRU，这种情况下内存不够时会out of memory），那么memcached会把这个slab中最近最少被使用的chunk中的数据清掉，然后放上最新的数据。这就解释了为什么我的内存还有40%的时候LRU就执行了，因为我的其他slab中的chunk_size都远大于我的value，所以我的value根本不会放到那几个slab中，而只会放到和我的value最接近的chunk所在的slab中(而这些slab早就满了，郁闷了)。这就导致了我的数据被不停的覆盖，后者覆盖前者。
问题找到了，解决方案还是没有找到，因为我的数据必须要求命中率时100%，我只能通过调整slab的增长因子和page的大小来尽量来使命中率接近100%，但是并不能100%保证命中率是100%（这话怎么读起来这么别扭呢，自我检讨一下自己的语文水平），如果您说，这种方案不行啊，因为我的memcached server不能停啊，不要紧还有另外一个方法，就是memcached-tool，执行move命令，如：move 3 1，代表把3号slab中的一个内存页移动到1号slab中，有人问了，这有什么用呢，比如说我的20号slab的利用率非常低，但是page却又很多，比如200，那么就是200m，而2好slab经常发生LRU，明显page不够，我就可以move 20 2，把20号slab的一个内存页移动到2号slab上，这样就能更加有效的利用内存了（有人说了，一次只移动一个page，多麻烦啊？ahuaxuan说，还是写个脚本，循环一下吧）。
有人说不行啊，我的memcache中的数据不能丢失啊，ok，试试新浪的memcachedb吧，虽然我没有用过，但是建议大家可以试试，它也使利用memcache协议和berkeleyDB做的（写到这里，我不得不佩服danga了，我觉得它最大的贡献不是memcache server本身，而是memcache协议），据说它被用在新浪的不少应用上，包括新浪的博客。
补充，stats slab命令可以查看memcached中slab的情况，而stats命令可以查看你的memcached的一些健康情况，比如说命中率之类的，示例如下：
STAT pid 2232
STAT uptime 1348
STAT time 1218120955
STAT version 1.2.1
STAT pointer_size 32
STAT curr_items 0
STAT total_items 0
STAT bytes 0
STAT curr_connections 1
STAT total_connections 3
STAT connection_structures 2
STAT cmd_get 0
STAT cmd_set 0
STAT get_hits 0
STAT get_misses 0
STAT bytes_read 26
STAT bytes_written 16655
STAT limit_maxbytes 104857600从上面的数据可以看到这个memcached进程的命中率很好，get_misses低达0个，怎么回事啊，因为这个进程使我刚启动的，我只用telnet连了一下，所以curr_connections为1，而total_items为0，因为我没有放数据进去，get_hits为0，因为我没有调用get方法，最后的结果就是misses当然为0，哇哦，换句话说命中率就是100%，又yy了。
该到总结的时候了，从这篇文章里我们可以得到以下几个结论：
结论一，memcached得LRU不是全局的，而是针对slab的，可以说是区域性的。
结论二，要提高memcached的命中率，预估我们的value大小并且适当的调整内存页大小和增长因子是必须的。
结论三，带着问题找答案理解的要比随便看看的效果好得多。
Ok,晚了，睡了。
注明：由于ahuaxuan水平有限，文中不妥之处还望不吝指正，谢谢。