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编程问答

深入理解Memcache原理

發(fā)布時間:2025/3/21 编程问答 21 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 深入理解Memcache原理 小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

1.為什么要使用memcache

?由于網(wǎng)站的高并發(fā)讀寫需求,傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫開始出現(xiàn)瓶頸,例如:

1)對數(shù)據(jù)庫的高并發(fā)讀寫:

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫本身就是個龐然大物,處理過程非常耗時(如解析SQL語句,事務(wù)處理等)。如果對關(guān)系型數(shù)據(jù)庫進行高并發(fā)讀寫(每秒上萬次的訪問),那么它是無法承受的。

2)對海量數(shù)據(jù)的處理:

對于大型的SNS網(wǎng)站,每天有上千萬次的數(shù)據(jù)產(chǎn)生(如twitter, 新浪微博)。對于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫,如果在一個有上億條數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)表種查找某條記錄,效率將非常低。


使用memcache能很好的解決以上問題。

在實際使用中,通常把數(shù)據(jù)庫查詢的結(jié)果保存到Memcache中,下次訪問時直接從memcache中讀取,而不再進行數(shù)據(jù)庫查詢操作,這樣就在很大程度上減少了數(shù)據(jù)庫的負擔。

保存在memcache中的對象實際放置在內(nèi)存中,這也是memcache如此高效的原因。


2.memcache的安裝和使用

這個網(wǎng)上有太多教程了,不做贅言。

3.基于libevent的事件處理


libevent是個程序庫,它將Linux的epoll、BSD類操作系統(tǒng)的kqueue等事件處理功能 封裝成統(tǒng)一的接口。即使對服務(wù)器的連接數(shù)增加,也能發(fā)揮O(1)的性能。

?memcached使用這個libevent庫,因此能在Linux、BSD、Solaris等操作系統(tǒng)上發(fā)揮其高性能。?

參考:

  • libevent:?http://www.monkey.org/~provos/libevent/
  • The C10K Problem:?http://www.kegel.com/c10k.html

4.memcache使用實例:

[php] view plain copy
  • <?php??
  • $mc?=?new?Memcache();??
  • $mc->connect('127.0.0.1',?11211);??
  • ??
  • $uid?=?(int)$_GET['uid'];??
  • $sql?=?"select?*?from?users?where?uid='uid'?";??
  • $key?=?md5($sql);??
  • if(!($data?=?$mc->get($key)))?{??
  • ????$conn?=?mysql_connect('localhost',?'test',?'test');??
  • ????mysql_select_db('test');??
  • ????$result?=?mysql_fetch_object($result);??
  • ????while($row?=?mysql_fetch_object($result))?{??
  • ??????????$data[]?=?$row;??
  • ????}??
  • ????$mc->add($key,?$datas);??
  • }??
  • ??
  • var_dump($datas);??
  • ?>??

  • 5.memcache如何支持高并發(fā)(此處還需深入研究)

    memcache使用多路復(fù)用I/O模型,如(epoll, select等),傳統(tǒng)I/O中,系統(tǒng)可能會因為某個用戶連接還沒做好I/O準備而一直等待,知道這個連接做好I/O準備。這時如果有其他用戶連接到服務(wù)器,很可能會因為系統(tǒng)阻塞而得不到響應(yīng)。

    而多路復(fù)用I/O是一種消息通知模式,用戶連接做好I/O準備后,系統(tǒng)會通知我們這個連接可以進行I/O操作,這樣就不會阻塞在某個用戶連接。因此,memcache才能支持高并發(fā)。

    此外,memcache使用了多線程機制??梢酝瑫r處理多個請求。線程數(shù)一般設(shè)置為CPU核數(shù),這研報告效率最高。


    6.使用Slab分配算法保存數(shù)據(jù)

    slab分配算法的原理是:把固定大小(1MB)的內(nèi)存分為n小塊,如下圖所示:



    slab分配算法把每1MB大小的內(nèi)存稱為一個slab頁,每次向系統(tǒng)申請一個slab頁,然后再通過分隔算法把這個slab頁分割成若干個小塊的chunk(如上圖所示),然后把這些chunk分配給用戶使用,分割算法如下(在slabs.c文件中):

    (注:memcache的github項目地址:https://github.com/wusuopubupt/memcached)

    [cpp] view plain copy
  • /**?
  • ?*?Determines?the?chunk?sizes?and?initializes?the?slab?class?descriptors?
  • ?*?accordingly.?
  • ?*/??
  • void?slabs_init(const?size_t?limit,?const?double?factor,?const?bool?prealloc)?{??
  • ????int?i?=?POWER_SMALLEST?-?1;??
  • ????unsigned?int?size?=?sizeof(item)?+?settings.chunk_size;??
  • ??
  • ????mem_limit?=?limit;??
  • ??
  • ????if?(prealloc)?{??
  • ????????/*?Allocate?everything?in?a?big?chunk?with?malloc?通過malloc的方式申請內(nèi)存*/??
  • ????????mem_base?=?malloc(mem_limit);??
  • ????????if?(mem_base?!=?NULL)?{??
  • ????????????mem_current?=?mem_base;??
  • ????????????mem_avail?=?mem_limit;??
  • ????????}?else?{??
  • ????????????fprintf(stderr,?"Warning:?Failed?to?allocate?requested?memory?in"??
  • ????????????????????"?one?large?chunk.\nWill?allocate?in?smaller?chunks\n");??
  • ????????}??
  • ????}??
  • ??
  • ????memset(slabclass,?0,?sizeof(slabclass));??
  • ??
  • ????while?(++i?<?POWER_LARGEST?&&?size?<=?settings.item_size_max?/?factor)?{??
  • ????????/*?Make?sure?items?are?always?n-byte?aligned??注意這里的字節(jié)對齊*/??
  • ????????if?(size?%?CHUNK_ALIGN_BYTES)??
  • ????????????size?+=?CHUNK_ALIGN_BYTES?-?(size?%?CHUNK_ALIGN_BYTES);??
  • ??
  • ????????slabclass[i].size?=?size;??
  • ????????slabclass[i].perslab?=?settings.item_size_max?/?slabclass[i].size;??
  • ????????size?*=?factor;//以1.25為倍數(shù)增大chunk??
  • ????????if?(settings.verbose?>?1)?{??
  • ????????????fprintf(stderr,?"slab?class?%3d:?chunk?size?%9u?perslab?%7u\n",??
  • ????????????????????i,?slabclass[i].size,?slabclass[i].perslab);??
  • ????????}??
  • ????}??
  • ??
  • ????power_largest?=?i;??
  • ????slabclass[power_largest].size?=?settings.item_size_max;??
  • ????slabclass[power_largest].perslab?=?1;??
  • ????if?(settings.verbose?>?1)?{??
  • ????????fprintf(stderr,?"slab?class?%3d:?chunk?size?%9u?perslab?%7u\n",??
  • ????????????????i,?slabclass[i].size,?slabclass[i].perslab);??
  • ????}??
  • ??
  • ????/*?for?the?test?suite:??faking?of?how?much?we've?already?malloc'd?*/??
  • ????{??
  • ????????char?*t_initial_malloc?=?getenv("T_MEMD_INITIAL_MALLOC");??
  • ????????if?(t_initial_malloc)?{??
  • ????????????mem_malloced?=?(size_t)atol(t_initial_malloc);??
  • ????????}??
  • ??
  • ????}??
  • ??
  • ????if?(prealloc)?{??
  • ????????slabs_preallocate(power_largest);??
  • ????}??
  • }??


  • 上面代碼中的slabclass是一個類型為slabclass_t結(jié)構(gòu)的數(shù)組,其定義如下:

    [cpp] view plain copy
  • typedef?struct?{??
  • ????unsigned?int?size;??????/*?sizes?of?items?*/??
  • ????unsigned?int?perslab;???/*?how?many?items?per?slab?*/??
  • ????void?**slots;???????????/*?list?of?item?ptrs?*/??
  • ????unsigned?int?sl_total;??/*?size?of?previous?array?*/??
  • ????unsigned?int?sl_curr;???/*?first?free?slot?*/??
  • ????void?*end_page_ptr;?????????/*?pointer?to?next?free?item?at?end?of?page,?or?0?*/??
  • ????unsigned?int?end_page_free;?/*?number?of?items?remaining?at?end?of?last?alloced?page?*/??
  • ????unsigned?int?slabs;?????/*?how?many?slabs?were?allocated?for?this?class?*/??
  • ????void?**slab_list;???????/*?array?of?slab?pointers?*/??
  • ????unsigned?int?list_size;?/*?size?of?prev?array?*/??
  • ????unsigned?int?killing;??/*?index+1?of?dying?slab,?or?zero?if?none?*/??
  • ????size_t?requested;?/*?The?number?of?requested?bytes?*/??
  • }?slabclass_t;??
  • 借用別人的一張圖說明slabclass_t結(jié)構(gòu):



    由分割算法的源代碼可知,slab算法按照不同大小的chunk分割slab頁,而不同大小的chunk以factor(默認是1.25)倍增大。

    使用memcache -u root -vv 命令查看內(nèi)存分配情況(8字節(jié)對齊):




    找到大小最合適的chunk分配給請求緩存的數(shù)據(jù):

    [cpp] view plain copy
  • /*?
  • ?*?Figures?out?which?slab?class?(chunk?size)?is?required?to?store?an?item?of?
  • ?*?a?given?size.?
  • ?*?
  • ?*?Given?object?size,?return?id?to?use?when?allocating/freeing?memory?for?object?
  • ?*?0?means?error:?can't?store?such?a?large?object?
  • ?*/??
  • ??
  • unsigned?int?slabs_clsid(const?size_t?size)?{??
  • ????int?res?=?POWER_SMALLEST;//?初始化為最小的chunk??
  • ??
  • ????if?(size?==?0)??
  • ????????return?0;??
  • ????while?(size?>?slabclass[res].size)?//逐漸增大chunk?size,直到找到第一個比申請的size大的chunk??
  • ????????if?(res++?==?power_largest)?????/*?won't?fit?in?the?biggest?slab?*/??
  • ????????????return?0;??
  • ????return?res;??
  • }??

  • 內(nèi)存分配:

    (此處參考:http://slowsnail.com.cn/?p=20)

    [cpp] view plain copy
  • static?void?*do_slabs_alloc(const?size_t?size,?unsigned?int?id)?{??
  • ????slabclass_t?*p;??
  • ????void?*ret?=?NULL;??
  • ????item?*it?=?NULL;??
  • ???
  • ????if?(id?<?POWER_SMALLEST?||?id?>?power_largest)?{//判斷id是否會導(dǎo)致slabclass[]數(shù)組越界??
  • ????????MEMCACHED_SLABS_ALLOCATE_FAILED(size,?0);??
  • ????????return?NULL;??
  • ????}??
  • ???
  • ????p?=?&slabclass[id];//獲取slabclass[id]的引用??
  • ????assert(p->sl_curr?==?0?||?((item?*)p->slots)->slabs_clsid?==?0);//判斷slabclass[id]是否有剩余的chunk??
  • ???
  • ????if?(!?(p->sl_curr?!=?0?||?do_slabs_newslab(id)?!=?0))?{//如果slabclass[id]中已經(jīng)沒有空余chunk并且試圖向系統(tǒng)申請一個“頁”(slab)的chunk失敗,則返回NULL??
  • ????/*?We?don't?have?more?memory?available?*/??
  • ????????ret?=?NULL;??
  • ????}?else?if?(p->sl_curr?!=?0)?{//slabclass[id]的空閑鏈表中還有chunk,則直接將其分配出去??
  • ????????it?=?(item?*)p->slots;//獲取空閑鏈表的頭指針??
  • ????????p->slots?=?it->next;//將頭結(jié)點指向下一個結(jié)點(取下頭結(jié)點)??
  • ????????if?(it->next)?it->next->prev?=?0;//將新頭結(jié)點的prev指針置空??
  • ????????p->sl_curr--;//減少slabclass[id]空閑鏈表中的chunk計數(shù)??
  • ????????ret?=?(void?*)it;//將頭結(jié)點賦給ret指針??
  • ????}??
  • ???
  • ????if?(ret)?{//請求成功??
  • ????????p->requested?+=?size;//更新slabclass[id]所分配的內(nèi)存總數(shù)??
  • ????????MEMCACHED_SLABS_ALLOCATE(size,?id,?p->size,?ret);??
  • ????}?else?{??
  • ????????MEMCACHED_SLABS_ALLOCATE_FAILED(size,?id);??
  • ????}??
  • ???
  • ????return?ret;??
  • }??
  • do_slabs_allc()函數(shù)首先嘗試從slot列表(被回收的chunk)中獲取可用的chunk,如果有可用的就返回,否則從空閑的chunk列表中獲取可用的chunk并返回。

    刪除過期item:

    延遲刪除過期item到查找時進行,可以提高memcache的效率,因為不必每時每刻檢查過期item,從而提高CPU工作效率


    使用LRU(last recently used)算法淘汰數(shù)據(jù):

    [cpp] view plain copy
  • /*?
  • ?*?try?to?get?one?off?the?right?LRU?
  • ?*?don't?necessariuly?unlink?the?tail?because?it?may?be?locked:?refcount>0?
  • ?*?search?up?from?tail?an?item?with?refcount==0?and?unlink?it;?give?up?after?50?
  • ?*?tries?
  • ?*/??
  • ??
  • if?(tails[id]?==?0)?{??
  • ????itemstats[id].outofmemory++;??
  • ????return?NULL;??
  • }??
  • ??
  • for?(search?=?tails[id];?tries?>?0?&&?search?!=?NULL;?tries--,?search=search->prev)?{??
  • ????if?(search->refcount?==?0)?{?//refount==0的情況,釋放掉??
  • ????????if?(search->exptime?==?0?||?search->exptime?>?current_time)?{??
  • ????????????itemstats[id].evicted++;??
  • ????????????itemstats[id].evicted_time?=?current_time?-?search->time;??
  • ????????????STATS_LOCK();??
  • ????????????stats.evictions++;??
  • ????????????STATS_UNLOCK();??
  • ????????}??
  • ????????do_item_unlink(search);??
  • ????????break;??
  • ????}??
  • }??
  • it?=?slabs_alloc(ntotal,?id);??
  • if?(it?==?0)?{??
  • ????itemstats[id].outofmemory++;??
  • ????/*?Last?ditch?effort.?There?is?a?very?rare?bug?which?causes?
  • ?????*?refcount?leaks.?We've?fixed?most?of?them,?but?it?still?happens,?
  • ?????*?and?it?may?happen?in?the?future.?
  • ?????*?We?can?reasonably?assume?no?item?can?stay?locked?for?more?than?
  • ?????*?three?hours,?so?if?we?find?one?in?the?tail?which?is?that?old,?
  • ?????*?free?it?anyway.?
  • ?????*/??
  • ????tries?=?50;??
  • ????for?(search?=?tails[id];?tries?>?0?&&?search?!=?NULL;?tries--,?search=search->prev)?{??
  • ????????if?(search->refcount?!=?0?&&?search->time?+?10800?<?current_time)?{?//最近3小時沒有被訪問到的情況,釋放掉??
  • ????????????itemstats[id].tailrepairs++;??
  • ????????????search->refcount?=?0;??
  • ????????????do_item_unlink(search);??
  • ????????????break;??
  • ????????}??
  • ????}??
  • ????it?=?slabs_alloc(ntotal,?id);??
  • ????if?(it?==?0)?{??
  • ????????return?NULL;??
  • ????}??
  • }??
  • 從item列表的尾部開始遍歷,找到refcount==0的chunk,調(diào)用do_item_unlink()函數(shù)釋放掉,另外,search->time+10800<current_time(即最近3小時沒有被訪問過的item),也釋放掉--這就是LRU算法的原理。


    附:阿里2014筆試題一道:

    某緩存系統(tǒng)采用LRU淘汰算法,假定緩存容量為4,并且初始為空,那么在順序訪問一下數(shù)據(jù)項的時候:1,5,1,3,5,2,4,1,2出現(xiàn)緩存直接命中的次數(shù)是?,最后緩存中即將準備淘汰的數(shù)據(jù)項是?
    答案:3, 5 解答:
  • 1調(diào)入內(nèi)存 1
  • 5調(diào)入內(nèi)存 1 5
  • 1調(diào)入內(nèi)存 5 1(命中 1,更新次序)
  • 3調(diào)入內(nèi)存 5 1 3
  • 5調(diào)入內(nèi)存 1 3 5 (命中5)
  • 2調(diào)入內(nèi)存 1 3 5 2
  • 4調(diào)入內(nèi)存(1最久未使用,淘汰1) 3 5 2 4
  • 1調(diào)入內(nèi)存(3最久未使用,淘汰3) 5 2 4 1
  • 2調(diào)入內(nèi)存 5 4 1 2(命中2)
  • 因此,直接命中次數(shù)是3,最后緩存即將準備淘汰的數(shù)據(jù)項是5

    總結(jié)

    以上是生活随笔為你收集整理的深入理解Memcache原理的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

    如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯,歡迎將生活随笔推薦給好友。

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