memcached底层工作原理

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1、memcached底层工作原理  1、memcached是怎么工作的？Memcached的神奇来自两阶段哈希（two-stagehash）。Memcached就像一个巨大的、存储了很多对的哈希表。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）。举个列子，假设有3个客户端1,2,3，3台memcachedA,B,

2、C：Client1想把数据”barbaz”以key“foo”存储。Client1首先参考节点列表（A,B,C），计算key“foo”的哈希值，假设memcachedB被选中。接着，Client1直接connect到memcachedB，通过key“foo”把数据”barbaz”存储进去。Client2使用与Client1相同的客户端库（意味着阶段一的哈希算法相同），也拥有同样的memcached列表（A,B,C）。于是，经过相同的哈希计算（阶段一），Client2计算出key“foo”在memcachedB上，然后它直接请求memcachedB，得到数据”barbaz”。各种客

3、户端在memcached中数据的存储形式是不同的（perlStorable,phpserialize,javahibernate,JSON等）。一些客户端实现的哈希算法也不一样。但是，memcached服务器端的行为总是一致的。最后，从实现的角度看，memcached是一个非阻塞的、基于事件的服务器程序。这种架构可以很好地解决C10Kproblem，并具有极佳的可扩展性。可以参考AStoryofCaching，这篇文章简单解释了客户端与memcached是如何交互的。2、memcached最大的优势是什么？请仔细阅读上面的问题（即memcached是如何工作的）。Memcach

4、ed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。看看下面的几个问题吧，它们在memcach

5、ed、服务器的localcache和MySQL的querycache之间做了比较。这几个问题会让您有更全面的认识。3、memcached和MySQL的querycache相比，有什么优缺点？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querycache，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querycache是集中式的，连接到该querycache的MySQL服务器都会受益。*当您修改表时，MySQL的querycache会立刻被刷新（flush）。存储一个

6、memcacheditem只需要很少的时间，但是当写操作很频繁时，MySQL的querycache会经常让所有缓存数据都失效。*在多核CPU上，MySQL的querycache会遇到扩展问题（scalabilityissues）。在多核CPU上，querycache会增加一个全局锁（globallock）,由于需要刷新更多的缓存数据，速度会变得更慢。*在MySQL的querycache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（userobject），然后将用户

7、对象缓存到memcached中。而querycache是SQL语句级别的，不可能做到这一点。在小的网站中，querycache会有所帮助，但随着网站规模的增加，querycache的弊将大于利。*querycache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。4、memcached和服务器的localca