深入理解Memcached原理

1.为什么要使用memcache

由于网站的高并发读写需求，传统的关系型数据库开始出现瓶颈，例如：

1）对数据库的高并发读写：

关系型数据库本身就是个庞然大物，处理过程非常耗时（如解析SQL语句，事务处理等）。如果对关系型数据库进行高并发读写（每秒上万次的访问），那么它是无法承受的。

2）对海量数据的处理：

对于大型的SNS网站，每天有上千万次的数据产生（如twitter, 新浪微博）。对于关系型数据库，如果在一个有上亿条数据的数据表种查找某条记录，效率将非常低。

使用memcache能很好的解决以上问题。

在实际使用中，通常把数据库查询的结果保存到Memcache中，下次访问时直接从memcache中读取，而不再进行数据库查询操作，这样就在很大程度上减少了数据库的负担。

保存在memcache中的对象实际放置在内存中，这也是memcache如此高效的原因。

2.memcache的安装和使用

这个网上有太多教程了，不做赘言。

3.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。

参考：

4.memcache使用实例：

[php] view plaincopyprint?

  1. <?php
  2. $mc = new Memcache();
  3. $mc->connect(‘127.0.0.1‘, 11211);
  4. $uid = (int)$_GET[‘uid‘];
  5. $sql = "select * from users where uid=‘uid‘ ";
  6. $key = md5($sql);
  7. if(!($data = $mc->get($key))) {
  8. $conn = mysql_connect(‘localhost‘, ‘test‘, ‘test‘);
  9. mysql_select_db(‘test‘);
  10. $result = mysql_fetch_object($result);
  11. while($row = mysql_fetch_object($result)) {
  12. $data[] = $row;
  13. }
  14. $mc->add($key, $datas);
  15. }
  16. var_dump($datas);
  17. ?>
<?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如何支持高并发(此处还需深入研究)

memcache使用多路复用I/O模型，如（epoll, select等），传统I/O中，系统可能会因为某个用户连接还没做好I/O准备而一直等待，知道这个连接做好I/O准备。这时如果有其他用户连接到服务器，很可能会因为系统阻塞而得不到响应。

而多路复用I/O是一种消息通知模式，用户连接做好I/O准备后，系统会通知我们这个连接可以进行I/O操作，这样就不会阻塞在某个用户连接。因此，memcache才能支持高并发。

此外，memcache使用了多线程机制。可以同时处理多个请求。线程数一般设置为CPU核数，这研报告效率最高。

6.使用Slab分配算法保存数据

slab分配算法的原理是：把固定大小（1MB）的内存分为n小块，如下图所示：

slab分配算法把每1MB大小的内存称为一个slab页，每次向系统申请一个slab页，然后再通过分隔算法把这个slab页分割成若干个小块的chunk（如上图所示），然后把这些chunk分配给用户使用，分割算法如下（在slabs.c文件中）：

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

[cpp] view plaincopyprint?

  1. /**
  2. * Determines the chunk sizes and initializes the slab class descriptors
  3. * accordingly.
  4. */
  5. void slabs_init(const size_t limit, const double factor, const bool prealloc) {
  6. int i = POWER_SMALLEST - 1;
  7. unsigned int size = sizeof(item) + settings.chunk_size;
  8. mem_limit = limit;
  9. if (prealloc) {
  10. /* Allocate everything in a big chunk with malloc 通过malloc的方式申请内存*/
  11. mem_base = malloc(mem_limit);
  12. if (mem_base != NULL) {
  13. mem_current = mem_base;
  14. mem_avail = mem_limit;
  15. } else {
  16. fprintf(stderr, "Warning: Failed to allocate requested memory in"
  17. " one large chunk.\nWill allocate in smaller chunks\n");
  18. }
  19. }
  20. memset(slabclass, 0, sizeof(slabclass));
  21. while (++i < POWER_LARGEST && size <= settings.item_size_max / factor) {
  22. /* Make sure items are always n-byte aligned  注意这里的字节对齐*/
  23. if (size % CHUNK_ALIGN_BYTES)
  24. size += CHUNK_ALIGN_BYTES - (size % CHUNK_ALIGN_BYTES);
  25. slabclass[i].size = size;
  26. slabclass[i].perslab = settings.item_size_max / slabclass[i].size;
  27. size *= factor;//以1.25为倍数增大chunk
  28. if (settings.verbose > 1) {
  29. fprintf(stderr, "slab class %3d: chunk size %9u perslab %7u\n",
  30. i, slabclass[i].size, slabclass[i].perslab);
  31. }
  32. }
  33. power_largest = i;
  34. slabclass[power_largest].size = settings.item_size_max;
  35. slabclass[power_largest].perslab = 1;
  36. if (settings.verbose > 1) {
  37. fprintf(stderr, "slab class %3d: chunk size %9u perslab %7u\n",
  38. i, slabclass[i].size, slabclass[i].perslab);
  39. }
  40. /* for the test suite:  faking of how much we‘ve already malloc‘d */
  41. {
  42. char *t_initial_malloc = getenv("T_MEMD_INITIAL_MALLOC");
  43. if (t_initial_malloc) {
  44. mem_malloced = (size_t)atol(t_initial_malloc);
  45. }
  46. }
  47. if (prealloc) {
  48. slabs_preallocate(power_largest);
  49. }
  50. }
/**
 * 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 通过malloc的方式申请内存*/
        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  注意这里的字节对齐*/
        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为倍数增大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);
    }
}

上面代码中的slabclass是一个类型为slabclass_t结构的数组，其定义如下：

[cpp] view plaincopyprint?

  1. typedef struct {
  2. unsigned int size;      /* sizes of items */
  3. unsigned int perslab;   /* how many items per slab */
  4. void **slots;           /* list of item ptrs */
  5. unsigned int sl_total;  /* size of previous array */
  6. unsigned int sl_curr;   /* first free slot */
  7. void *end_page_ptr;         /* pointer to next free item at end of page, or 0 */
  8. unsigned int end_page_free; /* number of items remaining at end of last alloced page */
  9. unsigned int slabs;     /* how many slabs were allocated for this class */
  10. void **slab_list;       /* array of slab pointers */
  11. unsigned int list_size; /* size of prev array */
  12. unsigned int killing;  /* index+1 of dying slab, or zero if none */
  13. size_t requested; /* The number of requested bytes */
  14. } slabclass_t;
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;

借用别人的一张图说明slabclass_t结构:

由分割算法的源代码可知，slab算法按照不同大小的chunk分割slab页，而不同大小的chunk以factor（默认是1.25）倍增大。

使用memcache -u root -vv 命令查看内存分配情况(8字节对齐)：

找到大小最合适的chunk分配给请求缓存的数据：

[cpp] view plaincopyprint?

  1. /*
  2. * Figures out which slab class (chunk size) is required to store an item of
  3. * a given size.
  4. *
  5. * Given object size, return id to use when allocating/freeing memory for object
  6. * 0 means error: can‘t store such a large object
  7. */
  8. unsigned int slabs_clsid(const size_t size) {
  9. int res = POWER_SMALLEST;// 初始化为最小的chunk
  10. if (size == 0)
  11. return 0;
  12. while (size > slabclass[res].size) //逐渐增大chunk size，直到找到第一个比申请的size大的chunk
  13. if (res++ == power_largest)     /* won‘t fit in the biggest slab */
  14. return 0;
  15. return res;
  16. }
/*
 * 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;// 初始化为最小的chunk

    if (size == 0)
        return 0;
    while (size > slabclass[res].size) //逐渐增大chunk size，直到找到第一个比申请的size大的chunk
        if (res++ == power_largest)     /* won't fit in the biggest slab */
            return 0;
    return res;
}

内存分配：

（此处参考：http://slowsnail.com.cn/?p=20）

[cpp] view plaincopyprint?

  1. static void *do_slabs_alloc(const size_t size, unsigned int id) {
  2. slabclass_t *p;
  3. void *ret = NULL;
  4. item *it = NULL;
  5. if (id < POWER_SMALLEST || id > power_largest) {//判断id是否会导致slabclass[]数组越界
  6. MEMCACHED_SLABS_ALLOCATE_FAILED(size, 0);
  7. return NULL;
  8. }
  9. p = &slabclass[id];//获取slabclass[id]的引用
  10. assert(p->sl_curr == 0 || ((item *)p->slots)->slabs_clsid == 0);//判断slabclass[id]是否有剩余的chunk
  11. if (! (p->sl_curr != 0 || do_slabs_newslab(id) != 0)) {//如果slabclass[id]中已经没有空余chunk并且试图向系统申请一个“页”（slab）的chunk失败,则返回NULL
  12. /* We don‘t have more memory available */
  13. ret = NULL;
  14. } else if (p->sl_curr != 0) {//slabclass[id]的空闲链表中还有chunk，则直接将其分配出去
  15. it = (item *)p->slots;//获取空闲链表的头指针
  16. p->slots = it->next;//将头结点指向下一个结点（取下头结点）
  17. if (it->next) it->next->prev = 0;//将新头结点的prev指针置空
  18. p->sl_curr--;//减少slabclass[id]空闲链表中的chunk计数
  19. ret = (void *)it;//将头结点赋给ret指针
  20. }
  21. if (ret) {//请求成功
  22. p->requested += size;//更新slabclass[id]所分配的内存总数
  23. MEMCACHED_SLABS_ALLOCATE(size, id, p->size, ret);
  24. } else {
  25. MEMCACHED_SLABS_ALLOCATE_FAILED(size, id);
  26. }
  27. return ret;
  28. }
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) {//判断id是否会导致slabclass[]数组越界
        MEMCACHED_SLABS_ALLOCATE_FAILED(size, 0);
        return NULL;
    }

    p = &slabclass[id];//获取slabclass[id]的引用
    assert(p->sl_curr == 0 || ((item *)p->slots)->slabs_clsid == 0);//判断slabclass[id]是否有剩余的chunk

    if (! (p->sl_curr != 0 || do_slabs_newslab(id) != 0)) {//如果slabclass[id]中已经没有空余chunk并且试图向系统申请一个“页”（slab）的chunk失败,则返回NULL
    /* We don't have more memory available */
        ret = NULL;
    } else if (p->sl_curr != 0) {//slabclass[id]的空闲链表中还有chunk，则直接将其分配出去
        it = (item *)p->slots;//获取空闲链表的头指针
        p->slots = it->next;//将头结点指向下一个结点（取下头结点）
        if (it->next) it->next->prev = 0;//将新头结点的prev指针置空
        p->sl_curr--;//减少slabclass[id]空闲链表中的chunk计数
        ret = (void *)it;//将头结点赋给ret指针
    }

    if (ret) {//请求成功
        p->requested += size;//更新slabclass[id]所分配的内存总数
        MEMCACHED_SLABS_ALLOCATE(size, id, p->size, ret);
    } else {
        MEMCACHED_SLABS_ALLOCATE_FAILED(size, id);
    }

    return ret;
}

do_slabs_allc()函数首先尝试从slot列表（被回收的chunk）中获取可用的chunk,如果有可用的就返回，否则从空闲的chunk列表中获取可用的chunk并返回。

删除过期item:

延迟删除过期item到查找时进行，可以提高memcache的效率，因为不必每时每刻检查过期item,从而提高CPU工作效率

使用LRU(last recently used)算法淘汰数据：

[cpp] view plaincopyprint?

  1. /*
  2. * try to get one off the right LRU
  3. * don‘t necessariuly unlink the tail because it may be locked: refcount>0
  4. * search up from tail an item with refcount==0 and unlink it; give up after 50
  5. * tries
  6. */
  7. if (tails[id] == 0) {
  8. itemstats[id].outofmemory++;
  9. return NULL;
  10. }
  11. for (search = tails[id]; tries > 0 && search != NULL; tries--, search=search->prev) {
  12. if (search->refcount == 0) { //refount==0的情况，释放掉
  13. if (search->exptime == 0 || search->exptime > current_time) {
  14. itemstats[id].evicted++;
  15. itemstats[id].evicted_time = current_time - search->time;
  16. STATS_LOCK();
  17. stats.evictions++;
  18. STATS_UNLOCK();
  19. }
  20. do_item_unlink(search);
  21. break;
  22. }
  23. }
  24. it = slabs_alloc(ntotal, id);
  25. if (it == 0) {
  26. itemstats[id].outofmemory++;
  27. /* Last ditch effort. There is a very rare bug which causes
  28. * refcount leaks. We‘ve fixed most of them, but it still happens,
  29. * and it may happen in the future.
  30. * We can reasonably assume no item can stay locked for more than
  31. * three hours, so if we find one in the tail which is that old,
  32. * free it anyway.
  33. */
  34. tries = 50;
  35. for (search = tails[id]; tries > 0 && search != NULL; tries--, search=search->prev) {
  36. if (search->refcount != 0 && search->time + 10800 < current_time) { //最近3小时没有被访问到的情况，释放掉
  37. itemstats[id].tailrepairs++;
  38. search->refcount = 0;
  39. do_item_unlink(search);
  40. break;
  41. }
  42. }
  43. it = slabs_alloc(ntotal, id);
  44. if (it == 0) {
  45. return NULL;
  46. }
  47. }
/*
 * 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的情况，释放掉
		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小时没有被访问到的情况，释放掉
			itemstats[id].tailrepairs++;
			search->refcount = 0;
			do_item_unlink(search);
			break;
		}
	}
	it = slabs_alloc(ntotal, id);
	if (it == 0) {
		return NULL;
	}
}

从item列表的尾部开始遍历，找到refcount==0的chunk,调用do_item_unlink()函数释放掉，另外，search->time+10800<current_time(即最近3小时没有被访问过的item)，也释放掉--这就是LRU算法的原理。

附：阿里2014笔试题一道：

某缓存系统采用LRU淘汰算法，假定缓存容量为4,并且初始为空，那么在顺序访问一下数据项的时候：1,5,1,3,5,2,4,1,2出现缓存直接命中的次数是？，最后缓存中即将准备淘汰的数据项是？

答案：3， 5

解答：

  1. 1调入内存 1
  2. 5调入内存 1 5
  3. 1调入内存 5 1（命中 1，更新次序）
  4. 3调入内存 5 1 3
  5. 5调入内存 1 3 5 （命中5）
  6. 2调入内存 1 3 5 2
  7. 4调入内存（1最久未使用，淘汰1） 3 5 2 4
  8. 1调入内存（3最久未使用，淘汰3） 5 2 4 1
  9. 2调入内存 5 4 1 2（命中2）

因此，直接命中次数是3,最后缓存即将准备淘汰的数据项是5

以上是转自http://blog.csdn.net/wusuopuBUPT/article/details/18238003

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时间： 2024-08-03 13:06:08

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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

理解memcached的内存存储

理解memcached的内存存储 memcached是分布式的高速缓存服务器.本次将介绍memcached的内部构造的实现方式,以及内存的管理方式.另外,memcached的内部构造导致的弱点也将加以说明.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

《深入理解mybatis原理》 MyBatis缓存机制的设计与实现

本文主要讲解MyBatis非常棒的缓存机制的设计原理,给读者们介绍一下MyBatis的缓存机制的轮廓,然后会分别针对缓存机制中的方方面面展开讨论. MyBatis将数据缓存设计成两级结构,分为一级缓存.二级缓存: 一级缓存是Session会话级别的缓存,位于表示一次数据库会话的SqlSession对象之中,又被称之为本地缓存.一级缓存是MyBatis内部实现的一个特性,用户不能配置,默认情况下自动支持的缓存,用户没有定制它的权利(不过这也不是绝对的,可以通过开发插件对它进行修改): 二级缓存是A

memcached完全剖析系列教程《转》 memcached完全剖析系列教程–2.理解memcached的内存存储

本文目录 Slab Allocation机制:整理内存以便重复使用 · Slab Allocation的主要术语 · 在Slab中缓存记录的原理 · Slab Allocator的缺点 · 使用Growth Factor进行调优 · 查看memcached的内部状态 · 查看slabs的使用状况 · 内存存储的总结 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

《深入理解mybatis原理4》 MyBatis缓存机制的设计与实现

<深入理解mybatis原理> MyBatis缓存机制的设计与实现 本文主要讲解MyBatis非常棒的缓存机制的设计原理,给读者们介绍一下MyBatis的缓存机制的轮廓,然后会分别针对缓存机制中的方方面面展开讨论. MyBatis将数据缓存设计成两级结构,分为一级缓存.二级缓存:   一级缓存是Session会话级别的缓存,位于表示一次数据库会话的SqlSession对象之中,又被称之为本地缓存.一级缓存是MyBatis内部实现的一个特性,用户不能配置,默认情况下自动支持的缓存,用户没有定制它

深入理解memcached

网上有5篇介绍memcached的文章,写的挺好,这里转过来. memcached完全剖析–1. memcached的基础 memcached全面剖析–2.理解memcached的内存存储 memcached全面剖析–3.memcached的删除机制和发展方向 memcached全面剖析–4. memcached的分布式算法 memcached全面剖析–5. memcached的应用和兼容程序

《深入理解mybatis原理》 MyBatis的一级缓存实现详解 及使用注意事项

0.写在前面 MyBatis是一个简单,小巧但功能非常强大的ORM开源框架,它的功能强大也体现在它的缓存机制上.MyBatis提供了一级缓存.二级缓存 这两个缓存机制,能够很好地处理和维护缓存,以提高系统的性能.本文的目的则是向读者详细介绍MyBatis的一级缓存,深入源码,解析MyBatis一级缓存的实现原理,并且针对一级缓存的特点提出了在实际使用过程中应该注意的事项. 读完本文,你将会学到: 1.什么是一级缓存?为什么使用一级缓存? 2.MyBatis的一级缓存是怎样组织的?(即SqlSes

《深入理解mybatis原理》 MyBatis事务管理机制

MyBatis作为Java语言的数据库框架,对数据库的事务管理是其非常重要的一个方面.本文将讲述MyBatis的事务管理的实现机制.首先介绍MyBatis的事务Transaction的接口设计以及其不同实现JdbcTransaction 和 ManagedTransaction:接着,从MyBatis的XML配置文件入手,讲解MyBatis事务工厂的创建和维护,进而阐述了MyBatis事务的创建和使用:最后分析JdbcTransaction和ManagedTransaction的实现和二者的不同