Memcached性能检测

Memcached作为一个内存key-value存储容器有非常优秀的性能，但是在上次的使用中确发现大量的数据丢失情况发生，导致cache的功能基本消失。具体的检测方式如下：检测命中率

检测命中率是一个最基本的、最宏观的方式，使用telnet连接到memcached服务器，然后执行stats命令就可以看到宏观的一些信息，如下图。

这个命令中比较关键的属性是get_hits和get_misses，get_hits表示读取cache命中的次数，get_misses是读取失败的次数，即尝试读取不存在的缓存数据。
         命中率=get_hits / (get_hits + get_misses)
命中率越高说明cache起到的缓存作用越大。但是在实际使用中，这个命中率不是有效数据的命中率，有些时候get操作可能只是检查一个key存在不存在，这个时候miss也是正确的，这就像用memcached作为一种定时器，将一些临时数据在memcache中存放特定时间长度，业务逻辑会根据cache是否存在而作不同的逻辑，这种数据其实已经不是单纯的缓存了，也不应该统计到命中率中。再者，这个命中率是从memcached启动开始所有的请求的综合值，不能反映一个时间段内的情况，所以要排查memcached的性能问题，还需要更详细的数值。但是高的命中率还是能够反映出memcached良好的使用情况，突然下跌的命中率能够反映大量cache丢失的发生。

Stats items

Stats items命令可以查看每个slab中存储的item的一些详细信息，具体可以见下图。

关键属性有：

最后被剔除的数据在cache中存放的时间，以秒为单位

stats items可以详细的观察各slab的数据对象的情况，因为memcached的内存分配策略导致一旦memcached的总内存达到了设置的最大内存，代表所有的slab能够使用的page都已经固定，这个时候如果还有数据放入，将开始导致memcached使用LRU策略剔除数据。而LRU策略不是针对所有的slabs，而是只针对新数据应该被放入的slab，例如有一个新的数据要被放入slab 3，则LRU只对slab 3进行。通过stats items就可以观察到这些剔除的情况。
具体分析如下：

evicted属性
如果一个slab的evicted属性不是0，则说明当前slab出现了提前剔除数据的情况，这个slab可能是你需要注意的。evicted_time属性
如果evicted不为0，则evicited_time就代表最后被剔除的数据时间缓存的时间。并不是发生了LRU就代码memcached负载过载了，因为有些时候在使用cache时会设置过期时间为0，这样缓存将被存放30天，如果内存慢了还持续放入数据，而这些为过期的数据很久没有被使用，则可能被剔除。需要注意的是，最后剔除的这个数据已经被缓存的时间，把evicted_time换算成标准时间看下是否已经达到了你可以接受的时间，例如：你认为数据被缓存了2天是你可以接受的，而最后被剔除的数据已经存放了3天以上，则可以认为这个slab的压力其实可以接受的；但是如果最后被剔除的数据只被缓存了20秒，不用考虑，这个slab已经负载过重了。age属性
age属性反应了当前还在缓存的数据中最久的时间，它的大小和evicted_time没有必然的大小关系，因为可能时间最久的数据确实频繁被读取的，这时候不会被LRU清理掉，但是如果它小于evicted_time的话，则说明数据在被下去读取前就被清理了，或者存放了很多长时间但是不被使用的缓存对象。Stats slabs

从Stats items中如果发现有异常的slab，则可以通过stats slabs查看下该slab是不是内存分配的确有问题。
Stats slabs结果如下图

Stats slabs的属性说明如下：

这个命令的信息量很大，所有属性都很有价值。下面一一解释各属性：

综合上面的数据，可以发现造成memcached的内存使用率降低的属性有：

chunk_size, chunk_per_page
这两个属性是固定的，但是它反映当前slab存储的数据大小，可以供你分析缓存数据的散列区间，通过调整增长因子可以改变slab的区间分布，从而改变数据散列到的区域。如果大量的230byte到260byte的数据，而刚好一个slab大小是250byte，则250byte到260byte的数据将被落到下一个slab，从而导致大量的空间浪费。total_pages
这个是当前slab总共分配大的page总数，如果没有修改page的默认大小的情况下，这个数值就是当前slab能够缓存的数据的总大小（单位为M）。如果这个slab的剔除非常严重，一定要注意这个slab的page数是不是太少了。
我上次处理的那个项目因为和另外的一个项目共用的memcache，而且memcache已经运行了很长时间，导致page都已经全部被分配完，而刚好两个项目的缓存数据大小差别很多，导致新项目数据最多的slab 4竟然只有一个page，所以数据缓存不到22s就被替换了，完全失去了缓存的意义。
针对我遇到的那个情况，解决方案是重新分配page，或者重启memcache服务。但是page reassign方法从1.2.8版已经完全移除了，所以现在没有办法在线情况下重新分配page了。另外一种有些时候是不可以接受的，因为一次缓存服务器的重启将导致所有缓存的数据将重新从DB取出，这个可能造成db的压力瞬间增大。而且有的缓存数据时不入库的，这个时候我们就需要做memcache的导入和导出了。在下篇文章中我会总结下memcache的dump操作。total_chunks
这个的作用和total_pages基本相同，不过这个属性可以更准确的反应实际可以存放的缓存对象总数。used_chunks, free_chunks, free_chunks_end
这三个属性相关度比较高，从数值上来看它们满足： 
                total_chunks = used_chunks + free_chunks + free_chunks_end
used_chunks就是字面的意思，已经使用的chunk数；free_chunks却不是所有的未被使用的chunk数，而是曾经被使用过但是因为过期而被回收的chunk数；free_chunks_end是page中从来没有被使用过的chunk数。

从上图可以看出，slab 1只放了一个对象，但是已经申请了一整个page，这个时候used_chunks为1，但是free_chunks却为0，因为还没有任何回收的空间，而free_chunks_end却等于10081，说明这么多的chunk从来没有被使用过。下图就是这个数据过期后的stats slabs数据，可以发现free_chunks有值了，就是过期的那个chunk，所以是1，used_chunks为0，free_chunks_end不变。

为什么要分两种free chunk呢？
      我的理解是这样的：如果free_chunks_end不为零，说明当前slab没有出现过容量不够的时候；而如果free_chunks始终为0，说明很多数据过期时间过长或者在过期前就被剔除了，这个要结合剔除数据和数据保留的时间（age属性）来看待。所以分开统计这两个值可以准确的判断实际空闲的chunk的状态，一旦所以的chunk被使用过一次以后，除非重新申请page，否则free_chunks_end始终为0。所以对于运行时间比较久的memcached，可能大部分这个值都是0。active_slabs, total_malloced
在stats slabs输出的最后两项是两个统计数据，一个是活动的slab总数，因为slab虽然带编号，但是这个编号不一定是连续的，因为有可能有些中间区间的slab没有值就没有初始化，这样以后该slab有值的时候就不用改变slab的编号了。所以活动的slab总数不一定等于slab的最大编号。
total_malloced这个是实际已经分配的总内存数，单位为byte，这个数值决定了memcached实际还能申请多少内存，如果这个值已经达到设定的上限，则不会有新的page被分配，以前分配的page也已经固定slab了。

综合上面的数据，可以发现造成memcached的内存使用率降低的属性有：

page中从来没有被使用过的chunks；chunk中存放数据和chunk实际大小的差值；由于短时间的数据集中在某个slab区域，导致大量page被分配，而之后被闲置的内存，这些即使有整个page的空闲也不会被分配给实际压力很大的slab区域（这个功能是不是以后memcached会考虑实现呢？）。

转自：http://www.woxihuan.com/53055876/1329751841085858.shtml?isalbum=1