一、Memcached 内存管理概述
Memcached 作为一个内存缓存系统，需要高效管理内存资源，以便存储大量的缓存对象，并且在内存不足时合理地释放空间。Memcached 的内存管理机制主要由以下几个部分组成：
- Slab Allocation（分片分配）：这是 Memcached 的核心内存管理机制，用于避免内存碎片化，并高效地管理内存分配。
- Chunk（内存块）：每个 Slab 是由多个大小相同的 Chunk 组成的，每个 Chunk 用于存储一个缓存对象。
- Item（缓存对象）：Memcached 中存储的键值对数据，即缓存对象，被称为 Item。每个 Item 存储在一个或多个 Chunk 中。
- LRU（Least Recently Used）算法：用于管理内存不足时的缓存淘汰策略。
二、Slab Allocation（分片分配）机制
Memcached 的内存管理机制核心是 Slab Allocation。Slab Allocation 是一种预先分配内存的策略，旨在减少内存碎片化，并优化内存的分配和释放过程。
2.1 Slab Class（分片类）
在 Memcached 中，内存首先被划分为多个固定大小的内存页（通常为 1MB 大小），这些内存页再被划分为不同大小的块（Chunk）。每一类块称为一个 Slab Class，每个 Slab Class 中的所有 Chunk 大小相同，但不同的 Slab Class 中 Chunk 的大小可能不同。
例如，一个 Slab Class 可能包含大小为 64 字节的 Chunk，另一个 Slab Class 可能包含大小为 128 字节的 Chunk。Memcached 通过这种方式将内存分割成不同大小的块，以适应不同大小的缓存对象。
2.2 Chunk（内存块）
每个 Slab Class 中的内存页被进一步划分为多个 Chunk，这些 Chunk 是 Memcached 实际用于存储缓存对象的单元。每个 Chunk 的大小是固定的，由所属的 Slab Class 决定。例如，如果一个 Slab Class 中的 Chunk 大小为 128 字节，那么该 Slab Class 中的每个 Chunk 都是 128 字节。
当 Memcached 需要存储一个新的缓存对象时，它会根据对象的大小选择合适的 Slab Class，将该对象存储在一个或多个 Chunk 中。
2.3 Slab 分配的过程
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内存页的预分配：当 Memcached 启动时，它会根据配置预先分配一部分内存（通常是一个或多个 1MB 的内存页）。这些内存页会根据不同的 Slab Class 大小进行划分。
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Chunk 的分配：当一个新的缓存对象需要存储时，Memcached 会根据该对象的大小选择合适的 Slab Class，然后从对应的 Slab Class 中分配一个或多个 Chunk 来存储该对象。如果一个对象的大小小于 Chunk 的大小，多余的空间将被浪费，但不会导致内存碎片。
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Slab 的扩展：如果某个 Slab Class 中的 Chunk 全部被使用，Memcached 会尝试分配新的内存页，并将这些内存页划分为新的 Chunk，以供后续使用。
2.4 Slab Allocation 的优点
- 减少内存碎片：由于每个 Slab Class 中的 Chunk 大小固定，内存的分配和释放不会导致碎片化问题。虽然可能会浪费少量的内存，但相比于内存碎片带来的性能损失，这是一个合理的权衡。
- 高效的内存管理：Slab Allocation 通过预分配和分级管理，使得内存分配和释放的过程更加高效。Memcached 可以快速找到合适大小的 Chunk，而不需要在所有可用内存中搜索。
三、Item（缓存对象）和 Chunk 的关系
在 Memcached 中，缓存对象（Item）是存储在 Chunk 中的。每个缓存对象都由以下几个部分组成：
- Key（键）：缓存对象的唯一标识符。
- Value（值）：缓存对象存储的数据。
- Flags：一些元数据标志位，用于标识数据类型等信息。
- Expiration Time：缓存对象的过期时间。
- Cas Token：用于实现乐观锁机制的校验码（在使用 CAS 操作时）。
当一个缓存对象存储在 Memcached 中时，Memcached 首先根据对象的大小选择合适的 Slab Class，并将对象分配到该 Slab Class 的一个或多个 Chunk 中。如果对象的大小超过一个 Chunk，Memcached 会将其分割存储在多个 Chunk 中，并通过指针将这些 Chunk 链接起来。
四、LRU 淘汰机制
由于 Memcached 的内存是有限的，当内存不足以存储新的缓存对象时，需要释放旧的数据来腾出空间。这时，Memcached 采用 LRU（Least Recently Used，最近最少使用）算法来选择要淘汰的缓存对象。
4.1 LRU 队列
在每个 Slab Class 中，Memcached 维护了一个 LRU 队列，用于记录该 Slab Class 中所有缓存对象的访问顺序。新存储或访问过的对象会被移到 LRU 队列的头部，而长时间未访问的对象则逐渐移到队尾。
4.2 淘汰策略
当需要为新对象腾出空间时，Memcached 会从 LRU 队列的队尾开始淘汰对象，直到腾出足够的空间为止。这种策略保证了最近使用的数据可以尽可能保存在缓存中，而那些长时间未访问的数据则会被优先淘汰。
4.3 分层 LRU
在 Memcached 的新版本中，提供了分层 LRU（Segmented LRU）机制，即将 LRU 队列分为不同的层次（如新生代、老生代）。这样可以更细粒度地管理缓存对象，进一步优化缓存命中率。
五、Memcached 内存管理的挑战和优化
尽管 Slab Allocation 和 LRU 机制使得 Memcached 的内存管理非常高效，但在某些场景下，仍然会面临一些挑战：
5.1 内存碎片
虽然 Slab Allocation 减少了内存碎片，但由于固定大小的 Chunk，可能会浪费一些内存，特别是在存储大小差异较大的对象时。为了应对这种情况，可以通过调整 Slab Class 的配置，使其更适合应用场景中的数据分布。
5.2 OOM（Out Of Memory）
当 Memcached 的内存用尽时，如果 LRU 机制无法及时淘汰足够的对象，新对象的存储请求可能会失败，导致 OOM（内存溢出）错误。为了避免这种情况，可以通过监控内存使用情况，适时扩展缓存服务器的内存。
5.3 Slab 的分配失衡
在某些情况下，某个 Slab Class 的内存使用率可能会非常高，而其他 Slab Class 的内存使用率较低。这会导致内存的利用率不均衡，从而影响整体性能。针对这个问题，可以考虑定期调整 Slab Class 的分配比例，或者使用动态 Slab 分配策略。
六、总结
Memcached 的内存管理机制通过 Slab Allocation 和 LRU 淘汰策略，提供了一种高效、稳定的内存缓存解决方案。Slab Allocation 通过预分配内存和固定大小的 Chunk 减少了内存碎片化问题，确保了高效的内存分配和释放。LRU 淘汰机制则保证了缓存数据的时效性，使得内存资源得到了最大化的利用。
尽管如此，Memcached 的内存管理仍然面临一些挑战，如内存碎片和 OOM 问题，但通过合理的配置和优化策略，这些问题可以得到有效的缓解。在实际应用中，理解并优化 Memcached 的内存管理机制，对于提升缓存系统的性能和稳定性至关重要。