memcached的cache机制

一、Memcached 的数据存储机制

Memcached 通过内存来存储键值对（key-value pairs）。每个键值对都包括一个唯一的键（key）和与之关联的值（value）。Memcached 将这些键值对存储在内存中，并通过一定的机制管理和组织这些数据。

1. 键值对的存储

每当客户端请求将一个键值对存储到 Memcached 时，Memcached 首先会根据键的哈希值计算出数据应该存储的位置，然后将这个键值对存储到内存中的某个位置。

键值对包括以下几个重要的部分：

Key：唯一标识缓存数据的键，通常是一个字符串。
Value：与键关联的实际数据，可以是任何数据类型（字符串、数字、对象等），但最大不能超过 1MB（默认）。
Flags：标志位，用于存储数据类型或其他信息。
Expiration Time：键值对的过期时间（TTL，Time to Live），在超过这个时间后，数据会被自动清除。
CAS Token：用于检查和交换的唯一标识符，以支持乐观锁机制。

2. Slab Allocator 机制

Memcached 使用一种称为 Slab Allocator 的内存管理机制来分配和管理内存。这种机制通过将内存划分为多个大小不同的块（chunk）来存储数据，避免了内存碎片的产生，并提高了内存分配的效率。

Slab：内存被分成多个大小不同的 slab，每个 slab 都由多个相同大小的 chunk 组成。不同大小的数据存储在不同的 slab 中，以适应数据大小的多样性。
Chunk：chunk 是实际存储键值对的最小内存单位。每个 slab 中的 chunk 大小相同。

当 Memcached 存储一个新的键值对时，它会根据数据的大小选择合适的 slab，然后从该 slab 中分配一个 chunk 来存储数据。如果 slab 中没有足够的空闲 chunk，Memcached 会通过删除较早的数据或触发 LRU（Least Recently Used，最近最少使用）机制来腾出空间。

二、Memcached 的数据分布与缓存机制

1. 数据分布

Memcached 是分布式的，数据分布在多个 Memcached 节点上。客户端通过一致性哈希算法将不同的键映射到不同的 Memcached 节点上进行存储。

一致性哈希：一致性哈希算法用于将键映射到特定的节点。它确保在增加或减少节点时，只有一小部分数据需要重新分布到其他节点上，而大部分数据保持不变。这种机制有效地降低了缓存失效的风险，提高了缓存的稳定性。

2. 缓存读取与写入

写入缓存（Set 操作）：当客户端请求将数据存储到 Memcached 时，Memcached 会通过哈希计算确定该数据的存储节点，并将数据存储在该节点的内存中。如果数据的大小合适，Memcached 会选择合适的 slab 来存储。如果设置了过期时间，Memcached 会记录数据的存储时间和 TTL。
读取缓存（Get 操作）：当客户端请求获取某个键对应的数据时，Memcached 通过哈希计算定位数据存储的节点，然后从内存中检索对应的数据。如果该数据存在且未过期，则返回给客户端。
删除缓存（Delete 操作）：客户端可以显式请求删除某个键值对。Memcached 会在内存中移除该数据并释放对应的 chunk。

3. 缓存命中与未命中

缓存命中（Cache Hit）：当客户端请求的数据在 Memcached 中存在且未过期时，称为缓存命中。缓存命中时，数据会直接从内存中返回，而无需访问底层数据库。
缓存未命中（Cache Miss）：当客户端请求的数据在 Memcached 中不存在或已过期时，称为缓存未命中。缓存未命中时，通常会从数据库或其他持久化存储中获取数据，并将其缓存到 Memcached 中以便后续使用。

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三、Memcached 的缓存管理机制

1. 缓存过期（Expiration）

Memcached 支持设置每个键值对的过期时间（TTL）。当数据达到过期时间时，Memcached 会自动将其清除，腾出空间存储新的数据。过期时间可以在存储数据时通过参数指定。如果未指定过期时间，数据将永久存在（除非内存不足触发 LRU 机制）。

2. LRU 机制

Memcached 使用 LRU 算法来管理缓存数据。LRU 机制确保最近最少使用的数据在内存不足时最先被清除。这种策略可以保证经常使用的数据保存在内存中，而不常用的数据被逐渐淘汰。

LRU 链表：Memcached 为每个 slab 维护一个 LRU 链表，记录 slab 中数据的使用顺序。当内存不足时，Memcached 会从链表尾部（即最不常用的数据）开始逐个删除数据，直到腾出足够的空间。

3. 缓存淘汰策略

当 Memcached 内存使用达到上限时，系统需要腾出空间存储新数据。除了 LRU 机制外，Memcached 还支持其他几种缓存淘汰策略：

LRU (Least Recently Used)：最常用的策略，淘汰最近最少使用的数据。
TTL (Time to Live)：设置数据的存活时间，超时后自动淘汰。
手动删除：应用程序可以通过 Delete 命令主动删除缓存中的数据。

四、Memcached 的一致性与容错机制

1. 数据一致性

Memcached 是一个分布式缓存系统，但它不保证数据的一致性（Eventual Consistency）。这意味着同一个键可能在不同节点上存在多个副本，客户端可能会读取到旧的数据。

乐观锁（CAS）机制：Memcached 提供了一个检查和交换（Check And Set, CAS）的机制，用于实现数据更新的乐观锁。每个键值对都有一个唯一的 CAS token，当客户端读取到数据后，可以通过 CAS 操作来更新数据，确保在更新时数据没有被其他客户端修改过。

2. 容错机制

由于 Memcached 的数据是存储在内存中的且没有持久化，因此当节点发生故障（如断电、重启）时，缓存数据会丢失。这意味着 Memcached 需要与持久化存储系统（如数据库）配合使用，以确保即使在缓存失效时也能获取到数据。

五、Memcached 的使用场景

Memcached 被广泛应用于以下场景：

Web 应用程序加速：通过缓存动态网页的生成结果，减少服务器端处理时间，提升网页响应速度。
数据库查询缓存：缓存频繁使用的数据库查询结果，减少数据库的负载，提升系统的性能。
会话管理：在分布式应用中，Memcached 可以作为共享会话数据的存储，使得会话数据可以跨服务器访问。
API 请求缓存：缓存常用的 API 响应结果，避免重复计算或访问外部资源。
临时数据存储：存储不需要持久化的数据，例如计数器、临时令牌等。

六、Memcached 的局限性

尽管 Memcached 提供了高效的缓存机制，但它也有一些局限性：

非持久化：Memcached 仅将数据存储在内存中，不支持持久化，因此在服务器重启或内存不足时，缓存数据会丢失。
数据大小限制：Memcached 对单个键值对的大小有限制（默认最大为 1 MB），对于大数据对象，需要进行分片存储。
缓存一致性问题：在分布式环境中，由于缺乏数据同步机制，不同节点可能存在数据不一致的情况。
有限的内存使用：由于所有数据都存储在内存中，当内存不足时，旧数据会被清除，可能导致缓存命中率下降。

七、总结

Memcached 的缓存机制通过内存存储、分布式架构、LRU 算法和数据过期策略等手段，提供了高效的缓存服务。它能够显著提升应用程序的响应速度，减少数据库负载，适

用于各种需要高性能缓存的场景。

然而，Memcached 的非持久化特性和数据大小限制使得它更适合于临时性和高频访问的数据缓存，而不是关键业务数据的持久化存储。在使用 Memcached 时，开发者应充分考虑其局限性，并根据具体需求选择合适的缓存策略和配置。