memcached存储对象

Ⅰ memcache 怎么存储的对象

1、将下载的memcached.exe文件放到磁盘固定的地方，不要删除。打开开始菜单，在输入框里输入cmd按回车。2、在出现的弹出窗中输入c:\memcached\memcached.exe -d install。3、再输入： 'c:\memcached\memcached.exe -d start' 启动。NOTE: 以后memcached将作为windows的一个服务每次开机时自动启动。这样服务器端已经安装完毕了。4、查看服务是否开启，在开始菜单中输入框中输入services.msc。5、在弹出的窗口中查找memcached服务，如图所示：6、下载php_memcache.dll，请自己查找对应的php版本的文件，找到php配置文件php.ini加入一行 'extension=php_memcache.dll'。7、查看模块是否安装：新建一个.php文件，输入以下代码运行即可。<?phpphpinfo();?>注：有的应该会有phpinfo.php文件，直接运行即可。在出现的网页里面找memcache模块。如图所示。

Ⅱ Redis和Memcached的区别

Redis的作者Salvatore Sanfilippo曾经对这两种基于内存的数据存储系统进行过比较：

1、Redis支持服务器端的数据操作：Redis相比Memcached来说，拥有更多的数据结构和并支持更丰富的数据操作，通常在Memcached里，你需要将数据拿到客户端来进行类似的修改再set回去。这大大增加了网络IO的次数和数据体积。在Redis中，这些复杂的操作通常和一般的GET/SET一样高效。所以，如果需要缓存能够支持更复杂的结构和操作，那么Redis会是不错的选择。

2、内存使用效率对比：使用简单的key-value存储的话，Memcached的内存利用率更高，而如果Redis采用hash结构来做key-value存储，由于其组合式的压缩，其内存利用率会高于Memcached。

3、性能对比：由于Redis只使用单核，而Memcached可以使用多核，所以平均每一个核上Redis在存储小数据时比Memcached性能更高。而在100k以上的数据中，Memcached性能要高于Redis，虽然Redis最近也在存储大数据的性能上进行优化，但是比起Memcached，还是稍有逊色。

具体为什么会出现上面的结论，以下为收集到的资料：

1、数据类型支持不同

与Memcached仅支持简单的key-value结构的数据记录不同，Redis支持的数据类型要丰富得多。最为常用的数据类型主要由五种：String、Hash、List、Set和Sorted Set。Redis内部使用一个redisObject对象来表示所有的key和value。redisObject最主要的信息如图所示：

type代表一个value对象具体是何种数据类型，encoding是不同数据类型在redis内部的存储方式，比如：type=string代表value存储的是一个普通字符串，那么对应的encoding可以是raw或者是int，如果是int则代表实际redis内部是按数值型类存储和表示这个字符串的，当然前提是这个字符串本身可以用数值表示，比如:”123″ “456”这样的字符串。只有打开了Redis的虚拟内存功能，vm字段字段才会真正的分配内存，该功能默认是关闭状态的。

1）String

• 常用命令：set/get/decr/incr/mget等；

• 应用场景：String是最常用的一种数据类型，普通的key/value存储都可以归为此类；

• 实现方式：String在redis内部存储默认就是一个字符串，被redisObject所引用，当遇到incr、decr等操作时会转成数值型进行计算，此时redisObject的encoding字段为int。

2）Hash

• 常用命令：hget/hset/hgetall等

• 应用场景：我们要存储一个用户信息对象数据，其中包括用户ID、用户姓名、年龄和生日，通过用户ID我们希望获取该用户的姓名或者年龄或者生日；

• 实现方式：Redis的Hash实际是内部存储的Value为一个HashMap，并提供了直接存取这个Map成员的接口。如图所示，Key是用户ID, value是一个Map。这个Map的key是成员的属性名，value是属性值。这样对数据的修改和存取都可以直接通过其内部Map的Key(Redis里称内部Map的key为field), 也就是通过 key(用户ID) + field(属性标签) 就可以操作对应属性数据。当前HashMap的实现有两种方式：当HashMap的成员比较少时Redis为了节省内存会采用类似一维数组的方式来紧凑存储，而不会采用真正的HashMap结构，这时对应的value的redisObject的encoding为zipmap，当成员数量增大时会自动转成真正的HashMap,此时encoding为ht。

3）List

• 常用命令：lpush/rpush/lpop/rpop/lrange等；

• 应用场景：Redis list的应用场景非常多，也是Redis最重要的数据结构之一，比如twitter的关注列表，粉丝列表等都可以用Redis的list结构来实现；

• 实现方式：Redis list的实现为一个双向链表，即可以支持反向查找和遍历，更方便操作，不过带来了部分额外的内存开销，Redis内部的很多实现，包括发送缓冲队列等也都是用的这个数据结构。

4）Set

• 常用命令：sadd/spop/smembers/sunion等；

• 应用场景：Redis set对外提供的功能与list类似是一个列表的功能，特殊之处在于set是可以自动排重的，当你需要存储一个列表数据，又不希望出现重复数据时，set是一个很好的选择，并且set提供了判断某个成员是否在一个set集合内的重要接口，这个也是list所不能提供的；

• 实现方式：set 的内部实现是一个 value永远为null的HashMap，实际就是通过计算hash的方式来快速排重的，这也是set能提供判断一个成员是否在集合内的原因。

5）Sorted Set

• 常用命令：zadd/zrange/zrem/zcard等；

• 应用场景：Redis sorted set的使用场景与set类似，区别是set不是自动有序的，而sorted set可以通过用户额外提供一个优先级(score)的参数来为成员排序，并且是插入有序的，即自动排序。当你需要一个有序的并且不重复的集合列表，那么可以选择sorted set数据结构，比如twitter 的public timeline可以以发表时间作为score来存储，这样获取时就是自动按时间排好序的。

• 实现方式：Redis sorted set的内部使用HashMap和跳跃表(SkipList)来保证数据的存储和有序，HashMap里放的是成员到score的映射，而跳跃表里存放的是所有的成员，排序依据是HashMap里存的score,使用跳跃表的结构可以获得比较高的查找效率，并且在实现上比较简单。

2、内存管理机制不同

在Redis中，并不是所有的数据都一直存储在内存中的。这是和Memcached相比一个最大的区别。当物理内存用完时，Redis可以将一些很久没用到的value交换到磁盘。Redis只会缓存所有的key的信息，如果Redis发现内存的使用量超过了某一个阀值，将触发swap的操作，Redis根据“swappability = age*log(size_in_memory)”计算出哪些key对应的value需要swap到磁盘。然后再将这些key对应的value持久化到磁盘中，同时在内存中清除。这种特性使得Redis可以保持超过其机器本身内存大小的数据。当然，机器本身的内存必须要能够保持所有的key，毕竟这些数据是不会进行swap操作的。同时由于Redis将内存中的数据swap到磁盘中的时候，提供服务的主线程和进行swap操作的子线程会共享这部分内存，所以如果更新需要swap的数据，Redis将阻塞这个操作，直到子线程完成swap操作后才可以进行修改。当从Redis中读取数据的时候，如果读取的key对应的value不在内存中，那么Redis就需要从swap文件中加载相应数据，然后再返回给请求方。 这里就存在一个I/O线程池的问题。在默认的情况下，Redis会出现阻塞，即完成所有的swap文件加载后才会相应。这种策略在客户端的数量较小，进行批量操作的时候比较合适。但是如果将Redis应用在一个大型的网站应用程序中，这显然是无法满足大并发的情况的。所以Redis运行我们设置I/O线程池的大小，对需要从swap文件中加载相应数据的读取请求进行并发操作，减少阻塞的时间。

对于像Redis和Memcached这种基于内存的数据库系统来说，内存管理的效率高低是影响系统性能的关键因素。传统C语言中的malloc/free函数是最常用的分配和释放内存的方法，但是这种方法存在着很大的缺陷：首先，对于开发人员来说不匹配的malloc和free容易造成内存泄露；其次频繁调用会造成大量内存碎片无法回收重新利用，降低内存利用率；最后作为系统调用，其系统开销远远大于一般函数调用。所以，为了提高内存的管理效率，高效的内存管理方案都不会直接使用malloc/free调用。Redis和Memcached均使用了自身设计的内存管理机制，但是实现方法存在很大的差异，下面将会对两者的内存管理机制分别进行介绍。

Memcached默认使用Slab Allocation机制管理内存，其主要思想是按照预先规定的大小，将分配的内存分割成特定长度的块以存储相应长度的key-value数据记录，以完全解决内存碎片问题。Slab Allocation机制只为存储外部数据而设计，也就是说所有的key-value数据都存储在Slab Allocation系统里，而Memcached的其它内存请求则通过普通的malloc/free来申请，因为这些请求的数量和频率决定了它们不会对整个系统的性能造成影响Slab Allocation的原理相当简单。 如图所示，它首先从操作系统申请一大块内存，并将其分割成各种尺寸的块Chunk，并把尺寸相同的块分成组Slab Class。其中，Chunk就是用来存储key-value数据的最小单位。每个Slab Class的大小，可以在Memcached启动的时候通过制定Growth Factor来控制。假定图中Growth Factor的取值为1.25，如果第一组Chunk的大小为88个字节，第二组Chunk的大小就为112个字节，依此类推。





当Memcached接收到客户端发送过来的数据时首先会根据收到数据的大小选择一个最合适的Slab Class，然后通过查询Memcached保存着的该Slab Class内空闲Chunk的列表就可以找到一个可用于存储数据的Chunk。当一条数据库过期或者丢弃时，该记录所占用的Chunk就可以回收，重新添加到空闲列表中。从以上过程我们可以看出Memcached的内存管理制效率高，而且不会造成内存碎片，但是它最大的缺点就是会导致空间浪费。因为每个Chunk都分配了特定长度的内存空间，所以变长数据无法充分利用这些空间。如图 所示，将100个字节的数据缓存到128个字节的Chunk中，剩余的28个字节就浪费掉了。





Redis的内存管理主要通过源码中zmalloc.h和zmalloc.c两个文件来实现的。Redis为了方便内存的管理，在分配一块内存之后，会将这块内存的大小存入内存块的头部。如图所示，real_ptr是redis调用malloc后返回的指针。redis将内存块的大小size存入头部，size所占据的内存大小是已知的，为size_t类型的长度，然后返回ret_ptr。当需要释放内存的时候，ret_ptr被传给内存管理程序。通过ret_ptr，程序可以很容易的算出real_ptr的值，然后将real_ptr传给free释放内存。

Redis通过定义一个数组来记录所有的内存分配情况，这个数组的长度为ZMALLOC_MAX_ALLOC_STAT。数组的每一个元素代表当前程序所分配的内存块的个数，且内存块的大小为该元素的下标。在源码中，这个数组为zmalloc_allocations。zmalloc_allocations[16]代表已经分配的长度为16bytes的内存块的个数。zmalloc.c中有一个静态变量used_memory用来记录当前分配的内存总大小。所以，总的来看，Redis采用的是包装的mallc/free，相较于Memcached的内存管理方法来说，要简单很多。

3、数据持久化支持

Redis虽然是基于内存的存储系统，但是它本身是支持内存数据的持久化的，而且提供两种主要的持久化策略：RDB快照和AOF日志。而memcached是不支持数据持久化操作的。

1）RDB快照

Redis支持将当前数据的快照存成一个数据文件的持久化机制，即RDB快照。但是一个持续写入的数据库如何生成快照呢？Redis借助了fork命令的 on write机制。在生成快照时，将当前进程fork出一个子进程，然后在子进程中循环所有的数据，将数据写成为RDB文件。我们可以通过Redis的save指令来配置RDB快照生成的时机，比如配置10分钟就生成快照，也可以配置有1000次写入就生成快照，也可以多个规则一起实施。这些规则的定义就在Redis的配置文件中，你也可以通过Redis的CONFIG SET命令在Redis运行时设置规则，不需要重启Redis。

Redis的RDB文件不会坏掉，因为其写操作是在一个新进程中进行的，当生成一个新的RDB文件时，Redis生成的子进程会先将数据写到一个临时文件中，然后通过原子性rename系统调用将临时文件重命名为RDB文件，这样在任何时候出现故障，Redis的RDB文件都总是可用的。同时，Redis的RDB文件也是Redis主从同步内部实现中的一环。RDB有他的不足，就是一旦数据库出现问题，那么我们的RDB文件中保存的数据并不是全新的，从上次RDB文件生成到Redis停机这段时间的数据全部丢掉了。在某些业务下，这是可以忍受的。

2）AOF日志

AOF日志的全称是append only file，它是一个追加写入的日志文件。与一般数据库的binlog不同的是，AOF文件是可识别的纯文本，它的内容就是一个个的Redis标准命令。只有那些会导致数据发生修改的命令才会追加到AOF文件。每一条修改数据的命令都生成一条日志，AOF文件会越来越大，所以Redis又提供了一个功能，叫做AOF rewrite。其功能就是重新生成一份AOF文件，新的AOF文件中一条记录的操作只会有一次，而不像一份老文件那样，可能记录了对同一个值的多次操作。其生成过程和RDB类似，也是fork一个进程，直接遍历数据，写入新的AOF临时文件。在写入新文件的过程中，所有的写操作日志还是会写到原来老的AOF文件中，同时还会记录在内存缓冲区中。当重完操作完成后，会将所有缓冲区中的日志一次性写入到临时文件中。然后调用原子性的rename命令用新的AOF文件取代老的AOF文件。

AOF是一个写文件操作，其目的是将操作日志写到磁盘上，所以它也同样会遇到我们上面说的写操作的流程。在Redis中对AOF调用write写入后，通过appendfsync选项来控制调用fsync将其写到磁盘上的时间，下面appendfsync的三个设置项，安全强度逐渐变强。

• appendfsync no 当设置appendfsync为no的时候，Redis不会主动调用fsync去将AOF日志内容同步到磁盘，所以这一切就完全依赖于操作系统的调试了。对大多数Linux操作系统，是每30秒进行一次fsync，将缓冲区中的数据写到磁盘上。

• appendfsync everysec 当设置appendfsync为everysec的时候，Redis会默认每隔一秒进行一次fsync调用，将缓冲区中的数据写到磁盘。但是当这一次的fsync调用时长超过1秒时。Redis会采取延迟fsync的策略，再等一秒钟。也就是在两秒后再进行fsync，这一次的fsync就不管会执行多长时间都会进行。这时候由于在fsync时文件描述符会被阻塞，所以当前的写操作就会阻塞。所以结论就是，在绝大多数情况下，Redis会每隔一秒进行一次fsync。在最坏的情况下，两秒钟会进行一次fsync操作。这一操作在大多数数据库系统中被称为group commit，就是组合多次写操作的数据，一次性将日志写到磁盘。

• appednfsync always 当设置appendfsync为always时，每一次写操作都会调用一次fsync，这时数据是最安全的，当然，由于每次都会执行fsync，所以其性能也会受到影响。

对于一般性的业务需求，建议使用RDB的方式进行持久化，原因是RDB的开销并相比AOF日志要低很多，对于那些无法忍数据丢失的应用，建议使用AOF日志。

4、集群管理的不同

Memcached是全内存的数据缓冲系统，Redis虽然支持数据的持久化，但是全内存毕竟才是其高性能的本质。作为基于内存的存储系统来说，机器物理内存的大小就是系统能够容纳的最大数据量。如果需要处理的数据量超过了单台机器的物理内存大小，就需要构建分布式集群来扩展存储能力。

Memcached本身并不支持分布式，因此只能在客户端通过像一致性哈希这样的分布式算法来实现Memcached的分布式存储。下图给出了Memcached的分布式存储实现架构。当客户端向Memcached集群发送数据之前，首先会通过内置的分布式算法计算出该条数据的目标节点，然后数据会直接发送到该节点上存储。但客户端查询数据时，同样要计算出查询数据所在的节点，然后直接向该节点发送查询请求以获取数据。





相较于Memcached只能采用客户端实现分布式存储，Redis更偏向于在服务器端构建分布式存储。最新版本的Redis已经支持了分布式存储功能。Redis Cluster是一个实现了分布式且允许单点故障的Redis高级版本，它没有中心节点，具有线性可伸缩的功能。下图给出Redis Cluster的分布式存储架构，其中节点与节点之间通过二进制协议进行通信，节点与客户端之间通过ascii协议进行通信。在数据的放置策略上，Redis Cluster将整个key的数值域分成4096个哈希槽，每个节点上可以存储一个或多个哈希槽，也就是说当前Redis Cluster支持的最大节点数就是4096。Redis Cluster使用的分布式算法也很简单：crc16( key ) % HASH_SLOTS_NUMBER。






为了保证单点故障下的数据可用性，Redis Cluster引入了Master节点和Slave节点。在Redis Cluster中，每个Master节点都会有对应的两个用于冗余的Slave节点。这样在整个集群中，任意两个节点的宕机都不会导致数据的不可用。当Master节点退出后，集群会自动选择一个Slave节点成为新的Master节点。

Ⅲ 分布式缓存的作用

分布式缓存主要用于在高并发环境下，减轻数据库的压力，提高系统的响应速度和并发吞吐。当大量的读、写请求涌向数据库时，磁盘的处理速度与内存显然不在一个量级，因此，在数据库之前加一层缓存，能够显着提高系统的响应速度，并降低数据库的压力。作为传统的关系型数据库，MySQL提供完整的ACID操作，支持丰富的数据类型、强大的关联查询、where语句等，能够非常客易地建立查询索引，执行复杂的内连接、外连接、求和、排序、分组等操作，并且支持存储过程、函数等功能，产品成熟度高，功能强大。但是，对于需要应对高并发访问并且存储海量数据的场景来说，出于对性能的考虑，不得不放弃很多传统关系型数据库原本强大的功能，牺牲了系统的易用性，并且使得系统的设计和管理变得更为复杂。这也使得在过去几年中，流行着另一种新的存储解决方案——NoSQL，它与传统的关系型数据库最大的差别在于，它不使用SQL作为查询语言来查找数据，而采用key-value形式进行查找，提供了更高的查询效率及吞吐，并且能够更加方便地进行扩展，存储海量数据，在数千个节点上进行分区，自动进行数据的复制和备份。在分布式系统中，消息作为应用间通信的一种方式，得到了十分广泛的应用。消息可以被保存在队列中，直到被接收者取出，由于消息发送者不需要同步等待消息接收者的响应，消息的异步接收降低了系统集成的耦合度，提升了分布式系统协作的效率，使得系统能够更快地响应用户，提供更高的吞吐。
当系统处于峰值压力时，分布式消息队列还能够作为缓冲，削峰填谷，缓解集群的压力，避免整个系统被压垮。垂直化的搜索引擎在分布式系统中是一个非常重要的角色，它既能够满足用户对于全文检索、模糊匹配的需求，解决数据库like查询效率低下的问题，又能够解决分布式环境下，由于采用分库分表，或者使用NoSQL数据库，导致无法进行多表关联或者进行复杂查询的问题。

Ⅳ Redis 和 Memcached 各有什么优缺点，主要的应用场景是什么样的

1. Redis中，并不是所有的数据都一直存储在内存中的，这是和Memcached相比一个最大的区别。 2. Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，hash等数据结构的存储。 3. Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。 4. Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。 5、分布式--设定memcache集群，利用magent做一主多从;redis可以做一主多从。都可以一主一从 6、存储数据安全--memcache挂掉后，数据没了；redis可以定期保存到磁盘（持久化） 7、灾难恢复--memcache挂掉后，数据不可恢复; redis数据丢失后可以通过aof恢复 以上参考：PHP程序员，雷雪松的个人博客。

Ⅳ memcache原理是什么是否能存入2m的value

Memcache是一个高性能的分布式的内存对象缓存系统，通过在内存里维护一个统一的巨大的hash表，它能够用来存储各种格式的数据，包括图像、视频、文件以及数据库检索的结果等。简单的说就是将数据调用到内存中，然后从内存中读取，从而大大提高读取速度。
Memcache是danga的一个项目，最早是LiveJournal 服务的，最初为了加速 LiveJournal 访问速度而开发的，后来被很多大型的网站采用。
Memcached是以守护程序(监听)方式运行于一个或多个服务器中，随时会接收客户端的连接和操作。
在 Memcached中可以保存的item数据量是没有限制的，只要内存足够 。
Memcached单进程在32位系统中最大使用内存为2G，若在64位系统则没有限制,这是由于32位系统限制单进程最多可使用2G内存,要使用更多内存，可以分多个端口开启多个Memcached进程 ,
最大30天的数据过期时间,设置为永久的也会在这个时间过期，常量REALTIME_MAXDELTA
60*60*24*30控制
最大键长为250字节，大于该长度无法存储，常量KEY_MAX_LENGTH 250控制
单个item最大数据是1MB，超过1MB数据不予存储，常量POWER_BLOCK 1048576进行控制，
它是默认的slab大小
最大同时连接数是200，通过 conn_init()中的freetotal进行控制，最大软连接数是1024，通过
settings.maxconns=1024 进行控制
跟空间占用相关的参数：settings.factor=1.25, settings.chunk_size=48, 影响slab的数据占用和步进方式
memcached是一种无阻塞的socket通信方式服务，基于libevent库，由于无阻塞通信，对内存读写速度非常之快。
memcached分服务器端和客户端，可以配置多个服务器端和客户端，应用于分布式的服务非常广泛。

Ⅵ 常用的缓存技术

第一章 常用的缓存技术
1、常见的两种缓存

本地缓存：不需要序列化，速度快，缓存的数量与大小受限于本机内存
分布式缓存：需要序列化，速度相较于本地缓存较慢，但是理论上缓存的数量与大小无限（因为缓存机器可以不断扩展）
2、本地缓存

Google guava cache：当下最好用的本地缓存
Ehcache：spring默认集成的一个缓存，以spring cache的底层缓存实现类形式去操作缓存的话，非常方便，但是欠缺灵活，如果想要灵活使用，还是要单独使用Ehcache
Oscache：最经典简单的页面缓存
3、分布式缓存

memcached：分布式缓存的标配
Redis：新一代的分布式缓存，有替代memcached的趋势
3.1、memcached

经典的一致性hash算法
基于slab的内存模型有效防止内存碎片的产生（但同时也需要估计好启动参数，否则会浪费很多的内存）
集群中机器之间互不通信（相较于Jboss cache等集群中机器之间的相互通信的缓存，速度更快<--因为少了同步更新缓存的开销，且更适合于大型分布式系统中使用）
使用方便（这一点是相较于Redis在构建客户端的时候而言的，尽管redis的使用也不困难）
很专一（专做缓存，这一点也是相较于Redis而言的）
3.2、Redis

可以存储复杂的数据结构（5种）
strings-->即简单的key-value，就是memcached可以存储的唯一的一种形式，接下来的四种是memcached不能直接存储的四种格式（当然理论上可以先将下面的一些数据结构中的东西封装成对象，然后存入memcached，但是不推荐将大对象存入memcached，因为memcached的单一value的最大存储为1M，可能即使采用了压缩算法也不够，即使够，可能存取的效率也不高，而redis的value最大为1G）
hashs-->看做hashTable
lists-->看做LinkedList
sets-->看做hashSet，事实上底层是一个hashTable
sorted sets-->底层是一个skipList
有两种方式可以对缓存数据进行持久化
RDB
AOF
事件调度
发布订阅等
4、集成缓存

专指spring cache，spring cache自己继承了ehcache作为了缓存的实现类，我们也可以使用guava cache、memcached、redis自己来实现spring cache的底层。当然，spring cache可以根据实现类来将缓存存在本地还是存在远程机器上。

5、页面缓存

在使用jsp的时候，我们会将一些复杂的页面使用Oscache进行页面缓存，使用非常简单，就是几个标签的事儿；但是，现在一般的企业，前台都会使用velocity、freemaker这两种模板引擎，本身速度就已经很快了，页面缓存使用的也就很少了。

总结：

在实际生产中，我们通常会使用guava cache做本地缓存+redis做分布式缓存+spring cache就集成缓存（底层使用redis来实现）的形式
guava cache使用在更快的获取缓存数据，同时缓存的数据量并不大的情况
spring cache集成缓存是为了简单便捷的去使用缓存（以注解的方式即可），使用redis做其实现类是为了可以存更多的数据在机器上
redis缓存单独使用是为了弥补spring cache集成缓存的不灵活
就我个人而言，如果需要使用分布式缓存，那么首先redis是必选的，因为在实际开发中，我们会缓存各种各样的数据类型，在使用了redis的同时，memcached就完全可以舍弃了，但是现在还有很多公司在同时使用memcached和redis两种缓存。

Ⅶ 在抽象工厂模式中怎样使用memcached缓存数据

一、Memcached简介
memcached 常被用来加速应用程序的处理，在这里，我们将着重于介绍将它部署于应用程序和环境中的最佳实践。这包括应该存储或不应存储哪些、如何处理数据的灵活分布以 及如何调节用来更新 memcached 和所存储数据的方法。我们还将介绍对高可用性的解决方案的支持，比如 IBM WebSphere® eXtreme Scale。
所有的应用程序，特别是很多 web 应用程序都需要优化它们访问客户机和将信息返回至客户机的速度。可是，通常，返回的都是相同的信息。从数据源（数据库或文件系统）加载数据十分低效，若是每次想要访问该信息时都运行相同的查询，就尤显低效。
虽然很多 web 服务器都可被配置成使用缓存发回信息，但那与大多数应用程序的动态特性无法相适。而这正是 memcached 的用武之地。它提供了一个通用的内存存储器，可保存任何东西，包括本地语言的对象，这就让您可以存储各种各样的信息并可以从诸多的应用程序和环境访问这些信息。
二、基础知识
memcached 是一个开源项目，旨在利用多个服务器内的多余 RAM 来充当一个可存放经常被访问信息的内存缓存。这里的关键是使用了术语缓存：memcached 为加载自他处的信息提供的是内存中的暂时存储。
比如，考虑这样一个典型的基于 web 的应用程序。即便是一个动态网站可能也会有一些组件或信息常量是贯穿页面整个生命周期的。在一个博客站点内，针对单个 blog post 的类别列表不大可能在页面查看间经常性地变更。每次都通过一个对数据库的查询加载此信息相对比较昂贵，特别是在数据没有更改的情况下，就更是如此。从图 1 可以看到一个博客站点内可被缓存的页面分区。
图1.一个典型的博客页面内的可缓存元素

将这种结构放在 blog 站点的其他元素，poster 信息、注释 — 设置 blog post 本身 — 进行推断，可以看出为了显示主页的内容很可能需要发生 10-20 次数据库查询和格式化。 每天对数百甚至数千的的页面查看重复此过程，那么您的服务器和应用程序执行的查询要远远多于为了显示页面内容所需执行的查询。
通过使用 memcached，可以将加载自数据库的格式化信息存储为一种可直接用在 Web 页面上的格式。并且由于信息是从 RAM 而不是通过数据库和其他处理从磁盘加载的，所以对信息的访问几乎是瞬时的。
再强调一下，memcached 是一个用来存储常用信息的缓存，有了它，您便无需从缓慢的资源，比如磁盘或数据库，加载并处理信息了。
对 memcached 的接口是通过网络连接提供的。这意味着您可以在多个客户机间共享单个的 memcached 服务器（或多个服务器，如本文稍后所示的）。这个网络接口非常迅速，并且为了改善性能，服务器会故意不支持身份验证或安全性通信。但这不应限制部署选项。 memcached 服务器应该存在于您网络的内部。网络接口的实用性以及可以部署多个 memcached 实例的简便性让您可以使用多个机器上的多余 RAM 来提高您缓存的整体大小。
三、存储方法
memcached 的存储方法是一个简单的键/值对，类似于很多语言内的散列或关联数组。通过提供键和值来将信息存储到 memcached 内，通过按特定的键请求信息来恢复信息。
信息会无限期地保留在缓存内，除非发生如下的情况：
为缓存分配的内存耗尽 — 在这种情况下，memcached 使用 LRU（最近最少使用）方法从此缓存删除条目。最近未曾使用的条目会从此缓存中先删除，最旧的最先访问。
条目被明确删除 — 总是可以从此缓存内删除条目。
条目过期失效 — 各条目均有一个有效的期限以便针对此键存储的信息在过于陈旧时可从缓存中清除这些条目。
上述这些情况可以与您应用程序的逻辑综合使用以便确保缓存内的信息是最新的。有了这些基础知识后，让我们来看看在应用程序内如何能最好地利用 memcached。
四、何时使用memcached？
在使用 memcached 改进应用程序性能时，可以对一些关键的过程和步骤进行修改。
在加载信息时，典型的场景如图 2 所示。
图2.加载要显示的信息的典型顺序

一般而言，这些步骤是：
执行一个或多个查询来从数据库加载信息
格式化适合于显示（或进一步处理）的信息
使用或显示格式化了的数据
在使用 memcached 时，为配合这个缓存，可对应用程序的逻辑进行稍许修改：
尽量从缓存加载信息
如果存在，使用信息的被缓存版本
如果它不存在：
执行一个或多个查询来从数据库加载信息
格式化适合于显示或进一步处理的信息
将信息存储到缓存内
使用格式化了的数据
图 3 是对这些步骤的总结。
图3.在使用memcached时加载适合于显示的信息

数据加载成为了至多三个步骤的一个过程，从缓存加载数据或从数据库（视情况而定）加载数据并存储在缓存内。
当这个过程首次发生时，数据将正常地从数据库或其他数据源加载，然后再存储到 memcached 内。当下一次访问此信息时，它就会从 memcached 拉出，而不是从数据库加载，节省了时间和 CPU 循环。
问题的另一个方面是要确保如果更改了要存储在 memcached 内的信息，在更新后端信息的同时还要更新 memcached 的版本。这会让图 4 内所示的这个典型顺序发生稍许变化，如 图 5 所示。
图4.在一个典型的应用程序内更新或存储数据

图 5 显示了使用 memcached 后发生了变化的流程。
图5.在使用memcached时更新或存储数据

比如，仍以博客站点为例，在博客系统更新数据库内的类别列表时，更新应该遵循如下顺序：
更新数据库内的类别列表
格式化信息
将信息存储到 memcached 内
将信息返回至客户机
memcached 内的存储操作是原子的，所以信息的更新不会让客户机只获得部分数据；它们获得的或者是老版本，或者是新版本。
对于大多数应用程序，这两个操作是您惟一需要注意的。在访问他人使用的数据时，它会自动被添加到这个缓存内，而且如果对该数据进行了更改，此缓存内也会自动进行更新。
五、键、名称空间和值
memcached 另一个需要重点考虑的因素是如何组织和命名存储在缓存内的这些数据。从之前博客站点的例子中，不难看出需要使用一种一致的命名结构以便您能加载博客类别、历史和其他信息，然后再在加载信息（并更新缓存）时或者在更新数据（同样也要更新缓存）时使用。
使用的何种具体的命名系统特定于应用程序，但通常可以使用一种与现有应用程序类似的结构，并且这种结构很可能基于某种惟一识别符。当从数据库拉出信息或在整理信息集时，就会发生这种情况。
以 blog post 为例，可以在一个具有键 category-list 的项中存储类别列表。与此 post ID 对应的单个 post，比如 blogpost-29 相关的值都可以使用，而该项的注释则可以存储在 blogcomments-29内，其中 29 就是这个 blog post 的 ID。这样一来， 您就可以将各种各样的信息存储在缓存内，使用不同的前缀来标识这些信息。
memcached 键/值存储的简便性（以及安全性的缺乏）意味着如果您想要在使用同一个 memcached 服务器的同时支持多个应用程序，那么就可以考虑使用其他格式的量词来标识数据属于某种特定的应用程序。比如，可以添加像 blogapp:blogpost-29 这样的应用程序前缀。这些键是没有格式的，所以可以使用任何字符串作为键的名称。
在存储值的方面，应该确保存储在缓存内的信息适合于您的应用程序。比如，对于这个博客系统，您可能想要存储被博客应用程序使用的对象以便格式化博客信息，而不是原始的 HTML。如果同一个基础结构用在应用程序内的多个地方，这一点更具实用性。
大多数语言的接口，包括 Java™、Perl、PHP 等，都能串行化语言对象以便存储在 memcached 内。这就让您可以存储并随后从内存存储恢复全部对象，而不是在您的应用程序内手动重构它们。 很多对象，或它们使用的结构，都基于某种散列或数组结构。对于跨语言的环境，比如在 JSP 环境和 JavaScript 环境间共享相同信息，可以使用一种架构中立的格式，比如 JavaScript Object Notation (JSON) 甚或 XML。
六、填充并使用memcached
作为一种开源产品以及一种最初开发用来工作于现有开源环境内的产品，memcached 受大量环境和平台支持。与 memcached 服务器通信的接口有很多，并常常具有针对所有语言的多个实现。参见参考资料 以获得常用的库和工具箱。
要列出所有受支持的接口和环境不太可能，但它们均支持 memcached 协议提供的基础 API。这些描述已经被简化并应用在不同语言的上下文内，在这些语言中，使用不同的值可指示错误。主要的函数有：
get(key) — 从存储了特定键的 memcached 获得信息。 如果键不存在，就返回错误。
set(key, value [, expiry]) — 使用缓存内的标识符键存储这个特定的值。如果键已经存在，那么它就会被更新。期满时间的单位为秒，并且如果值小于 30 天 (30*24*60*60)，那么就用作相对时间，如果值大于 30 天，那么就用作绝对时间 (epoch)。
add(key, value [, expiry]) — 如果键不存在就将这个键添加到缓存内，如果键已经存在就返回错误。如果您想要显式地添加一个新键而又不会因它已经存在而更新它，那么这个函数将十分有用。
replace(key, value [, expiry]) — 更新此特定键的值，如果键不存在就返回一个错误。
delete(key [, time]) — 从缓存中删除此键/值对。如果您提供一个时间，那么添加具有此键的一个新值就会被阻塞这个特定的时期。超时让您可以确保此值总是可以重新读取自您的数据中心。
incr(key [, value]) — 为特定的键增 1 或特定的值。只适用于数值。
decr(key [, value]) — 为特定的键减 1 或特定的值，只适用于数值。
flush_all — 让缓存内的所有当前条目无效（或到期失效）。
比如，在 Perl 内，基本 set 操作可以如清单 1 所示的那样处理。

清单 1. Perl 内的基本 set 操作

use Cache::Memcached;

my $cache = new Cache::Memcached {
'servers' => [
'localhost:11211',
],
};

$cache->set('mykey', 'myvalue');

Ruby 内的相同的基本操作如清单 2 所示。

清单 2. Ruby 内的基本 set 操作

require 'memcache'
memc = MemCache::new '192.168.0.100:11211'

memc["mykey"] = "myvalue"

在两个例子中可以看到相同的基本结构：设置 memcached 服务器，然后分配或设置值。其他的接口也可用，包括适合于 Java 技术的那些接口，让您可以在 WebSphere 应用程序内使用 memcached。memcached 接口类允许将 Java 对象直接序列化到 memcached 以便于存储和加载复杂的结构。当在像 WebSphere 这样的环境内进行部署时，有两个事情非常重要：服务的弹性（在 memcached 不可用时如何做）以及如何提高缓存存储量来改进在使用多个应用程序服务器或在使用像 WebSphere eXtreme Scale 这样的环境时的性能。我们接下来就来看看这两个问题。
七、弹性和可用性
有关 memcached 最常见的一个问题是：“若缓存不可用了，会发生什么情况呢？”正如之前章节中明示的，缓存内的信息不应该成为信息的的惟一资源。必须要能够从其他位置加载存储在缓存内的数据。
虽然，无法从缓存访问信息将会减缓应用程序的性能，但它不应该阻止应用程序的运转。可能会发生这样几个场景：
如果 memcached 服务宕掉，应用程序应该回退到从原始数据源加载信息并对信息进行显示所需的格式化。此应用程序还应继续尝试在 memcached 内加载和存储信息。
一旦 memcached 服务器恢复可用，应用程序就应该自动尝试存储数据。没有必要强制重载已缓存了的数据，可以使用标准的访问来用信息加载和填充缓存。最终，缓存将会被最常用的数据重新填充。
再次重申，memcached 是信息的缓存但并非惟一的数据源。memcached 服务器不可用不应该是应用程序的终结，虽然这意味着在 memcached 服务器恢复正常之前性能会有所降低。实际上，memcached 服务器相对简单，并且虽然不是绝对无故障的，但它的简单性的结果就是它很少会出错。
八、分配缓存
memcached 服务器只是网络上针对一些键存储值的一个缓存。如果有多台机器，那么很自然地会想要在所有多余机器上设置一个 memcached 的实例来提供一个超大的联网 RAM 缓存存储。
有了这个想法后，还有一种想当然是需要使用某种分配或复制机制来在机器之间复制键/值对。这种方式的问题是如果这么做反而会减少可用的 RAM 缓存，而不是增加。如图 6 所示，可以看出这里有三个应用程序服务器，每个服务器都可以访问一个 memcached 实例。
图6.多重memcached实例的不正确使用

尽管每个 memcached 实例都是 1 GB 的大小（产生 3 GB 的 RAM 缓存），但如果每个应用程序服务器只有其自己的缓存（或者在 memcached 之间存在着数据的复制），那么整个安装也仍只能有 1 GB 的缓存在每个实例间复制。
由于 memcached 通过一个网络接口提供信息，因此单个的客户机可以从它所能访问的任何一个 memcached 实例访问数据。如果数据没有跨每个实例被复制，那么最终在每个应用程序服务器上，就可以有 3 GB 的 RAM 缓存可用，如图 7 所示。
图7.多重memcached实例的正确使用

这个方法的问题是选择哪个服务器来储存键/值对，以及当想要重新获得一个值时，如何决定要与哪个 memcached 服务器对话。问题的解决方案就是忽略复杂的东西，比如查找表，或是寄望 memcached 服务器来为您处理这个过程。而 memcached 客户机则必须要力求简单。
memcached 客户机不必决定此信息，它只需对在存储信息时指定的键使用一个简单的散列算法。当想要从一列 memcached 服务器存储或获取信息时，memcached 客户机就会用一个一致的散列算法从这个键获取一个数值。举个例子，键 mykey 被转换成数值 23875 。是保存还是获取信息无关紧要，这个键将总是被用作惟一标识符来从 memcached 服务器加载，因此在本例中，“mykey” 散列转化后对应的值总是 23875。
如果有两个服务器，那么 memcached 客户机将对这个数值进行一个简单的运算（例如，系数）来决定它应将此值存储在第一个还是第二个配置了的 memcached 实例上。
当存储一个值时，客户机会从这个键确定出散列值以及它原来存储在哪个服务器上。当获取一个值时，客户机会从这个键确定出相同的散列值并会选择相同的服务器来获取信息。
如果在每个应用程序服务器上使用的是相同的服务器列表（并且顺序相同），那么当需要保存或检索同一个键时，每个应用程序服务器都将选择同一个 服务器。现在，在这个例子中，有 3GB 的 memcached 空间可以共享，而不是同一个 1 GB 的空间的复制，这就带来了更多的可用缓存，并很有可能会提高有多个用户情况下的应用程序的性能。
九、如何能不使用memcached？
尽管 memcached 很简单，但 memcached 实例有时候还是会被不正确地使用。
memcached不是一个数据库
最常见的 memcached 误用就是把它用作一个数据存储，而不是一个缓存。memcached 的首要目的就是加快数据的响应时间，否则数据从其他数据源构建或恢复需要很长时间。一个典型的例子就是从一个数据库中恢复信息，特别是在信息显示给用户前 需要对信息进行格式化或处理的时候。Memcached 被设计用来将信息存储在内存中以避免每次在数据需要恢复时重复执行相同的任务。
切不可将 memcached 用作运行应用程序所需信息的惟一信息源；数据应总是可以从其他信息源获取。此外，要记住 memcached 只是一个键/值的存储。不能在数据上执行查询，或者对内容进行迭代来提取信息。应该使用它来存储数据块或对象以备批量使用。
不要缓存数据库行或文件
虽然可以使用 memcached 存储加载自数据库的数据行，但这实际上是查询缓存，并且大多数数据库都提供各自的查询缓存的机制。其他的对象，比如文件系统的图像或文件的情况与此相同。很多应用程序和 web 服务器针对此类工作已经有了一些很好的解决方案。
如果在加载和格式化后，使用它来存储全部信息块，就可以从 memcached 获得更多的实用工具和性能上的改善。仍以我们的博客站点为例，存储信息的最佳点是在将博客类别格式化为对象，甚至是在格式化成 HTML 后。博客页面的构造可通过从 memcached 加载各个组件（比如 blog post、category list、post history 等）并将完成的 HTML 写回至客户机实现。
memcached并不安全
为了确保最佳性能，memcached 并未提供任何形式的安全性，没有身份验证，也没有加密。这意味着对 memcached 服务器的访问应该这么处理：一是通过将它们放到应用程序部署环境相同的私有侧，二是如果安全性是必须的，那么就使用 UNIX® socket 并只允许当前主机上的应用程序访问此 memcached 服务器。
这多少牺牲了一些灵活性和弹性，以及跨网络上的多台机器共享 RAM 缓存的能力，但这是在目前的情况下确保 memcached 数据安全性的惟一一种解决方案。
十、不要限制自己
除了不应该使用 memcached 实例的情况外，memcached 的灵活性不应忽视。由于 memcached 与应用程序处于相同的架构水平，所以很容易集成并连接到它。并且更改应用程序以便利用 memcached 也并不复杂。此外，由于 memcached 只是一个缓存，所以在出现问题时它不会停止应用程序的执行。如果使用正确的话，它所做的是减轻其余服务器基础设施的负载（减少对数据库和数据源的读操 作），这意味着无需更多的硬件就可以支持更多的客户机。
但请记住，它仅仅是个缓存！
结束语
在本文中，我们了解了 memcached 以及如何最佳地使用它。我们看到了信息如何存储、如何选择合理的键以及如何选择要存储的信息。我们还讨论了所有 memcached 用户都要遇到的一些关键的部署问题，包括多服务器的使用、当 memcached 实例消亡时该怎么做，以及（也许最为重要的）在哪些情况下不能使用 memcached。
作为一种开源的应用程序并且是目的简单而直白的应用程序，memcached 的功能和实用性均来自于这种简单性。通过为信息提供巨大的 RAM 存储空间、让它在网络上可用，然后再让它可通过各种不同的接口和语言访问到，memcached 可被集成到多种多样的安装和环境中。