Web前端最全分布式进阶(十八) 分布式缓存之Memcached_memcached进阶，面试必问HR的几个问题

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跳槽是每个人的职业生涯中都要经历的过程，不论你是搜索到的这篇文章还是无意中浏览到的这篇文章，希望你没有白白浪费停留在这里的时间，能给你接下来或者以后的笔试面试带来一些帮助。

也许是互联网未来10年中最好的一年。WINTER IS COMING。但是如果你不真正的自己去尝试尝试，你永远不知道市面上的行情如何。这次找工作下来，我自身感觉市场并没有那么可怕，也拿到了几个大厂的offer。在此进行一个总结，给自己，也希望能帮助到需要的同学。

面试准备

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面试准备根据每个人掌握的知识不同，准备的时间也不一样。现在对于前端岗位，以前也许不是很重视算法这块，但是现在很多公司也都会考。建议大家平时有空的时候多刷刷leetcode。算法的准备时间比较长，是一个长期的过程。需要在掌握了大部分前端基础知识的情况下，再有针对性的去复习算法。面试的时候算法能做出来肯定加分，但做不出来也不会一票否决，面试官也会给你提供一些思路。

Slab Class:特定大小的chunk 的组。

在Slab 中缓存记录的原理

Memcached根据收到的数据的大小，选择最合适数据大小的Slab (图2) memcached中保存着slab内空闲chunk的列表，根据该列表选择chunk,然后将数据缓存于其中。

Memcached在数据删除方面有效利用资源

Memcached删除数据时数据不会真正从memcached中消失。Memcached不会释放已分配的内存。记录超时后，客户端就无法再看见该记录（invisible 透明），其存储空间即可重复使用。

Lazy Expriationmemcached内部不会监视记录是否过期，而是在get时查看记录的时间戳，检查记录是否过期。这种技术称为lazy expiration.因此memcached不会在过期监视上耗费CPU时间。

对于缓存存储容量满的情况下的删除需要考虑多种机制，一方面是按队列机制，一方面应该对应缓存对象本身的优先级，根据缓存对象的优先级进行对象的删除。

LRU:从缓存中有效删除数据的原理

Memcached会优先使用已超时的记录空间，但即使如此，也会发生追加新纪录时空间不足的情况。此时就要使用名为Least Recently Used (LRU)机制来分配空间。这就是删除最少使用的记录的机制。因此当memcached的内存空间不足时（无法从slab class）获取到新空间时，就从最近未使用的记录中搜索，并将空间分配给新的记录。

Memcached分布式

Memcached虽然称为“分布式“缓存服务器，但服务器端并没有“分布式”的功能。Memcached的分布式完全是有客户端实现的。现在我们就看一下memcached是怎么实现分布式缓存的。

例如下面假设memcached服务器有node1～node3三台，应用程序要保存键名为“tokyo”“kanagawa”“chiba”“saitama”“gunma” 的数据。

首先向memcached中添加“tokyo”。将“tokyo”传给客户端程序库后，客户端实现的算法就会根据“键”来决定保存数据的memcached服务器。服务器选定后，即命令它保存“tokyo”及其值。

同样，“kanagawa”“chiba”“saitama”“gunma”都是先选择服务器再保存。

接下来获取保存的数据。获取时也要将要获取的键“tokyo”传递给函数库。函数库通过与数据保存时相同的算法，根据“键”选择服务器。使用的算法相同，就能选中与保存时相同的服务器，然后发送get命令。只要数据没有因为某些原因被删除，就能获得保存的值。

这样，将不同的键保存到不同的服务器上，就实现了memcached的分布式。 memcached服务器增多后，键就会分散，即使一台memcached服务器发生故障无法连接，也不会影响其他的缓存，系统依然能继续运行。

注

这两年 Redis火得可以，Redis也常常被当作 Memcached的挑战者被提到桌面上来。关于Redis与Memcached的比较更是比比皆是。然而，Redis真的在功能、性能以及内存使用效率上都超越了Memcached吗？

没有必要过于关注性能，因为二者的性能都已经足够高了。由于Redis只使用单核，而Memcached可以使用多核，所以二者比较起来，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。说了这么多，结论是，无论你使用哪一个，每秒处理请求的次数都不会成为瓶颈。

在内存使用效率上，如果使用简单的key-value存储，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。当然，这和你的应用场景和数据特性有关。

如果你对数据持久化和数据同步有所要求，那么推荐你选择Redis。因为这两个特性Memcached都不具备。即使你只是希望在升级或者重启系统后缓存数据不会丢失，选择Redis也是明智的。

当然，最后还得说到你的具体应用需求。Redis相比Memcached来说，拥有更多的数据结构，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，如果你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。