深入理解Memcached原理

1.为什么要使用memcache

由于网站的高并发读写需求，传统的关系型数据库开始出现瓶颈，例如：

1）对数据库的高并发读写：

关系型数据库本身就是个庞然大物，处理过程非常耗时（如解析SQL语句，事务处理等）。如果对关系型数据库进行高并发读写（每秒上万次的访问），那么它是无法承受的。

2）对海量数据的处理：

对于大型的SNS网站，每天有上千万次的数据产生（如twitter, 新浪微博）。对于关系型数据库，如果在一个有上亿条数据的数据表种查找某条记录，效率将非常低。

使用memcache能很好的解决以上问题。

在实际使用中，通常把数据库查询的结果保存到Memcache中，下次访问时直接从memcache中读取，而不再进行数据库查询操作，这样就在很大程度上减少了数据库的负担。

保存在memcache中的对象实际放置在内存中，这也是memcache如此高效的原因。

2.memcache的安装和使用

这个网上有太多教程了，不做赘言。

3.基于libevent的事件处理

libevent是个程序库，它将Linux的 epoll、BSD类操作系统的kqueue等事件处理功能 封装成统一的接口。即使对服务器的连接数增加，也能发挥O(1)的性能。

memcached使用这个libevent库，因此能在Linux、BSD、Solaris等操作系统上发挥其高性能。

参考：

• libevent:http://www.monkey.org/~provos/libevent/
• The C10K Problem:http://www.kegel.com/c10k.html

4.memcache使用实例：

[php] view plain copy print ?

1. <?php
2. $mc=newMemcache();
3. $mc->connect('127.0.0.1',11211);
5. $uid=(int)$_GET['uid'];
6. $sql="select*fromuserswhereuid='uid'";
7. $key=md5($sql);
8. if(!($data=$mc->get($key))){
9. $conn=mysql_connect('localhost','test','test');
10. mysql_select_db('test');
11. $result=mysql_fetch_object($result);
12. while($row=mysql_fetch_object($result)){
13. $data[]=$row;
14. }
15. $mc->add($key,$datas);
16. }
18. var_dump($datas);
19. ?>

<?php
$mc = new Memcache();
$mc->connect('127.0.0.1', 11211);

$uid = (int)$_GET['uid'];
$sql = "select * from users where uid='uid' ";
$key = md5($sql);
if(!($data = $mc->get($key))) {
    $conn = mysql_connect('localhost', 'test', 'test');
    mysql_select_db('test');
    $result = mysql_fetch_object($result);
    while($row = mysql_fetch_object($result)) {
          $data[] = $row;
    }
    $mc->add($key, $datas);
}

var_dump($datas);
?>

5.memcache如何支持高并发(此处还需深入研究)

memcache使用多路复用I/O模型，如（epoll, select等），传统I/O中，系统可能会因为某个用户连接还没做好I/O准备而一直等待，知道这个连接做好I/O准备。这时如果有其他用户连接到服务器，很可能会因为系统阻塞而得不到响应。

而多路复用I/O是一种消息通知模式，用户连接做好I/O准备后，系统会通知我们这个连接可以进行I/O操作，这样就不会阻塞在某个用户连接。因此，memcache才能支持高并发。

此外，memcache使用了多线程机制。可以同时处理多个请求。线程数一般设置为CPU核数，这研报告效率最高。

6.使用Slab分配算法保存数据

slab分配算法的原理是：把固定大小（1MB）的内存分为n小块，如下图所示：

slab分配算法把每1MB大小的内存称为一个slab页，每次向系统申请一个slab页，然后再通过分隔算法把这个slab页分割成若干个小块的chunk（如上图所示），然后把这些chunk分配给用户使用，分割算法如下（在slabs.c文件中）：

(注：memcache的github项目地址：https://github.com/wusuopubupt/memcached)

[cpp] view plain copy print ?

1. /**
2. *Determinesthechunksizesandinitializestheslabclassdescriptors
3. *accordingly.
4. */
5. voidslabs_init(constsize_tlimit,constdoublefactor,constboolprealloc){
6. inti=POWER_SMALLEST-1;
7. unsignedintsize=sizeof(item)+settings.chunk_size;
9. mem_limit=limit;
11. if(prealloc){
12. /*Allocateeverythinginabigchunkwithmalloc通过malloc的方式申请内存*/
13. mem_base=malloc(mem_limit);
14. if(mem_base!=NULL){
15. mem_current=mem_base;
16. mem_avail=mem_limit;
17. }else{
18. fprintf(stderr,"Warning:Failedtoallocaterequestedmemoryin"
19. "onelargechunk.\nWillallocateinsmallerchunks\n");
20. }
21. }
23. memset(slabclass,0,sizeof(slabclass));
25. while(++i<POWER_LARGEST&&size<=settings.item_size_max/factor){
26. /*Makesureitemsarealwaysn-bytealigned注意这里的字节对齐*/
27. if(size%CHUNK_ALIGN_BYTES)
28. size+=CHUNK_ALIGN_BYTES-(size%CHUNK_ALIGN_BYTES);
30. slabclass[i].size=size;
31. slabclass[i].perslab=settings.item_size_max/slabclass[i].size;
32. size*=factor;//以1.25为倍数增大chunk
33. if(settings.verbose>1){
34. fprintf(stderr,"slabclass%3d:chunksize%9uperslab%7u\n",
35. i,slabclass[i].size,slabclass[i].perslab);
36. }
37. }
39. power_largest=i;
40. slabclass[power_largest].size=settings.item_size_max;
41. slabclass[power_largest].perslab=1;
42. if(settings.verbose>1){
43. fprintf(stderr,"slabclass%3d:chunksize%9uperslab%7u\n",
44. i,slabclass[i].size,slabclass[i].perslab);
45. }
47. /*forthetestsuite:fakingofhowmuchwe'vealreadymalloc'd*/
48. {
49. char*t_initial_malloc=getenv("T_MEMD_INITIAL_MALLOC");
50. if(t_initial_malloc){
51. mem_malloced=(size_t)atol(t_initial_malloc);
52. }
54. }
56. if(prealloc){
57. slabs_preallocate(power_largest);
58. }
59. }

/**
 * Determines the chunk sizes and initializes the slab class descriptors
 * accordingly.
 */
void slabs_init(const size_t limit, const double factor, const bool prealloc) {
    int i = POWER_SMALLEST - 1;
    unsigned int size = sizeof(item) + settings.chunk_size;

    mem_limit = limit;

    if (prealloc) {
        /* Allocate everything in a big chunk with malloc 通过malloc的方式申请内存*/
        mem_base = malloc(mem_limit);
        if (mem_base != NULL) {
            mem_current = mem_base;
            mem_avail = mem_limit;
        } else {
            fprintf(stderr, "Warning: Failed to allocate requested memory in"
                    " one large chunk.\nWill allocate in smaller chunks\n");
        }
    }

    memset(slabclass, 0, sizeof(slabclass));

    while (++i < POWER_LARGEST && size <= settings.item_size_max / factor) {
        /* Make sure items are always n-byte aligned  注意这里的字节对齐*/
        if (size % CHUNK_ALIGN_BYTES)
            size += CHUNK_ALIGN_BYTES - (size % CHUNK_ALIGN_BYTES);

        slabclass[i].size = size;
        slabclass[i].perslab = settings.item_size_max / slabclass[i].size;
        size *= factor;//以1.25为倍数增大chunk
        if (settings.verbose > 1) {
            fprintf(stderr, "slab class %3d: chunk size %9u perslab %7u\n",
                    i, slabclass[i].size, slabclass[i].perslab);
        }
    }

    power_largest = i;
    slabclass[power_largest].size = settings.item_size_max;
    slabclass[power_largest].perslab = 1;
    if (settings.verbose > 1) {
        fprintf(stderr, "slab class %3d: chunk size %9u perslab %7u\n",
                i, slabclass[i].size, slabclass[i].perslab);
    }

    /* for the test suite:  faking of how much we've already malloc'd */
    {
        char *t_initial_malloc = getenv("T_MEMD_INITIAL_MALLOC");
        if (t_initial_malloc) {
            mem_malloced = (size_t)atol(t_initial_malloc);
        }

    }

    if (prealloc) {
        slabs_preallocate(power_largest);
    }
}

上面代码中的slabclass是一个类型为slabclass_t结构的数组，其定义如下：

[cpp] view plain copy print ?

1. typedefstruct{
2. unsignedintsize;/*sizesofitems*/
3. unsignedintperslab;/*howmanyitemsperslab*/
4. void**slots;/*listofitemptrs*/
5. unsignedintsl_total;/*sizeofpreviousarray*/
6. unsignedintsl_curr;/*firstfreeslot*/
7. void*end_page_ptr;/*pointertonextfreeitematendofpage,or0*/
8. unsignedintend_page_free;/*numberofitemsremainingatendoflastallocedpage*/
9. unsignedintslabs;/*howmanyslabswereallocatedforthisclass*/
10. void**slab_list;/*arrayofslabpointers*/
11. unsignedintlist_size;/*sizeofprevarray*/
12. unsignedintkilling;/*index+1ofdyingslab,orzeroifnone*/
13. size_trequested;/*Thenumberofrequestedbytes*/
14. }slabclass_t;

typedef struct {
    unsigned int size;      /* sizes of items */
    unsigned int perslab;   /* how many items per slab */
    void **slots;           /* list of item ptrs */
    unsigned int sl_total;  /* size of previous array */
    unsigned int sl_curr;   /* first free slot */
    void *end_page_ptr;         /* pointer to next free item at end of page, or 0 */
    unsigned int end_page_free; /* number of items remaining at end of last alloced page */
    unsigned int slabs;     /* how many slabs were allocated for this class */
    void **slab_list;       /* array of slab pointers */
    unsigned int list_size; /* size of prev array */
    unsigned int killing;  /* index+1 of dying slab, or zero if none */
    size_t requested; /* The number of requested bytes */
} slabclass_t;

借用别人的一张图说明slabclass_t结构:

由分割算法的源代码可知，slab算法按照不同大小的chunk分割slab页，而不同大小的chunk以factor（默认是1.25）倍增大。

使用memcache -u root -vv 命令查看内存分配情况(8字节对齐)：

找到大小最合适的chunk分配给请求缓存的数据：

[cpp] view plain copy print ?

1. /*
2. *Figuresoutwhichslabclass(chunksize)isrequiredtostoreanitemof
3. *agivensize.
4. *
5. *Givenobjectsize,returnidtousewhenallocating/freeingmemoryforobject
6. *0meanserror:can'tstoresuchalargeobject
7. */
9. unsignedintslabs_clsid(constsize_tsize){
10. intres=POWER_SMALLEST;//初始化为最小的chunk
12. if(size==0)
13. return0;
14. while(size>slabclass[res].size)//逐渐增大chunksize，直到找到第一个比申请的size大的chunk
15. if(res++==power_largest)/*won'tfitinthebiggestslab*/
16. return0;
17. returnres;
18. }

/*
 * Figures out which slab class (chunk size) is required to store an item of
 * a given size.
 *
 * Given object size, return id to use when allocating/freeing memory for object
 * 0 means error: can't store such a large object
 */

unsigned int slabs_clsid(const size_t size) {
    int res = POWER_SMALLEST;// 初始化为最小的chunk

    if (size == 0)
        return 0;
    while (size > slabclass[res].size) //逐渐增大chunk size，直到找到第一个比申请的size大的chunk
        if (res++ == power_largest)     /* won't fit in the biggest slab */
            return 0;
    return res;
}

内存分配：

（此处参考：http://slowsnail.com.cn/?p=20）

[cpp] view plain copy print ?

1. staticvoid*do_slabs_alloc(constsize_tsize,unsignedintid){
2. slabclass_t*p;
3. void*ret=NULL;
4. item*it=NULL;
6. if(id<POWER_SMALLEST||id>power_largest){//判断id是否会导致slabclass[]数组越界
7. MEMCACHED_SLABS_ALLOCATE_FAILED(size,0);
8. returnNULL;
9. }
11. p=&slabclass[id];//获取slabclass[id]的引用
12. assert(p->sl_curr==0||((item*)p->slots)->slabs_clsid==0);//判断slabclass[id]是否有剩余的chunk
14. if(!(p->sl_curr!=0||do_slabs_newslab(id)!=0)){//如果slabclass[id]中已经没有空余chunk并且试图向系统申请一个“页”（slab）的chunk失败,则返回NULL
15. /*Wedon'thavemorememoryavailable*/
16. ret=NULL;
17. }elseif(p->sl_curr!=0){//slabclass[id]的空闲链表中还有chunk，则直接将其分配出去
18. it=(item*)p->slots;//获取空闲链表的头指针
19. p->slots=it->next;//将头结点指向下一个结点（取下头结点）
20. if(it->next)it->next->prev=0;//将新头结点的prev指针置空
21. p->sl_curr--;//减少slabclass[id]空闲链表中的chunk计数
22. ret=(void*)it;//将头结点赋给ret指针
23. }
25. if(ret){//请求成功
26. p->requested+=size;//更新slabclass[id]所分配的内存总数
27. MEMCACHED_SLABS_ALLOCATE(size,id,p->size,ret);
28. }else{
29. MEMCACHED_SLABS_ALLOCATE_FAILED(size,id);
30. }
32. returnret;
33. }

static void *do_slabs_alloc(const size_t size, unsigned int id) {
    slabclass_t *p;
    void *ret = NULL;
    item *it = NULL;
 
    if (id < POWER_SMALLEST || id > power_largest) {//判断id是否会导致slabclass[]数组越界
        MEMCACHED_SLABS_ALLOCATE_FAILED(size, 0);
        return NULL;
    }
 
    p = &slabclass[id];//获取slabclass[id]的引用
    assert(p->sl_curr == 0 || ((item *)p->slots)->slabs_clsid == 0);//判断slabclass[id]是否有剩余的chunk
 
    if (! (p->sl_curr != 0 || do_slabs_newslab(id) != 0)) {//如果slabclass[id]中已经没有空余chunk并且试图向系统申请一个“页”（slab）的chunk失败,则返回NULL
    /* We don't have more memory available */
        ret = NULL;
    } else if (p->sl_curr != 0) {//slabclass[id]的空闲链表中还有chunk，则直接将其分配出去
        it = (item *)p->slots;//获取空闲链表的头指针
        p->slots = it->next;//将头结点指向下一个结点（取下头结点）
        if (it->next) it->next->prev = 0;//将新头结点的prev指针置空
        p->sl_curr--;//减少slabclass[id]空闲链表中的chunk计数
        ret = (void *)it;//将头结点赋给ret指针
    }
 
    if (ret) {//请求成功
        p->requested += size;//更新slabclass[id]所分配的内存总数
        MEMCACHED_SLABS_ALLOCATE(size, id, p->size, ret);
    } else {
        MEMCACHED_SLABS_ALLOCATE_FAILED(size, id);
    }
 
    return ret;
}

do_slabs_allc()函数首先尝试从slot列表（被回收的chunk）中获取可用的chunk,如果有可用的就返回，否则从空闲的chunk列表中获取可用的chunk并返回。

删除过期item:

延迟删除过期item到查找时进行，可以提高memcache的效率，因为不必每时每刻检查过期item,从而提高CPU工作效率

使用LRU(last recently used)算法淘汰数据：

[cpp] view plain copy print ?

1. /*
2. *trytogetoneofftherightLRU
3. *don'tnecessariulyunlinkthetailbecauseitmaybelocked:refcount>0
4. *searchupfromtailanitemwithrefcount==0andunlinkit;giveupafter50
5. *tries
6. */
8. if(tails[id]==0){
9. itemstats[id].outofmemory++;
10. returnNULL;
11. }
13. for(search=tails[id];tries>0&&search!=NULL;tries--,search=search->prev){
14. if(search->refcount==0){//refount==0的情况，释放掉
15. if(search->exptime==0||search->exptime>current_time){
16. itemstats[id].evicted++;
17. itemstats[id].evicted_time=current_time-search->time;
18. STATS_LOCK();
19. stats.evictions++;
20. STATS_UNLOCK();
21. }
22. do_item_unlink(search);
23. break;
24. }
25. }
26. it=slabs_alloc(ntotal,id);
27. if(it==0){
28. itemstats[id].outofmemory++;
29. /*Lastditcheffort.Thereisaveryrarebugwhichcauses
30. *refcountleaks.We'vefixedmostofthem,butitstillhappens,
31. *anditmayhappeninthefuture.
32. *Wecanreasonablyassumenoitemcanstaylockedformorethan
33. *threehours,soifwefindoneinthetailwhichisthatold,
34. *freeitanyway.
35. */
36. tries=50;
37. for(search=tails[id];tries>0&&search!=NULL;tries--,search=search->prev){
38. if(search->refcount!=0&&search->time+10800<current_time){//最近3小时没有被访问到的情况，释放掉
39. itemstats[id].tailrepairs++;
40. search->refcount=0;
41. do_item_unlink(search);
42. break;
43. }
44. }
45. it=slabs_alloc(ntotal,id);
46. if(it==0){
47. returnNULL;
48. }
49. }

/*
 * try to get one off the right LRU
 * don't necessariuly unlink the tail because it may be locked: refcount>0
 * search up from tail an item with refcount==0 and unlink it; give up after 50
 * tries
 */

if (tails[id] == 0) {
	itemstats[id].outofmemory++;
	return NULL;
}

for (search = tails[id]; tries > 0 && search != NULL; tries--, search=search->prev) {
	if (search->refcount == 0) { //refount==0的情况，释放掉
		if (search->exptime == 0 || search->exptime > current_time) {
			itemstats[id].evicted++;
			itemstats[id].evicted_time = current_time - search->time;
			STATS_LOCK();
			stats.evictions++;
			STATS_UNLOCK();
		}
		do_item_unlink(search);
		break;
	}
}
it = slabs_alloc(ntotal, id);
if (it == 0) {
	itemstats[id].outofmemory++;
	/* Last ditch effort. There is a very rare bug which causes
	 * refcount leaks. We've fixed most of them, but it still happens,
	 * and it may happen in the future.
	 * We can reasonably assume no item can stay locked for more than
	 * three hours, so if we find one in the tail which is that old,
	 * free it anyway.
	 */
	tries = 50;
	for (search = tails[id]; tries > 0 && search != NULL; tries--, search=search->prev) {
		if (search->refcount != 0 && search->time + 10800 < current_time) { //最近3小时没有被访问到的情况，释放掉
			itemstats[id].tailrepairs++;
			search->refcount = 0;
			do_item_unlink(search);
			break;
		}
	}
	it = slabs_alloc(ntotal, id);
	if (it == 0) {
		return NULL;
	}
}

从item列表的尾部开始遍历，找到refcount==0的chunk,调用do_item_unlink()函数释放掉，另外，search->time+10800<current_time(即最近3小时没有被访问过的item)，也释放掉--这就是LRU算法的原理。

附：阿里2014笔试题一道：

某缓存系统采用 LRU淘汰算法，假定缓存容量为4,并且初始为空，那么在顺序访问一下数据项的时候：1,5,1,3,5,2,4,1,2出现缓存直接命中的次数是？，最后缓存中即将准备淘汰的数据项是？

答案：3， 5

解答：

1. 1调入内存 1
2. 5调入内存 1 5
3. 1调入内存 5 1（命中 1，更新次序）
4. 3调入内存 5 1 3
5. 5调入内存 1 3 5 （命中5）
6. 2调入内存 1 3 5 2
7. 4调入内存（1最久未使用，淘汰1） 3 5 2 4
8. 1调入内存（3最久未使用，淘汰3） 5 2 4 1
9. 2调入内存 5 4 1 2（命中2）

因此，直接命中次数是3,最后缓存即将准备淘汰的数据项是5

以上是转自 http://blog.youkuaiyun.com/wusuopuBUPT/article/details/18238003