来自： http://blog.csdn.net//chenleixing/article/details/47035453

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（如推ter, 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

 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  $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)

/**   * 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：

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：

/*   * 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）

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：

/*   * 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：