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【memcache緩存專題(1)】memcache的介紹與應(yīng)用場景

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摘要:五數(shù)據(jù)使用來存儲的效率是最高的。通過以上的策略數(shù)據(jù)庫的壓力將會被大大減輕。后續(xù)本專題也會討論一下的分布式算法提高其命中率應(yīng)用場景二秒殺功能。其實,本場景嚴格的說應(yīng)該也屬于場景一,多帶帶拎出來說是由于其廣泛的應(yīng)用性。

簡介

Memcached是一個高性能的分布式的內(nèi)存對象緩存系統(tǒng),目前全世界不少人使用這個緩存項目來構(gòu)建自己大負載的網(wǎng)站,來分擔(dān)數(shù)據(jù)庫的壓力,通過在內(nèi)存里維護一個統(tǒng)一的巨大的hash表,它能夠用來存儲各種格式的數(shù)據(jù),包括圖像、視頻、文件以及數(shù)據(jù)庫檢索的結(jié)果等。簡單的說就是將數(shù)據(jù)調(diào)用到內(nèi)存中,然后從內(nèi)存中讀取,從而大大提高讀取速度。

MemCache的工作流程如下:先檢查客戶端的請求數(shù)據(jù)是否在memcached中,如有,直接把請求數(shù)據(jù)返回,不再對數(shù)據(jù)庫進行任何操作;如果請求的數(shù)據(jù)不在memcached中,就去查數(shù)據(jù)庫,把從數(shù)據(jù)庫中獲取的數(shù)據(jù)返回給客戶端,同時把數(shù)據(jù)緩存一份到memcached中(memcached客戶端不負責(zé),需要程序明確實現(xiàn));每次更新數(shù)據(jù)庫的同時更新memcached中的數(shù)據(jù),保證一致性;當(dāng)分配給memcached內(nèi)存空間用完之后,會使用LRU(Least Recently Used,最近最少使用)策略加上到期失效策略,失效數(shù)據(jù)首先被替換,然后再替換掉最近未使用的數(shù)據(jù)。

Memcached是以守護程序(監(jiān)聽)方式運行于一個或多個服務(wù)器中,隨時會接收客戶端的連接和操作。默認監(jiān)聽端口為11211。

在 Memcached中可以保存的item數(shù)據(jù)量是沒有限制的,只要內(nèi)存足夠 。
Memcached單進程在32位系統(tǒng)中最大使用內(nèi)存為2G,若在64位系統(tǒng)則沒有限制,這是由于32位系統(tǒng)限制單進程最多可使用2G內(nèi)存,要使用更多內(nèi)存,可以分多個端口開啟多個Memcached進程,最大30天的數(shù)據(jù)過期時間,設(shè)置為永久的也會在這個時間過期,常量REALTIME_MAXDELTA 60*60*24*30控制。
最大鍵長為250字節(jié),大于該長度無法存儲,常量KEY_MAX_LENGTH 250控制.
單個item最大數(shù)據(jù)是1MB,超過1MB數(shù)據(jù)不予存儲,常量POWER_BLOCK 1048576進行控制.但一般都是存儲一些文本,如新聞列表等等,這個值足夠了

memcached 用 slab allocator 機制來管理內(nèi)存(在本專題的后續(xù)文章中會專門說這個內(nèi)存機制的).它是默認的slab大小最大同時連接數(shù)是200,通過 conn_init()中的freetotal進行控制,最大軟連接數(shù)是1024,通過
settings.maxconns=1024 進行控制跟空間占用相關(guān)的參數(shù):settings.factor=1.25, settings.chunk_size=48, 影響slab的數(shù)據(jù)占用和步進方式。

memcached是一種無阻塞的socket通信方式服務(wù),基于libevent庫,由于無阻塞通信,對內(nèi)存讀寫速度非常之快
memcached分服務(wù)器端和客戶端,可以配置多個服務(wù)器端和客戶端,應(yīng)用于分布式的服務(wù)非常廣泛。
memcached作為小規(guī)模的數(shù)據(jù)分布式平臺是十分有效果的。
memcached是鍵值一一對應(yīng),key默認最大不能超過128個字節(jié),value默認大小是1M,也就是一個slabs,如果要存2M的值(連續(xù)的),不能用兩個slabs,因為兩個slabs不是連續(xù)的,無法在內(nèi)存中 存儲,故需要修改slabs的大小,多個key和value進行存儲時,即使這個slabs沒有利用完,那么也不會存放別的數(shù)據(jù)。

memcached已經(jīng)可以支持C/C++、Perl、PHP、Python、Ruby、Java、C#、Postgres、Chicken Scheme、Lua、MySQL和Protocol等語言客戶端。

應(yīng)用場景

使用Memcache的網(wǎng)站一般流量都是比較大的,為了緩解數(shù)據(jù)庫的壓力,讓Memcache作為一個緩存區(qū)域,把部分信息保存在內(nèi)存中,在前端能夠迅速的進行存取。并且通過memcache的時效expire特性,還可以更簡單的完成一些功能,我總結(jié)如下:

應(yīng)用場景一: 緩解數(shù)據(jù)庫壓力,提高交互速度。

在開發(fā)中不管是基于框架的面向?qū)ο箝_發(fā),還是面向過程開發(fā),數(shù)據(jù)模型一定是要經(jīng)過封裝后再使用的,這樣我們就可以對程序做統(tǒng)一處理,比如在程序開發(fā)初期,我們沒用memcache或者redis來做緩存,我們把從數(shù)據(jù)庫里面取數(shù)據(jù)統(tǒng)統(tǒng)使用query($sql)方法來讀數(shù)據(jù);

/**
 * 數(shù)據(jù)庫查詢偽代碼,僅僅是提供一個思路
 * @param  string   $sql     sql語句,比如select * form sc_users;
 * @param  int      $expire  緩存失效時間
 * @param  int      $type    1直接從數(shù)據(jù)庫里面讀取,0先走緩存,再走數(shù)據(jù)庫
 * @return {[type]}         [description]
 */
public function query($sql,$expire=300,$type=0){
  if($type == 1){
    return "直接從數(shù)據(jù)庫里面取出來";
  }

  $key = md5($sql); //以md5后的sql作為key
  $result = $this -> mem -> get($key); 
  
  //如果緩存里面沒有
  if(empty($result)){
    $data = "從數(shù)據(jù)庫里面取到數(shù)據(jù)";
    //放入緩存
    $this -> mem -> add($key,$data,MEMCACHE_COMPRESSED,$expire); //$data是個數(shù)組,所以要序列化壓縮一下
    return $data;
  }

  //如果有的話就直接返回;
  return $result; 
}

它的一個總原則是將經(jīng)常需要從數(shù)據(jù)庫讀取的數(shù)據(jù)緩存在memcached中。這些數(shù)據(jù)也分為幾類:

一、經(jīng)常被讀取并且實時性要求不強可以等到自動過期的數(shù)據(jù)。例如網(wǎng)站首頁最新文章列表、某某排行等數(shù)據(jù)。也就是雖然新數(shù)據(jù)產(chǎn)生了,但對用戶體驗不會產(chǎn)生任何影響的場景。
這類數(shù)據(jù)就使用典型的緩存策略,設(shè)置一過合理的過期時間,當(dāng)數(shù)據(jù)過期以后再從數(shù)據(jù)庫中讀取。當(dāng)然你得制定一個緩存清除策略,便于編輯或者其它人員能馬上看到效果。

二、經(jīng)常被讀取并且實時性要求強的數(shù)據(jù)。比如用戶的好友列表,用戶文章列表,用戶閱讀記錄等。
這類數(shù)據(jù)首先被載入到memcached中,當(dāng)發(fā)生更改(添加、修改、刪除)時就清除緩存。在緩存的時候,我將查詢的SQL語句md5()得到它的 hash值作為key,結(jié)果數(shù)組作為值寫入memcached,并且將該SQL涉及的table_name以及hash值配對存入memcached中。 當(dāng)更改了這個表時,我就將與此表相配對的key的緩存全部刪除。

三、統(tǒng)計類緩存,比如文章瀏覽數(shù)、網(wǎng)站PV等
此類緩存是將在數(shù)據(jù)庫的中來累加的數(shù)據(jù)放在memcached來累加。獲取也通過memcached來獲取。但這樣就產(chǎn)生了一個問題,如果memcached服務(wù)器down 掉的話這些數(shù)據(jù)就有可能丟失,所以一般使用memcached的永固性存儲,這方面新浪使用memcachedb。

四、活躍用戶的基本信息或者某篇熱門文章。
此類數(shù)據(jù)的一個特點就是數(shù)據(jù)都是一行,也就是一個一維數(shù)組,當(dāng)數(shù)據(jù)被update時(比如修改昵稱、文章的評論數(shù)),在更改數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)的同時,使用Memcache::replace替換掉緩存里的數(shù)據(jù)。這樣就有效了避免了再次查詢數(shù)據(jù)庫。

五、session數(shù)據(jù)
使用memcached來存儲session的效率是最高的。memcached本身也是非常穩(wěn)定的,不太用擔(dān)心它會突然down掉引起session數(shù)據(jù)的丟失,即使丟失就重新登錄了,也沒啥。

六、冷熱數(shù)據(jù)交互
在做高訪問量的sns應(yīng)用,比如貼吧和論壇,由于其數(shù)據(jù)量大,往往采用了分表分庫的策略,但真正的熱數(shù)據(jù)僅僅是前兩三頁的100條數(shù)據(jù),這時,我們就可以把這100條數(shù)據(jù),在寫進數(shù)據(jù)庫之后,同時作為memcache的緩存熱數(shù)據(jù)來使用。

通過以上的策略數(shù)據(jù)庫的壓力將會被大大減輕。檢驗?zāi)闶褂胢emcached是否得當(dāng)?shù)姆椒ㄊ遣榭磎emcached的命中率。有些策略好的網(wǎng)站的命中率可以到達到90%以上。后續(xù)本專題也會討論一下memcache的分布式算法,提高其命中率;

應(yīng)用場景二: 秒殺功能。
其實,本場景嚴格的說應(yīng)該也屬于場景一,多帶帶拎出來說是由于其廣泛的應(yīng)用性。
一個人下單,要牽涉數(shù)據(jù)庫讀取,寫入訂單,更改庫存,及事務(wù)要求, 對于傳統(tǒng)型數(shù)據(jù)庫來說,壓力是巨大的。
可以利用 memcached 的 incr/decr 功能, 在內(nèi)存存儲 count 庫存量, 秒殺 1000 臺每人搶單主要在內(nèi)存操作,速度非常快,搶到 count < =1000 的號人,得一個訂單號,這時再去另一個頁面慢慢支付。

應(yīng)用場景三:中繼 MySQL 主從延遲數(shù)據(jù)

MySQL 在做 replication 時,主從復(fù)制之間必然要經(jīng)歷一個復(fù)制過程,即主從延遲的時間.
尤其是主從服務(wù)器處于異地機房時,這種情況更加明顯.
比如facebook 官方的一篇技術(shù)文章,其加州的主數(shù)據(jù)中心到弗吉尼亞州的主從同步延期達到70ms;

考慮如下場景:
①: 用戶 U 購買電子書 B, insert into Master (U,B);
②: 用戶 U 觀看電子書 B, select 購買記錄[user=’A’,book=’B’] from Slave.
③: 由于主從延遲,第②步中無記錄,用戶無權(quán)觀看該書.
這時,可以利用 memached 在 master 與 slave 之間做過渡(如下圖):

①: 用戶 U 購買電子書 B, memcached->add(‘U:B’,true)
②: 主數(shù)據(jù)庫 insert into Master (U,B);
③: 用戶 U 觀看電子書 B, select 購買記錄[user=’U’,book=’B’] from Slave.
如果沒查詢到,則 memcached->get(‘U:B’),查到則說明已購買但 Slave 延遲.
④: 由于主從延遲,第②步中無記錄,用戶無權(quán)觀看該書.

不適用memcached的業(yè)務(wù)場景

緩存對象的大小大于1MB
Memcached本身就不是為了處理龐大的多媒體(large media)和巨大的二進制塊(streaming huge blobs)而設(shè)計的。

key的長度大于250字符(所以我們把一些key先md5再存儲)。

應(yīng)用運行在不安全的環(huán)境中Memcached為提供任何安全策略,僅僅通過telnet就可以訪問到memcached。如果應(yīng)用運行在共享的系統(tǒng)上,需要著重考慮安全問題。

業(yè)務(wù)本身需要的是持久化數(shù)據(jù)。

Memcache的安全

只說一下思路:
把memcached的端口給禁止掉(這時只能本ip訪問),讓其他ip的使用者只能通過對外開放的80端口訪問PHP腳本文件,再通過PHP的腳本文件去訪問memcache;

iptables -a input -p 協(xié)議 -s 可以訪問ip -dport 端口 -j ACCEPT
擴展閱讀

Memcache應(yīng)用場景介紹,說明[zz]:
http://www.cnblogs.com/literoad/archive/2012/12/23/2830178.html

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