Memcached是danga.com（运营LiveJournal的技术团队）开发的一套分布式内存对象缓存系统，用于在动态系统中减少数据库负载，提升性能。LJ每秒动态页面访问量几千次，用户700万。Memcached将数据库负载大幅度降低，更好的分配资源，更快速访问。
关于这个东西，相信很多人都用过，本文意在通过对memcached的实现及代码分析，获得对这个出色的开源软件更深入的了解，并可以根据我们的需要对其进行更进一步的优化。末了将通过对BSM_Memcache扩展的分析，加深对 memcached的使用方式理解。。
1.Memcached是什么
在阐述这个问题之前，我们首先要清楚它“不是什么”。很多人把它当作和SharedMemory那种形式的存储载体来使用，虽然memcached使用了同样的“Key=>Value”方式组织数据，但是它和共享内存、APC等本地缓存有非常大的区别。Memcached是分布式的，也就是说它不是本地的。它基于网络连接（当然它也可以使用localhost）方式完成服务，本身它是一个独立于应用的程序或守护进程（Daemon方式）。即Memcached是高性能的，分布式的内存对象缓存系统，用于在动态应用中减少数据库负载，提升访问速度。
Memcached 使用libevent库实现网络连接服务，理论上可以处理无限多的连接，但是它和Apache不同，它更多的时候是面向稳定的持续连接的，所以它实际的并发能力是有限制的。在保守情况下memcached的最大同时连接数为200，这和Linux线程能力有关系，这个数值是可以调整的。关于 libevent可以参考相关文档。 Memcached内存使用方式也和APC不同。APC是基于共享内存和MMAP的，memcachd有自己的内存分配算法和管理方式，它和共享内存没有关系，也没有共享内存的限制，通常情况下，每个memcached进程可以管理2GB的内存空间，如果需要更多的空间，可以增加进程数。
2. Memcached适合什么场合
在很多时候，memcached都被滥用了，这当然少不了对它的抱怨。我经常在论坛上看见有人发贴，类似于“如何提高效率”，回复是“用memcached”，至于怎么用，用在哪里，用来干什么一句没有。memcached不是万能的，它也不是适用在所有场合。
Memcached 是“分布式”的内存对象缓存系统，那么就是说，那些不需要“分布”的，不需要共享的，或者干脆规模小到只有一台服务器的应用， memcached不会带来任何好处，相反还会拖慢系统效率，因为网络连接同样需要资源，即使是UNIX本地连接也一样。在我之前的测试数据中显示， memcached本地读写速度要比直接PHP内存数组慢几十倍，而APC、共享内存方式都和直接数组差不多。可见，如果只是本地级缓存，使用 memcached是非常不划算的。
Memcached在很多时候都是作为数据库前端cache使用的。因为它比数据库少了很多SQL解析、磁盘操作等开销，而且它是使用内存来管理数据的，所以它可以提供比直接读取数据库更好的性能，在大型系统中，访问同样的数据是很频繁的， memcached可以大大降低数据库压力，使系统执行效率提升。另外，memcached也经常作为服务器之间数据共享的储媒介，例如在SSO系统中保存系统单点登陆状态的数据就可以保存在memcached中，被多个应用共享。
需要注意的是，memcached使用内存管理数据，所以它是易失的，当服务器重启，或者memcached进程中止，数据便会丢失，所以 memcached不能用来持久保存数据。很多人的错误理解，memcached的性能非常好，好到了内存和硬盘的对比程度，其实memcached使用内存并不会得到成百上千的读写速度提高，它的实际瓶颈在于网络连接，它和使用磁盘的数据库系统相比，好处在于它本身非常“轻”，因为没有过多的开销和直接的读写方式，它可以轻松应付非常大的数据交换量，所以经常会出现两条千兆网络带宽都满负荷了，memcached进程本身并不占用多少CPU资源的情况。
通常的网页缓存方式有动态缓存和静态缓存等几种，在ASP.NET中已经可以实现对页面局部进行缓存，而使用memcached的缓存比 ASP.NET的局部缓存更加灵活，可以缓存任意的对象，不管是否在页面上输出。而memcached最大的优点是可以分布式的部署，这对于大规模应用来说也是必不可少的要求。
LiveJournal.com使用了memcached在前端进行缓存，取得了良好的效果，而像wikipedia,sourceforge等也采用了或即将采用memcached作为缓存工具。memcached可以大规模网站应用发挥巨大的作用。
2.1 memcached 的工作原理
首先 memcached 是以守护程序方式运行于一个或多个服务器中，随时接受客户端的连接操作，客户端可以由各种语言编写，目前已知的客户端 API 包括 Perl/PHP/Python/Ruby/Java/C#/C 等等。PHP 等客户端在与 memcached 服务建立连接之后，接下来的事情就是存取对象了，每个被存取的对象都有一个唯一的标识符 key，存取操作均通过这个 key 进行，保存到 memcached 中的对象实际上是放置内存中的，并不是保存在 cache 文件中的，这也是为什么 memcached 能够如此高效快速的原因。注意，这些对象并不是持久的，服务停止之后，里边的数据就会丢失。
.2 memcached 安装
首先是下载 memcached 了，目前最新版本是 1.1.12，直接从官方网站即可下载到 memcached-1.1.12.tar.gz。除此之外，memcached 用到了 libevent，我下载的是 libevent-1.1a.tar.gz
接下来是分别将 libevent-1.1a.tar.gz 和 memcached-1.1.12.tar.gz 解开包、编译、安装：
# tar -xzf libevent-1.1a.tar.gz
# cd libevent-1.1a
# ./configure --prefix=/usr
# make
# make install
# cd ..
# tar -xzf memcached-1.1.12.tar.gz
# cd memcached-1.1.12
# ./configure --prefix=/usr
# make
# make install
安装完成之后，memcached 应该在 /usr/bin/memcached。
3.如何使用memcached-Server端?
在服务端运行：
# ./memcached -d -m 2048 -l 10.0.0.40 -p 11211 -u httpd
-d 以守护程序（daemon）方式运行 memcached；
-m 设置 memcached 可以使用的内存大小，单位为 M；
-l 设置监听的 IP&nb
sp;地址，如果是本机的话，通常可以不设置此参数；
-p 设置监听的端口，默认为 11211，所以也可以不设置此参数；
-u 指定用户，如果当前为 root 的话，需要使用此参数指定用户。
这将会启动一个占用2G内存的进程，并打开11211端口用于接收请求。由于32位系统只能处理4G内存的寻址，所以在大于4G内存使用PAE的32位服务器上可以运行2-3个进程，并在不同端口进行监听。
4. 如何使用memcached-Client端?
在应用端包含一个用于描述Client的Class后，就可以直接使用，非常简单。
PHP Example:
$options["debug"] = false;
$memc = new MemCachedClient($options);
$myarr = array("one","two", 3);
$memc->set("key_one", $myarr);
$options["servers"] = array("192.168.1.41:11211", "192.168.1.42:11212");
$val = $memc->get("key_one");
print $val[0]."\n"; // prints 'one‘
print $val[1]."\n"; // prints 'two‘
print $val[2]."\n"; // prints 3
5.为什么不使用数据库做这些？
暂且不考虑使用什么样的数据库(MS-SQL, Oracle, Postgres, MysQL-InnoDB, etc..), 实现事务(ACID，Atomicity, Consistency, Isolation, and Durability )需要大量开销，特别当使用到硬盘的时候，这就意味着查询可能会阻塞。当使用不包含事务的数据库（例如Mysql-MyISAM），上面的开销不存在，但读线程又可能会被写线程阻塞。Memcached从不阻塞，速度非常快。
6.为什么不使用共享内存?
最初的缓存做法是在线程内对对象进行缓存，但这样进程间就无法共享缓存，命中率非常低，导致缓存效率极低。后来出现了共享内存的缓存，多个进程或者线程共享同一块缓存，但毕竟还是只能局限在一台机器上，多台机器做相同的缓存同样是一种资源的浪费，而且命中率也比较低。
Memcached Server和Clients共同工作，实现跨服务器分布式的全局的缓存。并且可以与Web Server共同工作，Web Server对CPU要求高，对内存要求低，Memcached Server对CPU要求低，对内存要求高，所以可以搭配使用。
7.Mysql 4.x的缓存怎么样?
Mysql查询缓存不是很理想，因为以下几点：
当指定的表发生更新后，查询缓存会被清空。在一个大负载的系统上这样的事情发生的非常频繁，导致查询缓存效率非常低，有的情况下甚至还不如不开，因为它对cache的管理还是会有开销。
在32位机器上，Mysql对内存的操作还是被限制在4G以内，但memcached可以分布开，内存规模理论上不受限制。
Mysql上的是查询缓存，而不是对象缓存，如果在查询后还需要大量其它操作，查询缓存就帮不上忙了。
如果要缓存的数据不大，并且查询的不是非常频繁，这样的情况下可以用Mysql 查询缓存，不然的话memcached更好。
8.数据库同步怎么样？
这里的数据库同步是指的类似Mysql Master-Slave模式的靠日志同步实现数据库同步的机制。
你可以分布读操作，但无法分布写操作，但写操作的同步需要消耗大量的资源，而且这个开销是随着slave服务器的增长而不断增长的。
下一步是要对数据库进行水平切分，从而让不同的数据分布到不同的数据库服务器组上，从而实现分布的读写，这需要在应用中实现根据不同的数据连接不同的数据库。
当这一模式工作后（我们也推荐这样做），更多的数据库导致更多的让人头疼的硬件错误。
Memcached可以有效的降低对数据库的访问，让数据库用主要的精力来做不频繁的写操作，而这是数据库自己控制的，很少会自己阻塞 自己。
9.Memcached快吗？
非常快，它使用libevent，可以应付任意数量打开的连接（使用epoll，而非poll），使用非阻塞网络IO，分布式散列对象到不同的服务器，查询复杂度是O(1)。
10.memcached的相关抽象类
public abstract class BaseManager<T
extends BaseObject>
implements Manager<T>
{
private MemcachedClient memcached;
protected int default_cache_time_second = 3600;
public void setMemcached(MemcachedClient memcached)
{
this.memcached = memcached;
}
public MemcachedClient getMemcached()
{
return memcached;
}
public void setDefault_cache_time_second(
int default_cache_time_second)
{
this.default_cache_time_second = default_cache_time_second;
}
public Object getCacheValueFromMemcached(String key)
{
return getCacheValueFromMemcached(key,
null);
}
public Object getCacheValueFromMemcached(String key, Object obj)
{
Object new_obj =
null;
try {
new_obj = memcached.get(key);
}
catch (Exception e)
{
if (logger.isWarnEnabled())
{
logger.warn("Failed to get from MeMCache", e);
}
}
return (new_obj !=
null) ? new_obj : obj;
}
public void setCacheValueToMemcached(String cacheKey,
int time_to_live, Serializable obj)
{
if (
null != memcached.get(cacheKey))
{
memcached.replace(cacheKey, time_to_live, obj);
}
else {
memcached.add(cacheKey, time_to_live, obj);
}
}
}
11.service调用memcache的一个例子：
public List<Integer> getLastModifyAlbumMember(
int limit)
{
String cacheKey =
this.createCachekey(
new Object[]
{"schedule","lastmodifyalbumember",limit});
List list = (List)
this.getCacheValueFromMemcached(cacheKey);
List<Integer> list1 =
new ArrayList<Integer>();
if(
null!=list&&list.size()>0)
{
for (Object aList : list)
{
list1.add(Integer.parseInt(String.valueOf(aList)));
}
}
return list1;
}
参考资料：
http://www.danga.com/
http://www.linuxjournal.com/article/7451
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Silence, the way to avoid many problems;
Smile, the way to solve many problems;