memcached完全剖析

作者：长野雅广(Masahiro Nagano)
原文链接：http://gihyo.jp/dev/feature/01/memcached/0001
我是mixi株式会社开发部系统运营组的长野。日常负责程序的运营。从今天开始，将分几次针对最近在Web应用的可扩展性领域的热门话题memcached，与我公司开发部研究开发组的前坂一起，说明其内部结构和使用。

• memcached是什么？
• memcached的特征
  • 协议简单
  • 基于libevent的事件处理
  • 内置内存存储方式
  • memcached不互相通信的分布式
• 安装memcached
  • memcached的安装
  • memcached的启动
• 用客户端连接
• 使用Cache::Memcached
  • 使用Cache::Memcached连接memcached
  • 保存数据
  • 获取数据
  • 删除数据
  • 增一和减一操作
• 总结

memcached是什么？memcached是以LiveJournal旗下Danga Interactive公司的Brad Fitzpatric为首开发的一款软件。现在已成为mixi、hatena、Facebook、Vox、LiveJournal等众多服务中提高Web应用扩展性的重要因素。
许多Web应用都将数据保存到RDBMS中，应用服务器从中读取数据并在浏览器中显示。但随着数据量的增大、访问的集中，就会出现RDBMS的负担加重、数据库响应恶化、网站显示延迟等重大影响。
这时就该memcached大显身手了。memcached是高性能的分布式内存缓存服务器。一般的使用目的是，通过缓存数据库查询结果，减少数据库访问次数，以提高动态Web应用的速度、提高可扩展性。

图1 一般情况下memcached的用途
memcached的特征memcached作为高速运行的分布式缓存服务器，具有以下的特点。

• 协议简单
• 基于libevent的事件处理
• 内置内存存储方式
• memcached不互相通信的分布式

协议简单memcached的服务器客户端通信并不使用复杂的XML等格式，而使用简单的基于文本行的协议。因此，通过telnet也能在memcached上保存数据、取得数据。下面是例子。
$ telnet localhost 11211
Trying 127.0.0.1...
Connected to localhost.localdomain (127.0.0.1).
Escape character is '^]'.
set foo 0 0 3     （保存命令）
bar               （数据）
STORED            （结果）
get foo           （取得命令）
VALUE foo 0 3     （数据）
bar               （数据）协议文档位于memcached的源代码内，也可以参考以下的URL。

• http://code.sixapart.com/svn/memcached/trunk/server/doc/protocol.txt

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。关于事件处理这里就不再详细介绍，可以参考Dan Kegel的The C10K Problem。

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

内置内存存储方式为了提高性能，memcached中保存的数据都存储在memcached内置的内存存储空间中。由于数据仅存在于内存中，因此重启memcached、重启操作系统会导致全部数据消失。另外，内容容量达到指定值之后，就基于LRU(Least Recently Used)算法自动删除不使用的缓存。memcached本身是为缓存而设计的服务器，因此并没有过多考虑数据的永久性问题。关于内存存储的详细信息，本连载的第二讲以后前坂会进行介绍，请届时参考。
memcached不互相通信的分布式memcached尽管是“分布式”缓存服务器，但服务器端并没有分布式功能。各个memcached不会互相通信以共享信息。那么，怎样进行分布式呢？这完全取决于客户端的实现。本连载也将介绍memcached的分布式。

图2 memcached的分布式
接下来简单介绍一下memcached的使用方法。
安装memcachedmemcached的安装比较简单，这里稍加说明。
memcached支持许多平台。

• Linux
• FreeBSD
• Solaris (memcached 1.2.5以上版本)
• Mac OS X

另外也能安装在Windows上。这里使用Fedora Core 8进行说明。
memcached的安装运行memcached需要本文开头介绍的libevent库。Fedora 8中有现成的rpm包，通过yum命令安装即可。
$ sudo yum install libevent libevent-develmemcached的源代码可以从memcached网站上下载。本文执笔时的最新版本为1.2.5。Fedora 8虽然也包含了memcached的rpm，但版本比较老。因为源代码安装并不困难，这里就不使用rpm了。

• 下载memcached：http://www.danga.com/memcached/download.bml

memcached安装与一般应用程序相同，configure、make、make install就行了。
$ wget http://www.danga.com/memcached/dist/memcached-1.2.5.tar.gz
$ tar zxf memcached-1.2.5.tar.gz
$ cd memcached-1.2.5
$ ./configure
$ make
$ sudo make install默认情况下memcached安装到/usr/local/bin下。
memcached的启动从终端输入以下命令，启动memcached。
$ /usr/local/bin/memcached -p 11211 -m 64m -vv
slab class   1: chunk size     88 perslab 11915
slab class   2: chunk size    112 perslab  9362
slab class   3: chunk size    144 perslab  7281
中间省略
slab class  38: chunk size 391224 perslab     2
slab class  39: chunk size 489032 perslab     2
<23 server listening
<24 send buffer was 110592, now 268435456
<24 server listening (udp)
<24 server listening (udp)
<24 server listening (udp)
<24 server listening (udp)这里显示了调试信息。这样就在前台启动了memcached，监听TCP端口11211最大内存使用量为64M。调试信息的内容大部分是关于存储的信息，下次连载时具体说明。
作为daemon后台启动时，只需
$ /usr/local/bin/memcached -p 11211 -m 64m -d这里使用的memcached启动选项的内容如下。

选项	说明
-p	使用的TCP端口。默认为11211
-m	最大内存大小。默认为64M
-vv	用very vrebose模式启动，调试信息和错误输出到控制台
-d	作为daemon在后台启动

上面四个是常用的启动选项，其他还有很多，通过
$ /usr/local/bin/memcached -h命令可以显示。许多选项可以改变memcached的各种行为，推荐读一读。
用客户端连接许多语言都实现了连接memcached的客户端，其中以Perl、PHP为主。仅仅memcached网站上列出的语言就有

• Perl
• PHP
• Python
• Ruby
• C#
• C/C++
• Lua

等等。

• memcached客户端API：http://www.danga.com/memcached/apis.bml

这里介绍通过mixi正在使用的Perl库链接memcached的方法。
使用Cache::MemcachedPerl的memcached客户端有

• Cache::Memcached
• Cache::Memcached::Fast
• Cache::Memcached::libmemcached

等几个CPAN模块。这里介绍的Cache::Memcached是memcached的作者Brad Fitzpatric的作品，应该算是memcached的客户端中应用最为广泛的模块了。

• Cache::Memcached - search.cpan.org: http://search.cpan.org/dist/Cache-Memcached/

使用Cache::Memcached连接memcached下面的源代码为通过Cache::Memcached连接刚才启动的memcached的例子。
#!/usr/bin/perl

use strict;
use warnings;
use Cache::Memcached;

my $key = "foo";
my $value = "bar";
my $expires = 3600; # 1 hour
my $memcached = Cache::Memcached->new({
    servers => ["127.0.0.1:11211"],
    compress_threshold => 10_000
});

$memcached->add($key, $value, $expires);
my $ret = $memcached->get($key);
print "$ret\n";在这里，为Cache::Memcached指定了memcached服务器的IP地址和一个选项，以生成实例。Cache::Memcached常用的选项如下所示。

选项	说明
servers	用数组指定memcached服务器和端口
compress_threshold	数据压缩时使用的值
namespace	指定添加到键的前缀

另外，Cache::Memcached通过Storable模块可以将Perl的复杂数据序列化之后再保存，因此散列、数组、对象等都可以直接保存到memcached中。
保存数据向memcached保存数据的方法有

• add
• replace
• set它们的使用方法都相同：

my $add = $memcached->add( '键', '值', '期限' );
my $replace = $memcached->replace( '键', '值', '期限' );
my $set = $memcached->set( '键', '值', '期限' );向memcached保存数据时可以指定期限(秒)。不指定期限时，memcached按照LRU算法保存数据。这三个方法的区别如下：

选项	说明
add	仅当存储空间中不存在键相同的数据时才保存
replace	仅当存储空间中存在键相同的数据时才保存
set	与add和replace不同，无论何时都保存

获取数据获取数据可以使用get和get_multi方法。
my $val = $memcached->get('键');
my $val = $memcached->get_multi('键1', '键2', '键3', '键4', '键5');一次取得多条数据时使用get_multi。get_multi可以非同步地同时取得多个键值，其速度要比循环调用get快数十倍。
删除数据删除数据使用delete方法，不过它有个独特的功能。
$memcached->delete('键', '阻塞时间(秒)');删除第一个参数指定的键的数据。第二个参数指定一个时间值，可以禁止使用同样的键保存新数据。此功能可以用于防止缓存数据的不完整。但是要注意，set函数忽视该阻塞，照常保存数据
增一和减一操作可以将memcached上特定的键值作为计数器使用。
my $ret = $memcached->incr('键');
$memcached->add('键', 0) unless defined $ret;增一和减一是原子操作，但未设置初始值时，不会自动赋成0。因此，应当进行错误检查，必要时加入初始化操作。而且，服务器端也不会对超过2³²时的行为进行检查。
总结这次简单介绍了memcached，以及它的安装方法、Perl客户端Cache::Memcached的用法。只要知道，memcached的使用方法十分简单就足够了。
下次由前坂来说明memcached的内部结构。了解memcached的内部构造，就能知道如何使用memcached才能使Web应用的速度更上一层楼。欢迎继续阅读下一章。

下面是《memcached全面剖析》的第二部分。
发表日：2008/7/9
作者：前坂徹(Toru Maesaka)
原文链接：http://gihyo.jp/dev/feature/01/memcached/0002  

• Slab Allocation机制：整理内存以便重复使用
  • Slab Allocation的主要术语
• 在Slab中缓存记录的原理
• Slab Allocator的缺点
• 使用Growth Factor进行调优
• 查看memcached的内部状态
• 查看slabs的使用状况
• 内存存储的总结

我是mixi株式会社研究开发组的前坂徹。上次的文章介绍了memcached是分布式的高速缓存服务器。本次将介绍memcached的内部构造的实现方式，以及内存的管理方式。另外，memcached的内部构造导致的弱点也将加以说明。
Slab Allocation机制：整理内存以便重复使用最近的memcached默认情况下采用了名为Slab Allocator的机制分配、管理内存。在该机制出现以前，内存的分配是通过对所有记录简单地进行malloc和free来进行的。但是，这种方式会导致内存碎片，加重操作系统内存管理器的负担，最坏的情况下，会导致操作系统比memcached进程本身还慢。Slab Allocator就是为解决该问题而诞生的。
下面来看看Slab Allocator的原理。下面是memcached文档中的slab allocator的目标：
the primary goal of the slabs subsystem in memcached was toeliminate memory fragmentation issues totally by using fixed-sizememory chunks coming from a few predetermined size classes.
也就是说，Slab Allocator的基本原理是按照预先规定的大小，将分配的内存分割成特定长度的块，以完全解决内存碎片问题。
Slab Allocation的原理相当简单。 将分配的内存分割成各种尺寸的块（chunk），并把尺寸相同的块分成组（chunk的集合）（图1）。

图1 Slab Allocation的构造图
而且，slab allocator还有重复使用已分配的内存的目的。也就是说，分配到的内存不会释放，而是重复利用。
Slab Allocation的主要术语Page
分配给Slab的内存空间，默认是1MB。分配给Slab之后根据slab的大小切分成chunk。
Chunk
用于缓存记录的内存空间。
Slab Class
特定大小的chunk的组。
在Slab中缓存记录的原理下面说明memcached如何针对客户端发送的数据选择slab并缓存到chunk中。
memcached根据收到的数据的大小，选择最适合数据大小的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。

图2 选择存储记录的组的方法
实际上，Slab Allocator也是有利也有弊。下面介绍一下它的缺点。
Slab Allocator的缺点Slab Allocator解决了当初的内存碎片问题，但新的机制也给memcached带来了新的问题。
这个问题就是，由于分配的是特定长度的内存，因此无法有效利用分配的内存。例如，将100字节的数据缓存到128字节的chunk中，剩余的28字节就浪费了（图3）。

图3 chunk空间的使用
对于该问题目前还没有完美的解决方案，但在文档中记载了比较有效的解决方案。
The most efficient way to reduce the waste is to use a list of sizeclasses that closely matches (if that's at all possible) common sizesof objects that the clients of this particular installation ofmemcached are likely to store.
就是说，如果预先知道客户端发送的数据的公用大小，或者仅缓存大小相同的数据的情况下，只要使用适合数据大小的组的列表，就可以减少浪费。
但是很遗憾，现在还不能进行任何调优，只能期待以后的版本了。但是，我们可以调节slab class的大小的差别。接下来说明growth factor选项。
使用Growth Factor进行调优memcached在启动时指定 Growth Factor因子（通过-f选项），就可以在某种程度上控制slab之间的差异。默认值为1.25。但是，在该选项出现之前，这个因子曾经固定为2，称为“powers of 2”策略。
让我们用以前的设置，以verbose模式启动memcached试试看：
$ memcached -f 2 -vv下面是启动后的verbose输出：
slab class   1: chunk size    128 perslab  8192
slab class   2: chunk size    256 perslab  4096
slab class   3: chunk size    512 perslab  2048
slab class   4: chunk size   1024 perslab  1024
slab class   5: chunk size   2048 perslab   512
slab class   6: chunk size   4096 perslab   256
slab class   7: chunk size   8192 perslab   128
slab class   8: chunk size  16384 perslab    64
slab class   9: chunk size  32768 perslab    32
slab class  10: chunk size  65536 perslab    16
slab class  11: chunk size 131072 perslab     8
slab class  12: chunk size 262144 perslab     4
slab class  13: chunk size 524288 perslab     2可见，从128字节的组开始，组的大小依次增大为原来的2倍。这样设置的问题是，slab之间的差别比较大，有些情况下就相当浪费内存。因此，为尽量减少内存浪费，两年前追加了growth factor这个选项。
来看看现在的默认设置（f=1.25）时的输出（篇幅所限，这里只写到第10组）：
slab class   1: chunk size     88 perslab 11915
slab class   2: chunk size    112 perslab  9362
slab class   3: chunk size    144 perslab  7281
slab class   4: chunk size    184 perslab  5698
slab class   5: chunk size    232 perslab  4519
slab class   6: chunk size    296 perslab  3542
slab class   7: chunk size    376 perslab  2788
slab class   8: chunk size    472 perslab  2221
slab class   9: chunk size    592 perslab  1771
slab class  10: chunk size    744 perslab  1409可见，组间差距比因子为2时小得多，更适合缓存几百字节的记录。从上面的输出结果来看，可能会觉得有些计算误差，这些误差是为了保持字节数的对齐而故意设置的。
将memcached引入产品，或是直接使用默认值进行部署时，最好是重新计算一下数据的预期平均长度，调整growth factor，以获得最恰当的设置。内存是珍贵的资源，浪费就太可惜了。
接下来介绍一下如何使用memcached的stats命令查看slabs的利用率等各种各样的信息。
查看memcached的内部状态memcached有个名为stats的命令，使用它可以获得各种各样的信息。执行命令的方法很多，用telnet最为简单：
$ telnet 主机名 端口号连接到memcached之后，输入stats再按回车，即可获得包括资源利用率在内的各种信息。此外，输入"stats slabs"或"stats items"还可以获得关于缓存记录的信息。结束程序请输入quit。
这些命令的详细信息可以参考memcached软件包内的protocol.txt文档。
$ telnet localhost 11211
Trying ::1...
Connected to localhost.
Escape character is '^]'.
stats
STAT pid 481
STAT uptime 16574
STAT time 1213687612
STAT version 1.2.5
STAT pointer_size 32
STAT rusage_user 0.102297
STAT rusage_system 0.214317
STAT curr_items 0
STAT total_items 0
STAT bytes 0
STAT curr_connections 6
STAT total_connections 8
STAT connection_structures 7
STAT cmd_get 0
STAT cmd_set 0
STAT get_hits 0
STAT get_misses 0
STAT evictions 0
STAT bytes_read 20
STAT bytes_written 465
STAT limit_maxbytes 67108864
STAT threads 4
END
quit另外，如果安装了libmemcached这个面向C/C++语言的客户端库，就会安装 memstat 这个恶命令。使用方法很简单，可以用更少的步骤获得与telnet相同的信息，还能一次性从多台服务器获得信息。
$ memstat --servers=server1,server2,server3,...libmemcached可以从下面的地址获得：

• http://tangent.org/552/libmemcached.html

查看slabs的使用状况使用memcached的创造着Brad写的名为memcached-tool的Perl脚本，可以方便地获得slab的使用情况（它将memcached的返回值整理成容易阅读的格式）。可以从下面的地址获得脚本：

• http://code.sixapart.com/svn/memcached/trunk/server/scripts/memcached-tool

使用方法也极其简单：
$ memcached-tool 主机名:端口 选项查看slabs使用状况时无需指定选项，因此用下面的命令即可：
$ memcached-tool 主机名:端口获得的信息如下所示：
#  Item_Size   Max_age  1MB_pages Count   Full?
1     104 B  1394292 s    1215 12249628    yes
2     136 B  1456795 s      52  400919     yes
3     176 B  1339587 s      33  196567     yes
4     224 B  1360926 s     109  510221     yes
5     280 B  1570071 s      49  183452     yes
6     352 B  1592051 s      77  229197     yes
7     440 B  1517732 s      66  157183     yes
8     552 B  1460821 s      62  117697     yes
9     696 B  1521917 s     143  215308     yes
10     872 B  1695035 s     205  246162     yes
11     1.1 kB 1681650 s     233  221968     yes
12     1.3 kB 1603363 s     241  183621     yes
13     1.7 kB 1634218 s      94   57197     yes
14     2.1 kB 1695038 s      75   36488     yes
15     2.6 kB 1747075 s      65   25203     yes
16     3.3 kB 1760661 s      78   24167     yes各列的含义为：

列	含义
#	slab class编号
Item_Size	Chunk大小
Max_age	LRU内最旧的记录的生存时间
1MB_pages	分配给Slab的页数
Count	Slab内的记录数
Full?	Slab内是否含有空闲chunk

从这个脚本获得的信息对于调优非常方便，强烈推荐使用。
内存存储的总结本次简单说明了memcached的缓存机制和调优方法。希望读者能理解memcached的内存管理原理及其优缺点。
下次将继续说明LRU和Expire等原理，以及memcached的最新发展方向——可扩充体系（pluggable architecher））。

发表日：2008/7/23
作者：长野雅广(Masahiro Nagano)
原文链接：http://gihyo.jp/dev/feature/01/memcached/0004

我是Mixi的长野。第2次、第3次由前坂介绍了memcached的内部情况。本次不再介绍memcached的内部结构，开始介绍memcached的分布式。

• memcached的分布式
  • memcached的分布式是什么意思？
• Cache::Memcached的分布式方法
  • 根据余数计算分散
  • 根据余数计算分散的缺点
• Consistent Hashing
  • Consistent Hashing的简单说明
  • 支持Consistent Hashing的函数库
• 总结

memcached的分布式正如第1次中介绍的那样，memcached虽然称为“分布式”缓存服务器，但服务器端并没有“分布式”功能。服务器端仅包括第2次、第3次前坂介绍的内存存储功能，其实现非常简单。至于memcached的分布式，则是完全由客户端程序库实现的。这种分布式是memcached的最大特点。
memcached的分布式是什么意思？这里多次使用了“分布式”这个词，但并未做详细解释。现在开始简单地介绍一下其原理，各个客户端的实现基本相同。
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。

图1 分布式简介：准备
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。

图2 分布式简介：添加时
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。

图3 分布式简介：获取时
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。
接下来介绍第1次中提到的Perl客户端函数库Cache::Memcached实现的分布式方法。
Cache::Memcached的分布式方法Perl的memcached客户端函数库Cache::Memcached是memcached的作者Brad Fitzpatrick的作品，可以说是原装的函数库了。

• Cache::Memcached - search.cpan.org

该函数库实现了分布式功能，是memcached标准的分布式方法。
根据余数计算分散Cache::Memcached的分布式方法简单来说，就是“根据服务器台数的余数进行分散”。求得键的整数哈希值，再除以服务器台数，根据其余数来选择服务器。
下面将Cache::Memcached简化成以下的Perl脚本来进行说明。
use strict;
use warnings;
use String::CRC32;

my @nodes = ('node1','node2','node3');
my @keys = ('tokyo', 'kanagawa', 'chiba', 'saitama', 'gunma');

foreach my $key (@keys) {
    my $crc = crc32($key);             # CRC値
    my $mod = $crc % ( $#nodes + 1 );
    my $server = $nodes[ $mod ];       # 根据余数选择服务器
    printf "%s => %s\n", $key, $server;
}Cache::Memcached在求哈希值时使用了CRC。

• String::CRC32 - search.cpan.org

首先求得字符串的CRC值，根据该值除以服务器节点数目得到的余数决定服务器。上面的代码执行后输入以下结果：
tokyo       => node2
kanagawa => node3
chiba       => node2
saitama   => node1
gunma     => node1根据该结果，“tokyo”分散到node2，“kanagawa”分散到node3等。多说一句，当选择的服务器无法连接时，Cache::Memcached会将连接次数添加到键之后，再次计算哈希值并尝试连接。这个动作称为rehash。不希望rehash时可以在生成Cache::Memcached对象时指定“rehash => 0”选项。
根据余数计算分散的缺点余数计算的方法简单，数据的分散性也相当优秀，但也有其缺点。那就是当添加或移除服务器时，缓存重组的代价相当巨大。添加服务器后，余数就会产生巨变，这样就无法获取与保存时相同的服务器，从而影响缓存的命中率。用Perl写段代码来验证其代价。
use strict;
use warnings;
use String::CRC32;

my @nodes = @ARGV;
my @keys = ('a'..'z');
my %nodes;

foreach my $key ( @keys ) {
    my $hash = crc32($key);
    my $mod = $hash % ( $#nodes + 1 );
    my $server = $nodes[ $mod ];
    push @{ $nodes{ $server } }, $key;
}

foreach my $node ( sort keys %nodes ) {
    printf "%s: %s\n", $node,  join ",", @{ $nodes{$node} };
}这段Perl脚本演示了将“a”到“z”的键保存到memcached并访问的情况。将其保存为mod.pl并执行。
首先，当服务器只有三台时：
$ mod.pl node1 node2 nod3
node1: a,c,d,e,h,j,n,u,w,x
node2: g,i,k,l,p,r,s,y
node3: b,f,m,o,q,t,v,z结果如上，node1保存a、c、d、e……，node2保存g、i、k……，每台服务器都保存了8个到10个数据。
接下来增加一台memcached服务器。
$ mod.pl node1 node2 node3 node4
node1: d,f,m,o,t,v
node2: b,i,k,p,r,y
node3: e,g,l,n,u,w
node4: a,c,h,j,q,s,x,z添加了node4。可见，只有d、i、k、p、r、y命中了。像这样，添加节点后键分散到的服务器会发生巨大变化。26个键中只有六个在访问原来的服务器，其他的全都移到了其他服务器。命中率降低到23%。在Web应用程序中使用memcached时，在添加memcached服务器的瞬间缓存效率会大幅度下降，负载会集中到数据库服务器上，有可能会发生无法提供正常服务的情况。
mixi的Web应用程序运用中也有这个问题，导致无法添加memcached服务器。但由于使用了新的分布式方法，现在可以轻而易举地添加memcached服务器了。这种分布式方法称为 Consistent Hashing。
Consistent Hashing关于Consistent Hashing的思想，mixi株式会社的开发blog等许多地方都介绍过，这里只简单地说明一下。

• mixi Engineers' Blog - スマートな分散で快適キャッシュライフ
• ConsistentHashing - コンシステント ハッシュ法

Consistent Hashing的简单说明Consistent Hashing如下所示：首先求出memcached服务器（节点）的哈希值，并将其配置到0～232的圆（continuum）上。然后用同样的方法求出存储数据的键的哈希值，并映射到圆上。然后从数据映射到的位置开始顺时针查找，将数据保存到找到的第一个服务器上。如果超过232仍然找不到服务器，就会保存到第一台memcached服务器上。

图4 Consistent Hashing：基本原理
从上图的状态中添加一台memcached服务器。余数分布式算法由于保存键的服务器会发生巨大变化而影响缓存的命中率，但Consistent Hashing中，只有在continuum上增加服务器的地点逆时针方向的第一台服务器上的键会受到影响。

图5 Consistent Hashing：添加服务器
因此，Consistent Hashing最大限度地抑制了键的重新分布。而且，有的Consistent Hashing的实现方法还采用了虚拟节点的思想。使用一般的hash函数的话，服务器的映射地点的分布非常不均匀。因此，使用虚拟节点的思想，为每个物理节点（服务器）在continuum上分配100～200个点。这样就能抑制分布不均匀，最大限度地减小服务器增减时的缓存重新分布。
通过下文中介绍的使用Consistent Hashing算法的memcached客户端函数库进行测试的结果是，由服务器台数（n）和增加的服务器台数（m）计算增加服务器后的命中率计算公式如下：
(1 - n/(n+m)) * 100
支持Consistent Hashing的函数库本连载中多次介绍的Cache::Memcached虽然不支持Consistent Hashing，但已有几个客户端函数库支持了这种新的分布式算法。第一个支持Consistent Hashing和虚拟节点的memcached客户端函数库是名为libketama的PHP库，由last.fm开发。

• libketama - a consistent hashing algo for memcache clients – RJ ブログ - Users at Last.fm

至于Perl客户端，连载的第1次中介绍过的Cache::Memcached::Fast和Cache::Memcached::libmemcached支持Consistent Hashing。

• Cache::Memcached::Fast - search.cpan.org
• Cache::Memcached::libmemcached - search.cpan.org

两者的接口都与Cache::Memcached几乎相同，如果正在使用Cache::Memcached，那么就可以方便地替换过来。Cache::Memcached::Fast重新实现了libketama，使用Consistent Hashing创建对象时可以指定ketama_points选项。
my $memcached = Cache::Memcached::Fast->new({
    servers => ["192.168.0.1:11211","192.168.0.2:11211"],
    ketama_points => 150
});另外，Cache::Memcached::libmemcached 是一个使用了Brain Aker开发的C函数库libmemcached的Perl模块。libmemcached本身支持几种分布式算法，也支持Consistent Hashing，其Perl绑定也支持Consistent Hashing。

• Tangent Software: libmemcached

总结本次介绍了memcached的分布式算法，主要有memcached的分布式是由客户端函数库实现，以及高效率地分散数据的Consistent Hashing算法。下次将介绍mixi在memcached应用方面的一些经验，和相关的兼容应用程序。

翻译的不错，顶一个，好东西，不知道有没pdf版本的

好文章， 学习

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牛贴，可以精华了，先顶了再慢慢看

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偶在博客里已经整理出来了。
http://hi.baidu.com/smallfish778 ... 4591c47d1e7198.html

确实是个不错的教程。