分布式快取出於如下考慮，首先是快取本身的水平線性擴充套件問題，其次是快取大併發下的本身的效能問題，再次避免快取的單點故障問題(多副本和副本一致性)。分布式快取的核心技術包括首先是記憶體本身的管理問題，包括了記憶體的分配，管理和**機制。其次是分布式管理和分布式演算法，其次是快取鍵值管理和路由。
原文：什麼是memcached
許多web 應用程式都將資料儲存到rdbms中，應用伺服器從中讀取資料並在瀏覽器中顯示。但隨著資料量的增大，訪問的集中，就會出現rebms的負擔加重
，資料庫響應惡化，**顯示延遲等重大影響。memcached是高效能的分布式記憶體快取伺服器。一般的使用目的是通過快取資料庫查詢結果，減少資料庫的訪問次數，以提高動態web 應用的速度、提高擴充套件性。如圖：
memcached作為高速執行的分布式快取伺服器具有以下特點。
memcached的記憶體管理
最近的memcached預設情況下採用了名為slab allocatoion的機制分配，管理記憶體。在改機制出現以前，記憶體的分配是通過對所有記錄簡單地進行malloc和free來進行的。但是這中方式會導致記憶體碎片，加重作業系統記憶體管理器的負擔。
slab allocator的基本原理是按照預先規定的大小，將分配的記憶體分割成特定長度的塊，已完全解決記憶體碎片問題。slab allocation
的原理相當簡單。將分配的記憶體分割成各種尺寸的塊（chucnk），並把尺寸相同的塊分成組（chucnk的集合）如圖：
而且slab allocator 還有重複使用已分配記憶體的目的。也就是說，分配到的記憶體不會釋放，而是重複利用。
slab allocation 的主要術語
在slab 中快取記錄的原理
memcached根據收到的資料的大小，選擇最合適資料大小的slab (圖2) memcached中儲存著slab內空閒chunk的列表，根據該列表選擇chunk,然後將資料快取於其中。
memcached在資料刪除方面有效裡利用資源
memcached刪除資料時資料不會真正從memcached中消失。memcached不會釋放已分配的記憶體。記錄超時後，客戶端就無法再看見該記錄（invisible 透明），其儲存空間即可重複使用。
lazy expriationmemcached內部不會監視記錄是否過期，而是在get時檢視記錄的時間戳，檢查記錄是否過期。這種技術稱為lazy expiration.因此memcached不會再過期監視上耗費cpu時間。
對於快取儲存容量滿的情況下的刪除需要考慮多種機制，一方面是按佇列機制，一方面應該對應快取物件本身的優先順序，根據快取物件的優先順序進行物件的刪除。
lru:從快取中有效刪除資料的原理
memcached會優先使用已超時的記錄空間，但即使如此，也會發生追加新紀錄時空間不足的情況。此時就要使用名為least recently used (lru)機制來分配空間。這就是刪除最少使用的記錄的機制。因此當memcached的記憶體空間不足時（無法從slab class）獲取到新空間時，就從最近未使用的記錄中搜尋，並將空間分配給新的記錄。
memcached分布式
memcached雖然稱為「分布式「快取伺服器，但伺服器端並沒有「分布式」的功能。memcached的分布式完全是有客戶端實現的。現在我們就看一下memcached是怎麼實現分布式快取的。
例如下面假設memcached伺服器有node1～node3三颱，應用程式要儲存鍵名為「tokyo」「kanagawa」「chiba」「saitama」「gunma」 的資料。
首先向memcached中新增「tokyo」。將「tokyo」傳給客戶端程式庫後，客戶端實現的演算法就會根據「鍵」來決定儲存資料的memcached伺服器。伺服器選定後，即命令它儲存「tokyo」及其值。
同樣，「kanagawa」「chiba」「saitama」「gunma」都是先選擇伺服器再儲存。
接下來獲取儲存的資料。獲取時也要將要獲取的鍵「tokyo」傳遞給函式庫。函式庫通過與資料儲存時相同的演算法，根據「鍵」選擇伺服器。使用的演算法相同，就能選中與儲存時相同的伺服器，然後傳送get命令。只要資料沒有因為某些原因被刪除，就能獲得儲存的值。
這樣，將不同的鍵儲存到不同的伺服器上，就實現了memcached的分布式。 memcached伺服器增多後，鍵就會分散，即使一台memcached伺服器發生故障無法連線，也不會影響其他的快取，系統依然能繼續執行。
memcached的快取分布策略：
consistent hashing的簡單說明
consistent hashing如下所示：首先求出memcached伺服器（節點）的雜湊值， 並將其配置到0～232的圓（continuum）上。 然後用同樣的方法求出儲存資料的鍵的雜湊值，並對映到圓上。 然後從資料對映到的位置開始順時針查詢，將資料儲存到找到的第乙個伺服器上。 如果超過232仍然找不到伺服器，就會儲存到第一台memcached伺服器上。
從上圖的狀態中新增一台memcached伺服器。餘數分布式演算法由於儲存鍵的伺服器會發生巨大變化 而影響快取的命中率，但consistent hashing中，只有在continuum上增加伺服器的地點逆時針方向的 第一台伺服器上的鍵會受到影響。
因此，consistent hashing最大限度地抑制了鍵的重新分布。 而且，有的consistent hashing
的實現方法還採用了虛擬節點的思想。 使用一般的hash函式的話，伺服器的對映地點的分布非常不均勻。 因此，使用虛擬節點的思想，為每個物理節點（伺服器） 在continuum上分配100～200個點。這樣就能抑制分布不均勻， 最大限度地減小伺服器增減時的快取重新分布。
快取多副本
快取多副本主要是用於在快取資料存放時儲存快取資料的多個副本，以防止快取失效。快取失效發生在以下幾種情況：
在快取多副本的情況下，需要重新考慮快取的分布式分布策略。其次快取的多個副本實際本身是可能的多個讀的節點，可以做為分布式的並行讀，這是另外乙個可以考慮的問題。
快取資料的一致性問題
快取資料盡量唯讀，因此快取本身是不適合大量寫和更新操作的資料場景的。對於讀的情況下，如果存在資料變化，一種是同時更新快取和資料庫。一種是直接對快取資料進行失效處理。
Memcached 分布式快取
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分布式快取 Memcached
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