Memcache启动&存储原理&集群

一、 windows下安装启动

　　首先将memcache的bin文件夹增加到Path环境变量中。方便后面使用命令：

　　

　　然后运行 memcached –dinstall 命令安装memcache的服务：

　　

　　然后去计算进的服务页面能够看到已安装成功：

　　

　　启动memcache的后台服务程序：

　　

　　在后台服务处看到memcache的后台服务已启动：

　　

　　然后运行。telnet 127.0.0.111211来打开Telnetclient：

　　

　　结果发现没有开启Telnet的功能：

　　

　　于是在“启动或关闭Windows功能”处。开启Telnetclient

　　

　　然后须要重新启动电脑。使得更改生效。

接着再次运行telnet 127.0.0.1 11211来打开Telnetclient，成功打开：

　　

　　測试是否可用，我们再Telnetclient中打命令,stats。出现例如以下信息表示正常：

　　

　　然后我们存一个数据然后取出来：

　　

　　到此为止。说明我们的memcache已经安装成功，并启动。

二、    作用

　　2.1 　分布式缓存

随着我们从IT时代步入到DT时代，我们的软件架构也从单机到了集群、分布式。而。走向分布式的第一步就须要解决多台server共享登录信息的问题。

推而广之，就是要解决多台server共享公共信息的问题。

解决问题，我们能够将公共信息存储到状态server中，或者存储到数据库中，然后就是存储到我们的“分布式缓存”中等等。

因为读取缓存加上网络传输的时间，要远远小于读取数据库（IO）的时间等，所以分布式缓存是解决问题的非常优的一种方案。

　　

　　2.2    降低数据库压力

我们全部的数据基本上都是保存在数据库其中的，每次频繁的存取数据库，导致数据库性能急剧下降。无法同一时候服务很多其它的用户，比方MySQL，特别频繁的锁表，那么我就能够Memcache来分担数据库的压力。也就是说能够做数据缓存，由于Memcache的读写性能能够说极致的完美。

三、    存储原理

Memcache採用键值对存储方式。

它本质是一个大的 hash表，key的最大长度为255个字符。最长过期时间为30天。

它的内存模型例如以下：Memcache预先将可支配的内存空间进行分区（Slab）。每一个分区里再分为多个块（Chunk）最大1M。但同一个分区中块的大小是固定的。然后。插入数据时，会依据数据大小寻找最合适的块。然后插入，当然这样也就会有部分内存浪费，但可一定程度上降低内存碎片，整体上，利大于弊。当Memcache的内存满后。它清除旧数据的原则为：LRU闲置>过期>最少訪问。

并且它採用的是惰性删除，它并没有提供监控数据过期的机制，而是惰性的。当查询到某个key的数据时。假设过期，那么直接抛弃。

四、    集群搭建原理

Memcache的集群-cluster搭建超级简单。根本不须要server端配置。它是通过client的驱动程序实现了集群的配置，并且配置超级简单。

client实现集群的原理：首先client配置多台集群机器的ip和port的列表。然后client驱动程序在写入数据之前，首先对key做处理得到hash值后，对总的机器的个数进行取余。然后就选择余数相应的机器。

　　

例如以下图为一个C#存数据到Memcache集群的代码：

　　

五、    与Redis对照

因为Redis也经常使用作分布式缓存，所以在自己用过二者之后，一个简单的体会例如以下（二者具体的对照。请到网上找专题就可以）：

首先二者都是key-value式存储。

Memcache是多线程的（有对应的锁机制）。须要考虑线程安全问题。Redis是单线程的，不须要考虑线程安全问题。

　　Memcache没有提供主从复制机制，容错性不好。（没有HA-高可用性）；Redis提供主从复制。

Memcache的集群配置很很easy，不须要配置server端。仅仅须要在client初始化一个serverList就可以。Redis须要配置server端。

Memcache仅仅能做缓存，不能持久化。Redis是一个NoSql内存数据库，提供两种持久化机制。

Redis提供五种value的类型，非常丰富（string /list/hash/set/zset）；Memcache的数据类型相对单一。

六、    总结

　　因为我们当下的一些问题，高并发訪问数据库的痛楚：死锁；磁盘的IO之痛：效率极低；多服务共享数据等。

Memcache以它自己的优势：读写性能完美（没有提供主从复制，全部代码基本仅仅考虑性能最佳）；超简单集群搭建。开源。学习成本低，入门很easy；丰富的成功案例等，成为了当代流行的分布式缓存框架。