memcached 的内存管理与删除机制
1:内存的碎片化
如果用 c 语言直接 malloc,free 来向操作系统申请和释放内存时, 在不断的申请和释放过程中,形成了一些很小的内存片断,无法再利用. 这种空闲,但无法利用内存的现象,---称为内存的碎片化.
2: slab allocator 缓解内存碎片化
memcached 用 slab allocator 机制来管理内存. slab allocator 原理: 预告把内存划分成数个 slab class 仓库.(每个 slab class 大小 1M) 各仓库,切分成不同尺寸的小块(chunk). (下图) 需要存内容时,判断内容的大小,为其选取合理的仓库.
3 系统如何选择合适的 chunk?
memcached 根据收到的数据的大小, 选择最适合数据大小的 chunk 组(slab class)(下图)。 memcached 中保存着 slab class 内空闲 chunk 的列表, 根据该列表选择空的 chunk, 然后将数 据缓存于其中。
4 固定大小 chunk 带来的内存浪费
由于 slab allocator 机制中, 分配的 chunk 的大小是”固定”的, 因此, 对于特定的 item,可能造 成内存空间的浪费. 比如, 将 100 字节的数据缓存到 122 字节的 chunk 中, 剩余的 22 字节就浪费了(下图)
对于 chunk 空间的浪费问题,无法彻底解决,只能缓解该问题. 开发者可以对网站中缓存中的 item 的长度进行统计,并制定合理的 slab class 中的 chunk 的大 小. 可惜的是,我们目前还不能自定义 chunk 的大小,但可以通过参数来调整各 slab class 中 chunk 大小的增长速度. 即增长因子, grow factor!
5 grow factor 调优
memcached 在启动时可以通过f 选项指定 Growth Factor 因子, 并在某种程度上控制 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。 我们分别用 grow factor 为 2 和 1.25 来看一看效果:
对比可知, 当 f=2 时, 各 slab 中的 chunk size 增长很快,有些情况下就相当浪费内存. 因此,我们应细心统计缓存的大小,制定合理的增长因子.
.6 memcached 的过期数据惰性删除
1: 当某个值过期后,并没有从内存删除, 因此,stats 统计时, curr_item 有其信息 2: 当某个新值去占用他的位置时,当成空 chunk 来占用. 3: 当 get 值时,判断是否过期,如果过期,返回空,并且清空, curr_item 就减少了. 即--这个过期,只是让用户看不到这个数据而已,并没有在过期的瞬间立即从内存删除. 这个称为 lazy expiration, 惰性失效. 好处--- 节省了 cpu 时间和检测的成本
.7: memcached 此处用的 lru 删除机制.
如果以 122byte 大小的 chunk 举例, 122 的 chunk 都满了, 又有新的值(长度为 120)要加入, 要 挤掉谁? memcached 此处用的 lru 删除机制. (操作系统的内存管理,常用 fifo,lru 删除) lru: least recently used 最近最少使用 fifo: first in ,first out 原理: 当某个单元被请求时,维护一个计数器,通过计数器来判断最近谁最少被使用. 就把谁 t 出.
.8 memcached 中的一些参数限制
key 的长度: 250 字节, (二进制协议支持 65536 个字节) value 的限制: 1m, 一般都是存储一些文本,如新闻列表等等,这个值足够了. 内存的限制: 32 位下最大设置到 2g. 如果有 30g 数据要缓存,一般也不会单实例装 30g, (不要把鸡蛋装在一个篮子里), 一般建议 开启多个实例(可以在不同的机器,或同台机器上的不同端口)
memcached 的内存管理与删除机制的更多相关文章
- memcached的内存管理与删除机制
memcached的内存管理与删除机制 简介 注意:Memcache最大的value也只能是1M的空间,超过1M的数据无法保存(修改memcache源代码). 注意:内存碎片化永远都存在,只是哪一 ...
- memcached整理の内存管理及删除机制
内存的碎片化 如果用C语言直接malloc,free来向操作系统申请和释放内存时,在不断申请和释放的过程中,形成了一些很小的内存片段,无法再利用.这种空闲但无法利用内存的现象称为内存的碎片化. sla ...
- Memcached 之内存管理与删除机制
一.内存的碎片化 如果用c语言直接 malloc,free 来向操作系统申请和释放内存时,在不断的申请和释放过程中,形成了一些很小的内存片断,无法再利用,这种空闲,但无法利用内存的现象称为内存的碎片化 ...
- MC的内存管理和删除机制
先看一下,什么叫做内存的碎片化: 如果用c语言直接 malloc,free 来向操作系统申请和释放内存时, 在不断的申请和释放过程中,形成了一些很小的内存片断,无法再利用. 这种空闲,但无法利用内存的 ...
- Linux内存管理3---分页机制
1.前言 本文所述关于内存管理的系列文章主要是对陈莉君老师所讲述的内存管理知识讲座的整理. 本讲座主要分三个主题展开对内存管理进行讲解:内存管理的硬件基础.虚拟地址空间的管理.物理地址空间的管理. 本 ...
- JVM内存管理及GC机制
一.概述 Java GC(Garbage Collection,垃圾收集,垃圾回收)机制,是Java与C++/C的主要区别之一,作为Java开发者,一般不需要专门编写内存回收和垃圾清理代码,对内存泄露 ...
- [CLR via C#]21. 自动内存管理(垃圾回收机制)
目录 理解垃圾回收平台的基本工作原理 垃圾回收算法 垃圾回收与调试 使用终结操作来释放本地资源 对托管资源使用终结操作 是什么导致Finalize方法被调用 终结操作揭秘 Dispose模式:强制对象 ...
- 【摘录】JAVA内存管理-JVM垃圾收集机制
很多公司都有自己的JVM实现,被Oracle收购的sun公司开发的JVM实现名为HotSpot.这一实现是我们最常用到的. 还有哪些JVM实现呢?比较有名的有Oracle之前收购的BEA公司(就是以前 ...
- Memcached源码分析之内存管理
先再说明一下,我本次分析的memcached版本是1.4.20,有些旧的版本关于内存管理的机制和数据结构与1.4.20有一定的差异(本文中会提到). 一)模型分析在开始解剖memcached关于内存管 ...
随机推荐
- 键值编码 KVC
http://www.cnblogs.com/dyf520/p/3805297.html 1,什么是Key-Value Coding? Key-Value Coding是一种间接访问对象属性的机制,使 ...
- Calculation 2 HDU - 3501
https://vjudge.net/problem/HDU-3501 不会做啊...记一下做法 做法是计算小于n且与n互质的数的和:根据如果gcd(i,n)==1,那么gcd(n-i,n)==1,对 ...
- CentOS 7.2安装pip
CentOS 7.2默认安装的python版本为python2.7.5,我的系统里面默认是没有安装pip 的,搜了下网上各路大侠的解决办法,如下: 使用yum安装python-pip,但是报错,说没有 ...
- Hadoop工作流不足(六)
不多说,直接上干货! 为此,需要第三方框架.如Azkaban或Oozie! Azkaban https://azkaban.github.io/ 具体,见我的博客,Azkaban概念学习系列.http ...
- MVC 下 ajax调用 日期差值计算
背景: 服务项目已有服务期起止时间From-To 现在要根据用户输入的新的起始时间, 和该服务期的原有区间值, 计算出新的服务期截止时间 即 NewServiceToDateTime = NewSer ...
- 动手实现 Redux(六):Redux 总结
不知不觉地,到这里大家不仅仅已经掌握了 Redux,而且还自己动手写了一个 Redux.我们从一个非常原始的代码开始,不停地在发现问题.解决问题.优化代码的过程中进行推演,最后把 Redux 模式自己 ...
- mybatis javaConfig实现
@Bean public SqlSessionFactory sqlSessionFactory(DataSource dataSource) throws Exception { SqlSessio ...
- 使用kubeadm安装kubernetes v1.14.1
使用kubeadm安装kubernetes v1.14.1 一.环境准备 操作系统:Centos 7.5 ⼀ 一台或多台运⾏行行着下列列系统的机器器: Ubuntu 16.04+ Debi ...
- ES6学习笔记(10)----Set和Map数据结构
参考书<ECMAScript 6入门>http://es6.ruanyifeng.com/ Set和Map数据结构 1.Set 基本用法 Set是一种新的数据结构,它的成员都是唯一 ...
- 杨辉三角python的最佳实现方式,牛的不能再牛了
def triangles(): N = [1] while True: yield N N.append(0) N = [N[i-1] + N[i] for i in range(len(N))] ...