多结构化数据管理之Memcached
1. Memcached简介
- Memcached是一个高性能的
分布式内存对象
缓存系统,用于动态web应用减轻数据库负载。 - 基本特征:在内存中缓存数据和对象,为动态、数据库驱动网站提供更快的运行速度,以至于减少了读取数据库的次数,减少磁盘开销。
- 分布式缓存,不同主机上的多个用户可同时访问, 解决了单机应用的局限。
- 使用自己的页块分配器
- 使用基于存储“键-值”对的
hashmap哈希表
- 不提供冗余(如复制hashmap条目),当某个服务器S停止运行或崩溃了,所有存放在S上的键-值对都将丢失。
2. Memcached应用规则
- 经常访问的表:user、user_details
- 生存周期:变量在memcached的有效期限
- 活跃用户的信息:预先导入到memcached
- memcached服务部署:多台机器上启动
- 监控memcached服务:编写相应监控脚本
3. Memcached运行原理
尽管是分布式的缓存服务器,但是!!!
服务器端:没有分布式功能
各个memcached之间:不互相通信以共享信息
如何进行分布式:取决于客户端的实现
使用libevent
作为底层的网络处理组件
3.1 libevent
libevent 学习大门:https://blog.csdn.net/Lemon_tea666/article/details/92637297
libevent github大门:
https://github.com/libevent/libevent
libevent:一个异步事件处理程序库,将Linux的epoll、BSD类操作系统的kqueue等事件处理功能封装成统一接口。
使用双向链表保存所有注册的I/O和Signal事件,采用min_heap来管理timeout事件。
主循环函数不断检测注册事件,如果有事件发生,则将其放入就绪链表,并调用事件的回调函数,完成业务逻辑处理。
Libevent接口针对三种事件进行了统一的封装:
- 文件描述符上的特定事件、
- 定时事件、
- 信号
事件发生时执行回调函数,而不是事件驱动的网络服务器中的event loop。用户只需调用event_dispatch()函数,然后动态的增加或者删除事件。
4. Memcached内存分配
早期的Memcached内存分配通过对所有记录进行malloc和free来进行。
- 容易产生内存碎片;
- 加重了对操作系统内存管理器的负担。
- 改进措施:默认采用
Slab Allocator
机制分配、管理内存
Slab Allocator
基本原理:
Chunk
——按照预先规定的大小,将分配的内存分割成各种特定长度的块。
slab class
——尺寸相同的块分成组(chunk的集合)。
分配到的内存不会释放,重复使用已分配的内存。
Slab Allocator
解决了当初的内存碎片问题,但也产生了新问题:由于分配特定长度内存,可能无法有效利用分配的内存。(说白了就是字节浪费,将100字节的数据缓存到128字节的chunk中,浪费了剩余的28字节。)
5.Memcached分布式存储处理
Memcached通过将不同的键保存到不同的服务器上实现了分布式。服务器增多后键会分散,即使一台memcached服务器发生故障,也不影响其他缓存节点,系统依然能继续运行。
Memcached的标准的分布式方法(对键的存储根据服务器台数的余数进行分散):
1)求得键的整数哈希值;
2)除以服务器台数,根据其余数来选择服务器。
3)当选择的服务器无法连接时,rehash——将连接次数添加到键之后再次计算哈希值并尝试连接。
优点:方法简单,数据的分散性一般较好。
缺点:当添加或移除服务器时,缓存重组的代价大。
改进的分布式方法——Consistent Hashing
:
1)求出服务器节点的哈希值, 将其配置到0~232的圆上;
2)用同样的方法求出存储数据的键的哈希值并映射到圆上;
3)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台服务器上;
4)如果超过232仍然找不到服务器,就保存到第一台服务器上。
使用一般的hash函数,服务器的映射地点的分布可能出现不均匀的情况。
解决方案:
虚拟节点:
为每个物理节点(服务器)在圆环上分配100~200个点,从而抑制分布不均匀,最大限度地减小服务器增减时的缓存重新分布。
6. Memcached架构举例
200台左右的memcached服务器, 每台服务器的容量为3GB,则系统就有了将近600GB的巨大的内存数据库。
参考资料:
潘鹏老师ppt
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