memcache缓存服务器(nginxphpmemcachemysql).docx

一、MemCache简 session MemCache是一个自由、源码开放、高性能、分布式的分布式内存对象缓存系统，用于动态Web应用以减轻数据库的负载。它通过在内存中缓存数据和对象来减少读取数据库的次数，从而提高了网站访问的速度。?MemCaChe是一个存储键值对的HashMap，在内存中对任意的数据（比如字符串、对象等）所使用的key-value存储，数据可以来自数据库调用、API调用，或者页面渲染的结果。MemCache设计理念就是小而强大，它简单的设计促进了快速部署、易于开发并解决面对大规模的数据缓存的许多难题，而所开放的API使得MemCache能用于Java、C/C++/C#、Perl、Python、PHP、Ruby等大部分流行的程序语言。 另外，说一下为什么会有Memcache和memcached两种名称？其实Memcache是这个项目的名称，而memcached是它服务器端的主程序文件名 MemCache的官方网站为? HYPERLINK / \t _blank / MemCache访问模型 为了加深对memcache的理解，以memcache为代表的分布式缓存，访问模型如下： 特别澄清一个问题，MemCache虽然被称为”分布式缓存”，但是MemCache本身完全不具备分布式的功能，MemCache集群之间不会相互通信（与之形成对比的，比如JBoss Cache，某台服务器有缓存数据更新时，会通知集群中其他机器更新缓存或清除缓存数据），所谓的”分布式”，完全依赖于客户端程序的实现，就像上面这张图的流程一样。 同时基于这张图，理一下MemCache一次写缓存的流程： 1、应用程序输入需要写缓存的数据 2、API将Key输入路由算法模块，路由算法根据Key和MemCache集群服务器列表得到一台服务器编号 3、由服务器编号得到MemCache及其的ip地址和端口号 4、API调用通信模块和指定编号的服务器通信，将数据写入该服务器，完成一次分布式缓存的写操作 读缓存和写缓存一样，只要使用相同的路由算法和服务器列表，只要应用程序查询的是相同的Key，MemCache客户端总是访问相同的客户端去读取数据，只要服务器中还缓存着该数据，就能保证缓存命中。 这种MemCache集群的方式也是从分区容错性的方面考虑的，假如Node2宕机了，那么Node2上面存储的数据都不可用了，此时由于集群中Node0和Node1还存在，下一次请求Node2中存储的Key值的时候，肯定是没有命中的，这时先从数据库中拿到要缓存的数据，然后路由算法模块根据Key值在Node0和Node1中选取一个节点，把对应的数据放进去，这样下一次就又可以走缓存了，这种集群的做法很好，但是缺点是成本比较大。 一致性Hash算法? 从上面的图中，可以看出一个很重要的问题，就是对服务器集群的管理，路由算法至关重要，就和负载均衡算法一样，路由算法决定着究竟该访问集群中的哪台服务器，先看一个简单的路由算法。 1、余数Hash 简单的路由算法可以使用余数Hash:用服务器数目和缓存数据KEY的hash值相除，余数为服务器列表下标编号，假如某个str对应的HashCode是52、服务器的数目是3，取余数得到1，str对应节点Node1，所以路由算法把str路由到Node1服务器上。由于HashCode随机性比较强，所以使用余数Hash路由算法就可以保证缓存数据在整个MemCache服务器集群中有比较均衡的分布。 如果不考虑服务器集群的伸缩性，那么余数Hash算法几乎可以满足绝大多数的缓存路由需求，但是当分布式缓存集群需要扩容的时候，就难办了。 就假设MemCache服务器集群由3台变为4台吧，更改服务器列表，仍然使用余数Hash，52对4的余数是0，对应Node0，但是str原来是存在Node1上的，这就导致了缓存没有命中。再举个例子，原来有HashCode为0~19的20个数据，那么： 那么不妨举个例子，原来有HashCode为0~19的20个数据，那么： 现在扩容到4台，加粗标红的表示命中：? 如果扩容到20+的台数，只有前三个HashCode对应的Key是命中的，也就是15%。当然现实情况肯定比这个复杂得多，不过足以说明，使用余数Hash的路由算法，在扩容的时候会造成大量的数据无法正确命中（其实不仅仅是无法命中，那些大量的无法命中的数据还在原缓存中在被移除前占据着内存）。在网站业务中，大部分的业务数据度操作请求上事实上是通过缓存获取的，只有少量读操作会访问数据库，因此数据库的负载能力是以有缓存为前提而设计的。当大部分被缓存了的数据因为服务器扩容而不能正确读取时，这些数据访问的压力就落在了数据库的身上，这将大大超过数据库的负载能力，严重的可能会导致数据库宕机。