memcache面试

本是古典何须时尚 2022-05-23 04:34 115阅读 0赞

## memcached是怎么工作的？ ##

Memcached的神奇来自两阶段哈希（two-stage hash）。Memcached就像一个巨大的、存储了很多

## memcached最大的优势是什么？ ##

请仔细阅读上面的问题（即memcached是如何工作的）。Memcached最大的好处就是它带来了极佳的水平可扩展性，特别是在一个巨大的系统中。由于客户端自己做了一次哈希，那么我们很容易增加大量memcached到集群中。memcached之间没有相互通信，因此不会增加 memcached的负载；没有多播协议，不会网络通信量爆炸（implode）。memcached的集群很好用。内存不够了？增加几台 memcached吧；CPU不够用了？再增加几台吧；有多余的内存？在增加几台吧，不要浪费了。

## memcached和MySQL的querycache相比，有什么优缺点？ ##

把memcached引入应用中，还是需要不少工作量的。MySQL有个使用方便的query cache，可以自动地缓存SQL查询的结果，被缓存的SQL查询可以被反复地快速执行。Memcached与之相比，怎么样呢？MySQL的query cache是集中式的，连接到该query cache的MySQL服务器都会受益。

*  当您修改表时，MySQL的query cache会立刻被刷新（flush）。存储一个memcached item只需要很少的时间，但是当写操作很频繁时，MySQL的query cache会经常让所有缓存数据都失效。
 *  在多核CPU上，MySQL的query cache会遇到扩展问题（scalability issues）。在多核CPU上，query cache会增加一个全局锁（global lock）, 由于需要刷新更多的缓存数据，速度会变得更慢。
 *  在 MySQL的query cache中，我们是不能存储任意的数据的（只能是SQL查询结果）。而利用memcached，我们可以搭建出各种高效的缓存。比如，可以执行多个独立的查询，构建出一个用户对象（user object），然后将用户对象缓存到memcached中。而query cache是SQL语句级别的，不可能做到这一点。在小的网站中，query cache会有所帮助，但随着网站规模的增加，query cache的弊将大于利。
 *  query cache能够利用的内存容量受到MySQL服务器空闲内存空间的限制。给数据库服务器增加更多的内存来缓存数据，固然是很好的。但是，有了memcached，只要您有空闲的内存，都可以用来增加memcached集群的规模，然后您就可以缓存更多的数据。

## memcached和服务器的localcache（比如PHP的APC、mmap文件等）相比，有什么优缺点？ ##

首先，local cache有许多与上面(query cache)相同的问题。local cache能够利用的内存容量受到（单台）服务器空闲内存空间的限制。不过，local cache有一点比memcached和query cache都要好，那就是它不但可以存储任意的数据，而且没有网络存取的延迟。

*  local cache的数据查询更快。考虑把highly common的数据放在local cache中吧。如果每个页面都需要加载一些数量较少的数据，考虑把它们放在local cached吧。
 *  local cache缺少集体失效（group invalidation）的特性。在memcached集群中，删除或更新一个key会让所有的观察者觉察到。但是在local cache中, 我们只能通知所有的服务器刷新cache（很慢，不具扩展性），或者仅仅依赖缓存超时失效机制。
 *  local cache面临着严重的内存限制，这一点上面已经提到。

## memcached的cache机制是怎样的？ ##

Memcached主要的cache机制是LRU（最近最少用）算法+超时失效。当您存数据到memcached中，可以指定该数据在缓存中可以呆多久。如果memcached的内存不够用了，过期的slabs会优先被替换，接着就轮到最老的未被使用的slabs。

## memcached如何实现冗余机制？ ##

不实现！我们对这个问题感到很惊讶。Memcached应该是应用的缓存层。它的设计本身就不带有任何冗余机制。如果一个memcached节点失去了所有数据，您应该可以从数据源（比如数据库）再次获取到数据

## memcached如何处理容错的？ ##

不处理！:) 在memcached节点失效的情况下，集群没有必要做任何容错处理。如果发生了节点失效，应对的措施完全取决于用户。节点失效时，下面列出几种方案供您选择：

*  忽略它！ 在失效节点被恢复或替换之前，还有很多其他节点可以应对节点失效带来的影响。
 *  把失效的节点从节点列表中移除。做这个操作千万要小心！在默认情况下（余数式哈希算法），客户端添加或移除节点，会导致所有的缓存数据不可用！因为哈希参照的节点列表变化了，大部分key会因为哈希值的改变而被映射到（与原来）不同的节点上。
 *  启动热备节点，接管失效节点所占用的IP。这样可以防止哈希紊乱（hashing chaos）。
 *  如果希望添加和移除节点，而不影响原先的哈希结果，可以使用一致性哈希算法（consistent hashing）。您可以百度一下一致性哈希算法。支持一致性哈希的客户端已经很成熟，而且被广泛使用。去尝试一下吧！
 *  两次哈希（reshing）。当客户端存取数据时，如果发现一个节点down了，就再做一次哈希（哈希算法与前一次不同），重新选择另一个节点（需要注意的时，客户端并没有把down的节点从节点列表中移除，下次还是有可能先哈希到它）。如果某个节点时好时坏，两次哈希的方法就有风险了，好的节点和坏的节点上都可能存在脏数据（stale data）。

## memcached是如何做身份验证的？ ##

没有身份认证机制！memcached是运行在应用下层的软件（身份验证应该是应用上层的职责）。memcached的客户端和服务器端之所以是轻量级的，部分原因就是完全没有实现身份验证机制。这样，memcached可以很快地创建新连接，服务器端也无需任何配置。   
如果您希望限制访问，您可以使用防火墙，或者让memcached监听unix domain socket。

## 如何使用memcached的多线程是什么？如何使用它们？ ##

线程就是定律（threads rule）！在Steven Grimm和Facebook的努力下，memcached 1.2及更高版本拥有了多线程模式。多线程模式允许memcached能够充分利用多个CPU，并在CPU之间共享所有的缓存数据。memcached使用一种简单的锁机制来保证数据更新操作的互斥。相比在同一个物理机器上运行多个memcached实例，这种方式能够更有效地处理multi gets。   
如果您的系统负载并不重，也许您不需要启用多线程工作模式。如果您在运行一个拥有大规模硬件的、庞大的网站，您将会看到多线程的好处。

## memcached能接受的key的最大长度是多少？（250bytes） ##

key的最大长度是250个字符。需要注意的是，250是memcached服务器端内部的限制，如果您使用的客户端支持”key的前缀”或类似特性，那么key（前缀+原始key）的最大长度是可以超过250个字符的。我们推荐使用使用较短的key，因为可以节省内存和带宽。

## memcached对item的过期时间有什么限制？（为什么有30天的限制？） ##

过期时间最大可以达到30天。memcached把传入的过期时间（时间段）解释成时间点后，一旦到了这个时间点，memcached就把item置为失效状态。这是一个简单但obscure的机制。

## memcached最大能存储多大的单个item？（1Mbyte） ##

Memcached的内存存储引擎（引擎将来可插拔…），使用slabs来管理内存。内存被分成大小不等的slabs chunks（先分成大小相等的slabs，然后每个slab被分成大小相等chunks，不同slab的chunk大小是不相等的）。chunk的大小依次从一个最小数开始，按某个因子增长，直到达到最大的可能值。

如果最小值为400B，最大值是1MB，因子是1.20，各个slab的chunk的大小依次是：slab1 – 400B slab2 – 480B slab3 – 576B …

slab中chunk越大，它和前面的slab之间的间隙就越大。因此，最大值越大，内存利用率越低。Memcached必须为每个slab预先分配内存，因此如果设置了较小的因子和较大的最大值，会需要更多的内存。

还有其他原因使得您不要这样向memcached中存取很大的数据…不要尝试把巨大的网页放到mencached中。把这样大的数据结构load和unpack到内存中需要花费很长的时间，从而导致您的网站性能反而不好。

## 为了让memcached更有效地使用服务器的内存，可以在各个服务器上配置大小不等的缓存空间吗？ ##

Memcache客户端仅根据哈希算法来决定将某个key存储在哪个节点上，而不考虑节点的内存大小。因此，您可以在不同的节点上使用大小不等的缓存。

## memcached是如何分配内存的？为什么不用malloc/free！？究竟为什么使用slab呢？ ##

memcached的内存分配器是如何工作的？为什么不适用malloc/free！？为何要使用slabs？   
实际上，这是一个编译时选项。默认会使用内部的slab分配器。您确实确实应该使用内建的slab分配器。最早的时候，memcached只使用 malloc/free来管理内存。然而，这种方式不能与OS的内存管理以前很好地工作。反复地malloc/free造成了内存碎片，OS最终花费大量的时间去查找连续的内存块来满足malloc的请求，而不是运行memcached进程。如果您不同意，当然可以使用malloc！只是不要在邮件列表中抱怨啊:)

slab分配器就是为了解决这个问题而生的。内存被分配并划分成chunks，一直被重复使用。因为内存被划分成大小不等的slabs，如果item 的大小与被选择存放它的slab不是很合适的话，就会浪费一些内存。Steven Grimm正在这方面已经做出了有效的改进。

## memcached能保证数据存储的原子性吗？ ##

所有的被发送到memcached的单个命令是完全原子的。如果您针对同一份数据同时发送了一个set命令和一个get命令，它们不会影响对方。它们将被串行化、先后执行。即使在多线程模式，所有的命令都是原子的，除非程序有bug:)   
命令序列不是原子的。如果您通过get命令获取了一个item，修改了它，然后想把它set回memcached，我们不保证这个item没有被其他进程（process，未必是操作系统中的进程）操作过。在并发的情况下，您也可能覆写了一个被其他进程set的item。

memcached 1.2.5以及更高版本，提供了gets和cas命令，它们可以解决上面的问题。如果您使用gets命令查询某个key的item，memcached会给您返回该item当前值的唯一标识。如果您覆写了这个item并想把它写回到memcached中，您可以通过cas命令把那个唯一标识一起发送给 memcached。如果该item存放在memcached中的唯一标识与您提供的一致，您的写操作将会成功。如果另一个进程在这期间也修改了这个 item，那么该item存放在memcached中的唯一标识将会改变，您的写操作就会失败。

通常，基于memcached中item的值来修改item，是一件棘手的事情。除非您很清楚自己在做什么，否则请不要做这样的事情。

## 某人在set存储memecache数据时候，将 $expire 设置为100天，发现设置的key总是获取不到值？ ##

memcache默认过期时间是30天，过期时间用秒为单位或时间戳为单位，前一种情况秒数不能超过60×60×24×30（30天时间的秒数）;如果失效的值大于这个值， 服务端会将其作为一个真实的Unix时间戳来处理而不是自当前时间的偏移。如果过期时间设定为0，表示永不过期，但也不是相对的，有可能因为服务端为了给其他新的元素分配空间而被LRU算法删除。