#Memcached那些事 本文不是为了介绍Memcached是什么，而是讨论在使用Memcached的时候你必须知道的一些事情。以便于方便排查和更好的使用Memcached。本文主要围绕两个方面来讨论这个话题：Memcached的使用和监控。 ##如何更好的使用Memcached 这部分讨论的是如何能够合理有效的让Memcached为我们服务，通过什么方式来调控Memcached，让它工作的更好。下面进入这部分的内容： ###Memcached如何存储我们的数据？ 要很好的使用Memcached，那么必须知道我们的数据交给Memcached，它是怎么处理它们的。为了说明这个，需要先了解几个名词：slab class,page,chunk。它们三者之间的关系如下：

1. slab class ：memcached会自动根据设置的chunk size以及当前分配给memcached创建一系列slab class，单个slab class中的chunk大小是一样的，而每个slab class中的chunk大小根据设置设置的chunk_size*growth_factor^(i-1),其中i表示第几个slab class(这里需要注意这里的chunk_size不只是item的数据大小，还包含memcached内部的一个item结构体大小，这个值一般是48byte，默认的growth_factor是1.25)。
2. chunk：可以理解为memcached中存储数据的最小单元，每个存储在memcached中的item都会分配一个符合它大小的chunk，chunk的数量决定了memcached存储item的数量，默认的chunk为48byte。
3. page：memcached中的内存是已page为单位分配给每个slab class，然后每个slab class根据它的chunk大小，计算出各自能够存储的item的数量，默认page大小为1M。而每一页能够存放多少个item，这取决于chunk_size的大小。

通过上面可以看到slab class 1中一个page能够存储的item数量是最多的，而最后一个slab class一个page只能存储一个item。这是由于第一个slab class 1的chunk大小是所有slab class中最小的，那么对于就导致了slab class 1的能够存储的item最多了。

memcached这样做的好处什么呢？memcached这样做将数据存储根据能够存储的大小归为几类，并且内存按照固定的大小来划分。相比于随机分配内存大小，导致内存碎片难于回收来说，这种内存方案对内存的利用率更高，而且便于管理。这就是memcached的slab allocation。

对于memcached来说，如果一个item申请写入数据，会计算当前item的大小然后加上memcached的item结构体大小，判断具体是存储在哪个slab class上面。判断的条件是item_size+item_structure_size<=某个slab class上的chunk大小。以上面的图来说，比如我需要写入一个54byte的数据（key+value），由于memcached的item结构体大小是48，那么memcached对于这个item需要写入的总数据大小是100byte，于是就会写入slab class2的某个chunk里面。于是就会存在下面的情况：

由于slab class2的chunk大小是112byte，那么写入100byte数据，就会有12byte空间浪费。这就是下一个话题，如何能够让memcached充分使用内存。 ###让Memcached充分使用内存。 上面列举的例子可以看出如何chunk大小设置不合适会导致内存空间的浪费，如何让memcached合理的使用内存呢？下面将介绍设置哪些参数来达到根据具体的业务合理的使用内存。

1. 通过上面可以知道，slab class 1中能够存储的item数量是所有slab class中最多的，那么如果能够调整slab class 1的chunk大小，就能够提高memcached存储的数据量，并且对内存的利用率也有很大的提高。可以通过在memcached的启动参数-n来设置的slab class 1的chunk大小。由于后面的slab class都是在这个基础上递增，那么其实的slab class的chunk大小比较重要。比如你发现你们的业务存入memcached都是100byte的大小数据，那么可以将起始slab class的chunk设置为148byte(还要加上48byte的item结构体大小)，例如memcached -n 148。这样就可以将数据基本上都会分布在slab class 1上面，而且在每一页上面能够创建的chunk数量也是最大的。
2. 上面说通过调整slab class 1的chunk大小来提供能够存储的item数量，那么只是对于item大小比较固定的情况。如果对于item大小存在差异的时候呢？那么可以通过设置growth_factor来控制后面的slab class中chunk递增的速度，可以控制slab class中chunk大小变化幅度，来提高memcached的利用率。比如你现在的数据基本上在100-200byte之间，如果让这些数据全部存储在slab class 1那么有些item会只是占用chunk中的一半，这样对内存浪费比较大。所以可以条件growth_factor大小，来控制整个chunk大小在slab class递增的速度。可以通过启动参数-f来指定growth_factor大小，比如memcached -f 1.01 -n 100 （growth_factor值必须大于1）这样可以让memcached在chunk为100的基础上增长速度比较缓慢，能够有多个slab class的chunk大小分布在100-200byte之间。具体设置什么，可以根据你的业务或者一定的公式来获得这个值。
3. 除了上面几个参数之外，可以调节页面的大小，以及分配给memcached的总内存大小来控制memcached分配内存的策略。通过启动参数-m调节memcached总内存大小，以及-I调节页面的大小。

##监控Memcached 如何监控memcached内存使用情况，以及每个slab classs当前状态这个对优化memcached也是一种重要的手段。memcached自身提供了对它监控的手段，也很简单。可以通过telnet链接到memcached即可查看当前的memcached。下面是在我本机上通过telnet观察memcached的一个实例，下面主要是对返回的几个参数进行说明。

<!--lang:shell-->
dev@codinglife:~$ telnet localhost 11211
Trying 127.0.0.1...
Connected to localhost.
Escape character is '^]'.
stats items
STAT items:1:number 64708
STAT items:1:age 32067
STAT items:1:evicted 0
STAT items:1:evicted_nonzero 0
STAT items:1:evicted_time 0
STAT items:1:outofmemory 0
STAT items:1:tailrepairs 0
STAT items:1:reclaimed 32828
STAT items:1:expired_unfetched 29979
STAT items:1:evicted_unfetched 0
END
stats slabs
STAT 1:chunk_size 688
STAT 1:chunks_per_page 1524
STAT 1:total_pages 43
STAT 1:total_chunks 65532
STAT 1:used_chunks 64708
STAT 1:free_chunks 824
STAT 1:free_chunks_end 0
STAT 1:mem_requested 5888428
STAT 1:get_hits 0
STAT 1:cmd_set 101909
STAT 1:delete_hits 0
STAT 1:incr_hits 0
STAT 1:decr_hits 0
STAT 1:cas_hits 0
STAT 1:cas_badval 0
STAT 1:touch_hits 0
STAT active_slabs 1
STAT total_malloced 45086016
END

上面主要执行了两个命令，一个是stats items和stats slabs。stats items是对当前memcached当前存储的item进行一个统计，可以看到item的数量，一些item的一些状态，比如是否有item被移除，是否有超时等，注意上面更在STAT items后面的数字表示是在第几个slab class上，上面表示数据都是在slab class 1上面。而stats slabs是观察各个slab class的情况，比如某个slab class使用了多少page，当前slab class的chunk_size，以及使用了多少个chunk，剩余多少chunk，以及内存的使用情况，同时可以看到整个memcached但钱有多少个slab class处于使用激活状态，以及总共使用了多少内存，重要的是可以看到某个slab class对数据的操作历史累计统计（比如get_hits,cmd_set,delete_hits等等），从而可以看到哪个slab class存储的数据是热点数据，从而可以更具上面的方法调整memcached参数，来提高memcached对内存的使用情况。

上面主要是对memcached使用内存方面调优的参数以及对memcached运行状态的监控进行了讨论，这两者其实是一个相互反馈的过程。通过调整好了memcached相关参数，监控一下memcached运行情况，是否达到预期的效果，从而再对memcached进行调整，再进行监控。只有反复进行调整才能将memcached对内存方面的使用达到最佳的效果。当然可以通过其他参数对memcached进行其他方面的调整，不然能够支持的最大连接数量，处理请求的线程数量等，来提高memcached的整体处理能力。由于不是本文讨论的主题，所以这里就不做过多的描述，具体有哪些参数可以通过memcached -h来获取所有参数列表。