怎么進行memcache內核的原理分析

這期內容當中小編將會給大家帶來有關怎么進行memcache內核的原理分析，文章內容豐富且以專業的角度為大家分析和敘述，閱讀完這篇文章希望大家可以有所收獲。

memcache是互聯網分層架構中，使用最多的的KV緩存。面試的過程中，memcache相關的問題幾乎是必問的，關于memcache的面試提問，你能回答到哪一個層次呢?

第一類問題：知道不知道

這一類問題，考察用沒用過，知不知道，相對比較好回答。

關于memcache一些基礎特性，使用過的小伙伴基本都能回答出來：

• mc的核心職能是KV內存管理，value存儲***為1M，它不支持復雜數據結構(哈希、列表、集合、有序集合等);

• mc不支持持久化;

• mc支持key過期;

• mc持續運行很少會出現內存碎片，速度不會隨著服務運行時間降低;

• mc使用非阻塞IO復用網絡模型，使用監聽線程/工作線程的多線程模型;

面對這類封閉性的問題，一定要斬釘截鐵，毫無猶豫的給出回答。

第二類問題：為什么(why)，什么(what)

這一類問題，考察對于一個工具，只停留在使用層面，還是有原理性的思考。

(1) memcache為什么不支持復雜數據結構?為什么不支持持久化?

業務決定技術方案，mc的誕生，以“以服務的方式，而不是庫的方式管理KV內存”為設計目標，它顛覆的是，KV內存管理組件庫，復雜數據結構與持久化并不是它的初衷。

當然，用“顛覆”這個詞未必不合適，庫和服務各有使用場景，只是在分布式的環境下，服務的使用范圍更廣。設計目標，誕生背景很重要，這一定程度上決定了實現方案，就如redis的出現，是為了有一個更好用，更多功能的緩存服務。

畫外音：我很喜歡問這個問題，大部分候選人面對這個沒有標準答案的問題，狀態可能是蒙圈。

(2) memcache是用什么技術實現key過期的?

懶淘汰(lazy expiration)。

(3) memcache為什么能保證運行性能，且很少會出現內存碎片?

提前分配內存。

(4) memcache為什么要使用非阻塞IO復用網絡模型，使用監聽線程/工作線程的多線程模型，有什么優缺點?

目的是提高吞吐量。

多線程能夠充分的利用多核，但會帶來一些鎖沖突。

面對這類半開放的問題，有些并沒有標準答案，一定要回答出自己的思考和見解。

第三類問題：怎么做(how) | 文本剛開始

這一類問題，探測候選人理解得有多透，掌握得有多細，對技術有多刨根究底。

畫外音：所謂“好奇心”，真的很重要，只想要“一份工作”的技術人很難有這種好奇心。

(1) memcache是什么實現內存管理，以減小內存碎片，是怎么實現分配內存的?

開講之前，先解釋幾個非常重要的概念：

• chunk：它是將內存分配給用戶使用的最小單元。

• item：用戶要存儲的數據，包含key和value，最終都存儲在chunk里。

• slab：它會管理一個固定chunk size的若干個chunk，而mc的內存管理，由若干個slab組成。

畫外音：為了避免復雜性，本文先不引入page的概念了。

如上圖所示，一系列slab，分別管理128B，256B，512B…的chunk內存單元。

將上圖中管理128B的slab0放大：

能夠發現slab中的一些核心數據結構是：

• chunk_size：該slab管理的是128B的chunk

• free_chunk_list：用于快速找到空閑的chunk

• chunk[]：已經預分配好，用于存放用戶item數據的實際chunk空間

畫外音：其實還有lru_list。

(2) 假如用戶要存儲一個100B的item，是如何找到對應的可用chunk的呢?

會從最接近item大小的slab的chunk[]中，通過free_chunk_list快速找到對應的chunk，如上圖所示，與item大小最接近的chunk是128B。

(3) 為什么不會出現內存碎片呢?

拿到一個128B的chunk，去存儲一個100B的item，余下的28B不會再被其他的item所使用，即：實際上浪費了存儲空間，來減少內存碎片，保證訪問的速度。

畫外音：理論上，內存碎片幾乎不存在。

(4) memcache通過slab，chunk，free_chunk_list來快速分配內存，存儲用戶的item，那它又是如何快速實現key的查找的呢?

沒有什么特別算法：

• 通過hash表實現快速查找

• 通過鏈表來解決沖突

用最樸素的方式，實現key的快速查找。

(5) 隨著item的個數不斷增多，hash沖突越來越大，hash表如何保證查詢效率呢?

當item總數達到hash表長度的1.5倍時，hash表會動態擴容，rehash將數據重新分布，以保證查找效率不會不斷降低。

(6) 擴展hash表之后，同一個key在新舊hash表內的位置會發生變化，如何保證數據的一致性，以及如何保證遷移過程服務的可用性呢(肯定不能加一把大鎖，遷移完成數據，再重新服務吧)?

哈希表擴展，數據遷移是一個耗時的操作，會有一個專門的線程來實施，為了避免大鎖，采用的是“分段遷移”的策略。

當item數量達到閾值時，遷移線程會分段遷移，對hash表中的一部分桶進行加鎖，遷移數據，解鎖：

• 一來，保證不會有長時間的阻塞，影響服務的可用性

• 二來，保證item不會在新舊hash表里不一致

(7) 新的問題來了，對于已經存在與舊hash表中的item，可以通過上述方式遷移，那么在item遷移的過程中，如果有新的item插入，是應該插入舊hash表還是新hash表呢?

memcache的做法是，判斷舊hash表中，item應該插入的桶，是否已經遷移至新表中：

• 如果已經遷移，則item直接插入新hash表

• 如果還沒有被遷移，則直接插入舊hash表，未來等待遷移線程來遷移至新hash表

(8) 為什么要這么做呢，不能直接插入新hash表嗎?

memcache沒有給出官方的解釋，樓主揣測，這種方法能夠保證一個桶內的數據，只在一個hash表中(要么新表，要么舊表)，任何場景下都不會出現，舊表新表查詢兩次，以提升查詢速度。

(9) memcache是怎么實現key過期的，懶淘汰(lazy expiration)具體是怎么玩的?

實現“超時”和“過期”，最常見的兩種方法是：

• 啟動一個超時線程，對所有item進行掃描，如果發現超時，則進行超時回調處理

• 每個item設定一個超時信號通知，通知觸發超時回調處理

這兩種方法，都需要有額外的資源消耗。

mc的查詢業務非常簡單，只會返回cache hit與cache miss兩種結果，這種場景下，非常適合使用懶淘汰的方式。

懶淘汰的核心是：

• item不會被主動淘汰，即沒有超時線程，也沒有信號通知來主動檢查

• item每次會查詢(get)時，檢查一下時間戳，如果已經過期，被動淘汰，并返回cache miss

舉個例子，假如set了一個key，有效期100s：

• 在第50s的時候，有用戶查詢(get)了這個key，判斷未過期，返回對應的value值

• 在第200s的時候，又有用戶查詢(get)了這個key，判斷已過期，將item所在的chunk釋放，返回cache miss

這種方式的實現代價很小，消耗資源非常低：

• 在item里，加入一個過期時間屬性

• 在get時，加入一個時間判斷

內存總是有限的，chunk數量有限的情況下，能夠存儲的item個數是有限的，假如chunk被用完了，該怎么辦?

仍然是上面的例子，假如128B的chunk都用完了，用戶又set了一個100B的item，要不要擠掉已有的item?要。

這里的啟示是：

• 即使item的有效期設置為“***”，也可能被淘汰;

• 如果要做全量數據緩存，一定要仔細評估，cache的內存大小，必須大于，全量數據的總大小，否則很容易采坑;

(10) 擠掉哪一個item?怎么擠?

這里涉及LRU淘汰機制。

如果操作系統的內存管理，最常見的淘汰算法是FIFO和LRU：

• FIFO(first in first out)：***被set的item，***被淘汰

• LRU(least recently used)：最近最少被使用(get/set)的item，***被淘汰

使用LRU算法擠掉item，需要增加兩個屬性：

• 最近item訪問計數

• 最近item訪問時間

并增加一個LRU鏈表，就能夠快速實現。

畫外音：所以，管理chunk的每個slab，除了free_chunk_list，還有lru_list。

上述就是小編為大家分享的怎么進行memcache內核的原理分析了，如果剛好有類似的疑惑，不妨參照上述分析進行理解。如果想知道更多相關知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道。