memcached 是高性能的分布式内存缓存服务器。一般的使用目的是，通过缓存数据库查询结果，减少数据库访问次数，以提高动态 Web 应用的速度、提高可扩展性。很显然，弄清楚它的内存存储，很有必要。还是那句话，不需要兜书包了，把自己整理的相关memcached内存管理方面的框架图分享一下。
![wKioL1ev3LqxbhLQAASqGDiEGmU670.png]( "Memcached学习 (2).png")
个人喜欢把内存管理，分为3个学习单元。
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如何分配内存？
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如何回收内存？
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如何监控内存？
当然，本文的主要演练重点也有了。
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内存如何分配
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内存如何回收
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认识监控参数
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验证一些边界数据
1.如何分配内存？
1.1 默认启动内存分配情况
![wKiom1ev4-yC9LhFAAF9Caoi5bs161.png]( "start_log.png")
这段输出日志，可以分成2部分阅读。第一部分是slab内存分配信息；第二个：启用监听情况。
有3点没太搞清楚。
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为什么每次启动都是2个"send buffer....",而且都是28,32。
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每个server listening前面的26-35的数字编号是何含义？为什么不从0开始。
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括号里面的udp,是说明监听UDP类型协议吗？监听TCP协议监听呢呢？
有对这一块比较清楚的麻烦指导下，但还好不清楚这几点不影响大局。
1.2 自定义启动规则
接下来，通过修改下启动参数，看下输出的日志。对比学习下。
![wKiom1ev7S7TyCcvAADpi2GMIvQ734.png]( "start_log2.png")
通过对比，我们很容易理解一些基本概念。chunk size，增长因子。
值得一提的的有一个指标。
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[root@hadoop1 hadoop]
STAT curr_connections 10
[root@hadoop1 hadoop]
STAT curr_connections 6
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3. 监控保存数据前后slab信息
保存数据之前监控slabs信息如下
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[root@hadoop1 hadoop]
STAT active_slabs 0
STAT total_malloced 0
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保存数据之后监控slabs信息如下
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set
key 1 1 1
1
STORED
set
key2 1 0 1
1
STORED
set
key2 1 0 1
1
STORED
set
key3 1 0 1
3
STORED
[root@hadoop1 hadoop]
STAT 1:chunk_size 80
STAT 1:chunks_per_page 13107
STAT 1:total_pages 1
STAT 1:total_chunks 13107
STAT 1:used_chunks 2
STAT 1:free_chunks 13105
STAT 1:free_chunks_end 0
STAT 1:mem_requested 108
STAT 1:get_hits 0
STAT 1:cmd_set 4
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 1048560
END
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通过分析日志，可以很清楚的知道，发起的操作记录。
共发起了4个set或add操作.使用了2个大小为80的chunk。
值得一提下，保存的数据都非常小，却占用了160字节。好心疼浪费的存储空间啊。
通过监控total_malloced指标，还验证了，memcached采用预分配，分组管理方式。
当真正有数据保存时，才真正分配内存空间。而且，只有slab class被使用了之后，才能通过stat slabs监控到。
2.内存如何回收
内存回收不太方便验证，LRU算法使用情况，我们可以从侧面验证下。
我的演练思路：批量添加等大小的数据。然后dump出想要数据，确认下最小的KEY。
虽然简单粗暴，但大体可以说明LRU算法吧。
2.1 准备批量添加数据代码
使用的是《memcached演练(2) 访问memcached服务 》提到的spymemcached
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public
void
test111()
throws
ExecutionException, InterruptedException {
final
MemcachedClient mcc = MemcachedUtil.getSpyMemcachedClient();
final
Lock lock =
new
ReentrantLock();
final
String value=
"abcdef....."
;
Thread t1=
new
Thread(
new
Runnable() {
@Override
public
void
run() {
for
(
int
i=
0
;i<
10000000
;i++){
try
{
TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(
10
);
}
catch
(InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
String key =
"lrutestkey_"
+StringUtils.leftPad(
""
+i,
10
,
"0"
);;
mcc.set(key,
19000
, value);
}
}
},
"setting data"
);
t1.start();
t1.join();
mcc.shutdown();
}
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简单dump了几次，片段如下
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[root@hadoop1 scripts]
Dumping memcache contents
Number of buckets: 1
Number of items : 13512
Dumping bucket 10 - 13512 total items
add lrutestkey_0000000000 0 1471172545 512
add lrutestkey_0000000001 0 1471172545 512
add lrutestkey_0000000002 0 1471172545 512
...
add lrutestkey_0000002688 0 1471172763 512
[root@hadoop1 scripts]
Dumping memcache contents
Number of buckets: 1
Number of items : 7530
Dumping bucket 10 - 7530 total items
add lrutestkey_0000002665 0 1471172762 512
add lrutestkey_0000002670 0 1471172762 512
...
[root@hadoop1 scripts]
Dumping memcache contents
Number of buckets: 1
Number of items : 7530
Dumping bucket 10 - 7530 total items
add lrutestkey_0000005142 0 1471172787 512
add lrutestkey_0000005143 0 1471172787 512
add lrutestkey_0000005144 0 1471172787 512
...
[root@hadoop1 scripts]
Dumping memcache contents
Number of buckets: 1
Number of items : 7530
Dumping bucket 10 - 7530 total items
add lrutestkey_0000016755 0 1471172903 512
add lrutestkey_0000016760 0 1471172903 512
...
[root@hadoop1 scripts]
Dumping memcache contents
Number of buckets: 1
Number of items : 7530
Dumping bucket 10 - 7530 total items
add lrutestkey_0000035102 0 1471173087 512
add lrutestkey_0000035103 0 1471173087 512
add lrutestkey_0000035110 0 1471173087 512
...
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对比这5个片段，dump出最小的键值是越来越大，这说明，随着数据的增加，因为越小的KEY，数据越老，所以优先会被踢出。基本可以说明LRU算法逻辑。
还有一点，要说吗，踢出数据的过程，是按时间点进行的，不是时刻进行的。
3.监控slab参数
3,1 插入了100条数据，监控结果
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[root@hadoop1 scripts]
STAT 10:chunk_size 696
STAT 10:chunks_per_page 1506
STAT 10:total_pages 1
STAT 10:total_chunks 1506
STAT 10:used_chunks 100
STAT 10:free_chunks 1406
STAT 10:free_chunks_end 0
STAT 10:mem_requested 58400
STAT 10:get_hits 0
STAT 10:cmd_set 100
STAT 10:delete_hits 0
STAT 10:incr_hits 0
STAT 10:decr_hits 0
STAT 10:cas_hits 0
STAT 10:cas_badval 0
STAT 10:touch_hits 0
STAT active_slabs 1
STAT total_malloced 1048176
END
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3.2 调用memcached-tool dump数据
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[root@hadoop1 scripts]
Dumping memcache contents
Number of buckets: 1
Number of items : 100
Dumping bucket 10 - 100 total items
add lrutestkey_0000000000 0 1471173457 512
...
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3.3 stats slabs监控结果
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[hadoop@hadoop1 ~]$
echo
stats slabs | nc 127.0.0.1 11211
STAT 10:chunk_size 696
STAT 10:chunks_per_page 1506
STAT 10:total_pages 1
STAT 10:total_chunks 1506
STAT 10:used_chunks 100
STAT 10:free_chunks 1406
STAT 10:free_chunks_end 0
STAT 10:mem_requested 58400
STAT 10:get_hits 100
STAT 10:cmd_set 100
STAT 10:delete_hits 0
STAT 10:incr_hits 0
STAT 10:decr_hits 0
STAT 10:cas_hits 0
STAT 10:cas_badval 0
STAT 10:touch_hits 0
STAT active_slabs 1
STAT total_malloced 1048176
END
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结果
memcached-tool 引起了get_hits 的从原来的0变成100；由于，批量添加的100条数据值均是512字节长度。 加上item的长度32，等于544. 再加上key的长度21， 一共是563.
所以会放到slab class 10（） chunk size 696 ），而不是放到slab class 9（chunk size 552）。
3.4 memcached-tool监控
3.4.1准备测试数据
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public
void
test111()
throws
ExecutionException, InterruptedException {
final
MemcachedClient mcc = MemcachedUtil.getSpyMemcachedClient();
final
Lock lock =
new
ReentrantLock();
Thread t1=
new
Thread(
new
Runnable() {
@Override
public
void
run() {
for
(
int
i=
0
;i<
1000
;i++){
try
{
TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(
10
);
}
catch
(InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
String key =
"lrutestkey_"
+StringUtils.leftPad(
""
+i,
10
,
"0"
);
int
size =
new
Random().nextInt(
1000
);
String value = RandomStringUtils.randomAlphanumeric(size);
mcc.set(key,
19000
, value);
System.out.println(key+
"-->"
+value);
}
}
},
"setting data"
);
t1.start();
t1.join();
mcc.shutdown();
}
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3.4.2 运行memcached-tool命令
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[hadoop@hadoop1 scripts]$ ./memcached-tool localhost:11211
# Item_Size Max_age Pages Count Full? Evicted Evict_Time OOM
1 80B 23s 1 10 yes 0 0 0
2 104B 23s 1 26 yes 0 0 0
3 136B 24s 1 30 yes 0 0 0
4 176B 22s 1 37 yes 0 0 0
5 224B 24s 1 47 yes 0 0 0
6 280B 24s 1 50 yes 0 0 0
7 352B 24s 1 72 yes 0 0 0
8 440B 24s 1 93 yes 0 0 0
9 552B 24s 1 91 yes 0 0 0
10 696B 24s 1 142 yes 0 0 0
11 872B 24s 1 174 yes 0 0 0
12 1.1K 24s 1 228 yes 0 0 0
[hadoop@hadoop1 scripts]$ ./memcached-tool localhost:11211 display
# Item_Size Max_age Pages Count Full? Evicted Evict_Time OOM
1 80B 361s 1 10 yes 0 0 0
2 104B 361s 1 26 yes 0 0 0
3 136B 362s 1 30 yes 0 0 0
4 176B 360s 1 37 yes 0 0 0
5 224B 362s 1 47 yes 0 0 0
6 280B 362s 1 50 yes 0 0 0
7 352B 362s 1 72 yes 0 0 0
8 440B 362s 1 93 yes 0 0 0
9 552B 362s 1 91 yes 0 0 0
10 696B 362s 1 142 yes 0 0 0
11 872B 362s 1 174 yes 0 0 0
12 1.1K 362s 1 228 yes 0 0 0
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可以很清楚数据分布情况，把所有的Count列值求和，正好是1000.
当然用 echo stats slabs | nc 127.0.0.1 11211 |grep used_chunks命令也可以，片段如下
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[hadoop@hadoop1 scripts]$
echo
stats slabs | nc 127.0.0.1 11211 |
grep
used_chunks
STAT 1:used_chunks 10
STAT 2:used_chunks 26
STAT 3:used_chunks 30
STAT 4:used_chunks 37
STAT 5:used_chunks 47
STAT 6:used_chunks 50
STAT 7:used_chunks 72
STAT 8:used_chunks 93
STAT 9:used_chunks 91
STAT 10:used_chunks 142
STAT 11:used_chunks 174
STAT 12:used_chunks 228
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./memcached-tool localhost:11211 stats 与 echo stats | nc 127.0.0.1 11211 |sort命令类似
![wKiom1ewUhnjTo0AAADmXOX0Slw465.png]( "stats.png")
每个指标的含义，网上资料有很多了，而且通过名称也能猜出个所以然了。
4.验证一些边界数据
1. 如果key超过250,报错信息
java.lang.IllegalArgumentException: Key is too long (maxlen = 250)
2. 可以往memcached存储该对象。new byte[100*1024*1024]。明显超过1M了，搞不太清楚。
本文转自 randy_shandong 51CTO博客，原文链接：http://blog.51cto.com/dba10g/1837779，如需转载请自行联系原作者
