一、 windows下安装启动


  首先将memcache的bin文件夹增加到Path环境变量中。方便后面使用命令:

  

  然后运行 memcached –dinstall 命令安装memcache的服务:

  

  然后去计算进的服务页面能够看到已安装成功:

  

  启动memcache的后台服务程序:

  

  在后台服务处看到memcache的后台服务已启动:

  

  然后运行。telnet 127.0.0.111211来打开Telnetclient:

  

  结果发现没有开启Telnet的功能:

  

  于是在“启动或关闭Windows功能”处。开启Telnetclient

  

  然后须要重新启动电脑。使得更改生效。

接着再次运行telnet 127.0.0.1 11211来打开Telnetclient,成功打开:

  

  測试是否可用,我们再Telnetclient中打命令,stats。出现例如以下信息表示正常:

  

  然后我们存一个数据然后取出来:

  

  到此为止。说明我们的memcache已经安装成功,并启动。

二、    作用


  2.1  分布式缓存

随着我们从IT时代步入到DT时代,我们的软件架构也从单机到了集群、分布式。而。走向分布式的第一步就须要解决多台server共享登录信息的问题。

推而广之,就是要解决多台server共享公共信息的问题。

解决问题,我们能够将公共信息存储到状态server中,或者存储到数据库中,然后就是存储到我们的“分布式缓存”中等等。

因为读取缓存加上网络传输的时间,要远远小于读取数据库(IO)的时间等,所以分布式缓存是解决问题的非常优的一种方案。

  

  2.2    降低数据库压力

我们全部的数据基本上都是保存在数据库其中的,每次频繁的存取数据库,导致数据库性能急剧下降。无法同一时候服务很多其它的用户,比方MySQL,特别频繁的锁表,那么我就能够Memcache来分担数据库的压力。也就是说能够做数据缓存,由于Memcache的读写性能能够说极致的完美。

三、    存储原理


Memcache採用键值对存储方式。

它本质是一个大的 hash表,key的最大长度为255个字符。最长过期时间为30天。

它的内存模型例如以下:Memcache预先将可支配的内存空间进行分区(Slab)。每一个分区里再分为多个块(Chunk)最大1M。但同一个分区中块的大小是固定的。然后。插入数据时,会依据数据大小寻找最合适的块。然后插入,当然这样也就会有部分内存浪费,但可一定程度上降低内存碎片,整体上,利大于弊。当Memcache的内存满后。它清除旧数据的原则为:LRU闲置>过期>最少訪问。

并且它採用的是惰性删除,它并没有提供监控数据过期的机制,而是惰性的。当查询到某个key的数据时。假设过期,那么直接抛弃。

四、    集群搭建原理


Memcache的集群-cluster搭建超级简单。根本不须要server端配置。它是通过client的驱动程序实现了集群的配置,并且配置超级简单。

client实现集群的原理:首先client配置多台集群机器的ip和port的列表。然后client驱动程序在写入数据之前,首先对key做处理得到hash值后,对总的机器的个数进行取余。然后就选择余数相应的机器。

  

例如以下图为一个C#存数据到Memcache集群的代码:

  

五、    与Redis对照


因为Redis也经常使用作分布式缓存,所以在自己用过二者之后,一个简单的体会例如以下(二者具体的对照。请到网上找专题就可以):

首先二者都是key-value式存储。

Memcache是多线程的(有对应的锁机制)。须要考虑线程安全问题。Redis是单线程的,不须要考虑线程安全问题。

  Memcache没有提供主从复制机制,容错性不好。(没有HA-高可用性);Redis提供主从复制。

Memcache的集群配置很很easy,不须要配置server端。仅仅须要在client初始化一个serverList就可以。Redis须要配置server端。

Memcache仅仅能做缓存,不能持久化。Redis是一个NoSql内存数据库,提供两种持久化机制。

Redis提供五种value的类型,非常丰富(string /list/hash/set/zset);Memcache的数据类型相对单一。

六、    总结


  因为我们当下的一些问题,高并发訪问数据库的痛楚:死锁;磁盘的IO之痛:效率极低;多服务共享数据等。

Memcache以它自己的优势:读写性能完美(没有提供主从复制,全部代码基本仅仅考虑性能最佳);超简单集群搭建。开源。学习成本低,入门很easy;丰富的成功案例等,成为了当代流行的分布式缓存框架。

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