Memcached深度分析

- 日理万妓 2022-08-06 11:16 178阅读 0赞

Memcached是danga.com（运营LiveJournal的技术团队）开发的一套分布式内存对象缓存系统，用于在动态系统中减少数据库负载，提升性能。关于这个东西，相信很多人都用过，本文意在通过对memcached的实现及代码分析，获得对这个出色的开源软件更深入的了解，并可以根据我们的需要对其进行更进一步的优化。末了将通过对BSM\_Memcache扩展的分析，加深对memcached的使用方式理解。

本文的部分内容可能需要比较好的数学基础作为辅助。

**◎Memcached是什么**

在阐述这个问题之前，我们首先要清楚它“不是什么”。很多人把它当作和SharedMemory那种形式的存储载体来使用，虽然memcached使用了同样的“Key=>Value”方式组织数据，但是它和共享内存、APC等本地缓存有非常大的区别。Memcached是分布式的，也就是说它不是本地的。它基于网络连接（当然它也可以使用localhost）方式完成服务，本身它是一个独立于应用的程序或守护进程（Daemon方式）。

Memcached使用libevent库实现网络连接服务，理论上可以处理无限多的连接，但是它和Apache不同，它更多的时候是面向稳定的持续连接的，所以它实际的并发能力是有限制的。在保守情况下memcached的最大同时连接数为200，这和Linux线程能力有关系，这个数值是可以调整的。关于libevent可以参考相关文档。 Memcached内存使用方式也和APC不同。APC是基于共享内存和MMAP的，memcachd有自己的内存分配算法和管理方式，它和共享内存没有关系，也没有共享内存的限制，通常情况下，每个memcached进程可以管理2GB的内存空间，如果需要更多的空间，可以增加进程数。

**◎Memcached适合什么场合**

在很多时候，memcached都被滥用了，这当然少不了对它的抱怨。我经常在论坛上看见有人发贴，类似于“如何提高效率”，回复是“用memcached”，至于怎么用，用在哪里，用来干什么一句没有。memcached不是万能的，它也不是适用在所有场合。

Memcached是“分布式”的内存对象缓存系统，那么就是说，那些不需要“分布”的，不需要共享的，或者干脆规模小到只有一台服务器的应用，memcached不会带来任何好处，相反还会拖慢系统效率，因为网络连接同样需要资源，即使是UNIX本地连接也一样。 在我之前的测试数据中显示，memcached本地读写速度要比直接PHP内存数组慢几十倍，而APC、共享内存方式都和直接数组差不多。可见，如果只是本地级缓存，使用memcached是非常不划算的。

Memcached在很多时候都是作为数据库前端cache使用的。因为它比数据库少了很多SQL解析、磁盘操作等开销，而且它是使用内存来管理数据的，所以它可以提供比直接读取数据库更好的性能，在大型系统中，访问同样的数据是很频繁的，memcached可以大大降低数据库压力，使系统执行效率提升。另外，memcached也经常作为服务器之间数据共享的存储媒介，例如在SSO系统中保存系统单点登陆状态的数据就可以保存在memcached中，被多个应用共享。

需要注意的是，memcached使用内存管理数据，所以它是易失的，当服务器重启，或者memcached进程中止，数据便会丢失，所以memcached不能用来持久保存数据。很多人的错误理解，memcached的性能非常好，好到了内存和硬盘的对比程度，其实memcached使用内存并不会得到成百上千的读写速度提高，它的实际瓶颈在于网络连接，它和使用磁盘的数据库系统相比，好处在于它本身非常“轻”，因为没有过多的开销和直接的读写方式，它可以轻松应付非常大的数据交换量，所以经常会出现两条千兆网络带宽都满负荷了，memcached进程本身并不占用多少CPU资源的情况。

**◎Memcached的工作方式**

以下的部分中，读者最好能准备一份memcached的源代码。

Memcached是传统的网络服务程序，如果启动的时候使用了-d参数，它会以守护进程的方式执行。创建守护进程由daemon.c完成，这个程序只有一个daemon函数，这个函数很简单（如无特殊说明，代码以1.2.1为准）：

CODE:

\#include <fcntl.h>  
\#include <stdlib.h>  
\#include <unistd.h>

int  
daemon(nochdir, noclose)  
    int nochdir, noclose;  
\{  
    int fd;

switch (fork()) \{  
    case -1:  
        return (-1);  
    case 0:   
        break;    
    default:  
        \_exit(0);  
    \}

if (setsid() == -1)  
        return (-1);

if (!nochdir)  
        (void)chdir(”/”);

if (!noclose && (fd = open(”/dev/null”, O\_RDWR, 0)) != -1) \{  
        (void)dup2(fd, STDIN\_FILENO);  
        (void)dup2(fd, STDOUT\_FILENO);  
        (void)dup2(fd, STDERR\_FILENO);  
        if (fd > STDERR\_FILENO)  
            (void)close(fd);  
    \}  
    return (0);  
\}

这个函数 fork 了整个进程之后，父进程就退出，接着重新定位 STDIN 、 STDOUT 、 STDERR 到空设备， daemon 就建立成功了。

Memcached 本身的启动过程，在 memcached.c 的 main 函数中顺序如下：

1 、调用 settings\_init() 设定初始化参数  
2 、从启动命令中读取参数来设置 setting 值  
3 、设定 LIMIT 参数  
4 、开始网络 socket 监听（如果非 socketpath 存在）（ 1.2 之后支持 UDP 方式）  
5 、检查用户身份（ Memcached 不允许 root 身份启动）  
6 、如果有 socketpath 存在，开启 UNIX 本地连接（Sock 管道）  
7 、如果以 -d 方式启动，创建守护进程（如上调用 daemon 函数）  
8 、初始化 item 、 event 、状态信息、 hash 、连接、 slab  
9 、如设置中 managed 生效，创建 bucket 数组  
10 、检查是否需要锁定内存页  
11 、初始化信号、连接、删除队列  
12 、如果 daemon 方式，处理进程 ID  
13 、event 开始，启动过程结束， main 函数进入循环。

在 daemon 方式中，因为 stderr 已经被定向到黑洞，所以不会反馈执行中的可见错误信息。

memcached.c 的主循环函数是 drive\_machine ，传入参数是指向当前的连接的结构指针，根据 state 成员的状态来决定动作。

Memcached 使用一套自定义的协议完成数据交换，它的 protocol 文档可以参考： http://code.sixapart.com/svn/memcached/trunk/server/doc/protocol.txt

在API中，换行符号统一为/r/n

**◎Memcached的内存管理方式**

Memcached有一个很有特色的内存管理方式，为了提高效率，它使用预申请和分组的方式管理内存空间，而并不是每次需要写入数据的时候去malloc，删除数据的时候free一个指针。Memcached使用slab->chunk的组织方式管理内存。

1.1和1.2的slabs.c中的slab空间划分算法有一些不同，后面会分别介绍。

Slab可以理解为一个内存块，一个slab是memcached一次申请内存的最小单位，在memcached中，一个slab的大小默认为1048576字节（1MB），所以memcached都是整MB的使用内存。每一个slab被划分为若干个chunk，每个chunk里保存一个item，每个item同时包含了item结构体、key和value（注意在memcached中的value是只有字符串的）。slab按照自己的id分别组成链表，这些链表又按id挂在一个slabclass数组上，整个结构看起来有点像二维数组。slabclass的长度在1.1中是21，在1.2中是200。

slab有一个初始chunk大小，1.1中是1字节，1.2中是80字节，1.2中有一个factor值，默认为1.25

在1.1中，chunk大小表示为初始大小\*2^n，n为classid，即：id为0的slab，每chunk大小1字节，id为1的slab，每chunk大小2字节，id为2的slab，每chunk大小4字节……id为20的slab，每chunk大小为1MB，就是说id为20的slab里只有一个chunk：

CODE:

void slabs\_init(size\_t limit) \{  
    int i;  
    int size=1;

mem\_limit = limit;  
    for(i=0; i<=POWER\_LARGEST; i++, size\*=2) \{  
        slabclass\[i\].size = size;  
        slabclass\[i\].perslab = POWER\_BLOCK / size;  
        slabclass\[i\].slots = 0;  
        slabclass\[i\].sl\_curr = slabclass\[i\].sl\_total = slabclass\[i\].slabs = 0;  
        slabclass\[i\].end\_page\_ptr = 0;  
        slabclass\[i\].end\_page\_free = 0;  
        slabclass\[i\].slab\_list = 0;  
        slabclass\[i\].list\_size = 0;  
        slabclass\[i\].killing = 0;  
    \}

/\* for the test suite:  faking of how much we’ve already malloc’d \*/  
    \{  
        char \*t\_initial\_malloc = getenv(”T\_MEMD\_INITIAL\_MALLOC”);  
        if (t\_initial\_malloc) \{  
            mem\_malloced = atol(getenv(”T\_MEMD\_INITIAL\_MALLOC”));  
        \}  
    \}

/\* pre-allocate slabs by default, unless the environment variable  
       for testing is set to something non-zero \*/  
    \{  
        char \*pre\_alloc = getenv(”T\_MEMD\_SLABS\_ALLOC”);  
        if (!pre\_alloc || atoi(pre\_alloc)) \{  
            slabs\_preallocate(limit / POWER\_BLOCK);  
        \}  
    \}  
\}

在1.2中，chunk大小表示为初始大小\*f^n，f为factor，在memcached.c中定义，n为classid，同时，201个头不是全部都要初始化的，因为factor可变，初始化只循环到计算出的大小达到slab大小的一半为止，而且它是从id1开始的，即：id为1的slab，每chunk大小80字节，id为2的slab，每chunk大小80\*f，id为3的slab，每chunk大小80\*f^2，初始化大小有一个修正值CHUNK\_ALIGN\_BYTES，用来保证n-byte排列 （保证结果是CHUNK\_ALIGN\_BYTES的整倍数）。这样，在标准情况下，memcached1.2会初始化到id40，这个slab中每个chunk大小为504692，每个slab中有两个chunk。最后，slab\_init函数会在最后补足一个id41，它是整块的，也就是这个slab中只有一个1MB大的chunk：

CODE:

void slabs\_init(size\_t limit, double factor) \{  
    int i = POWER\_SMALLEST - 1;  
    unsigned int size = sizeof(item) + settings.chunk\_size;

/\* Factor of 2.0 means use the default memcached behavior \*/  
    if (factor == 2.0 && size < 128)  
        size = 128;

mem\_limit = limit;  
    memset(slabclass, 0, sizeof(slabclass));

while (++i < POWER\_LARGEST && size <= POWER\_BLOCK / 2) \{  
        /\* Make sure items are always n-byte aligned \*/  
        if (size % CHUNK\_ALIGN\_BYTES)  
            size += CHUNK\_ALIGN\_BYTES - (size % CHUNK\_ALIGN\_BYTES);

slabclass\[i\].size = size;   
        slabclass\[i\].perslab = POWER\_BLOCK / slabclass\[i\].size;  
        size \*= factor;   
        if (settings.verbose > 1) \{  
            fprintf(stderr, “slab class %3d: chunk size %6d perslab %5d/n”,  
                    i, slabclass\[i\].size, slabclass\[i\].perslab);  
        \}         
    \}

power\_largest = i;  
    slabclass\[power\_largest\].size = POWER\_BLOCK;  
    slabclass\[power\_largest\].perslab = 1;

\#ifndef DONT\_PREALLOC\_SLABS  
    \{  
        char \*pre\_alloc = getenv(”T\_MEMD\_SLABS\_ALLOC”);  
        if (!pre\_alloc || atoi(pre\_alloc)) \{  
            slabs\_preallocate(limit / POWER\_BLOCK);  
        \}  
    \}  
\#endif  
\}

由上可以看出，memcached的内存分配是有冗余的，当一个slab不能被它所拥有的chunk大小整除时，slab尾部剩余的空间就被丢弃了，如id40中，两个chunk占用了1009384字节，这个slab一共有1MB，那么就有39192字节被浪费了。

Memcached使用这种方式来分配内存，是为了可以快速的通过item长度定位出slab的classid，有一点类似hash，因为item的长度是可以计算的，比如一个item的长度是300字节，在1.2中就可以得到它应该保存在id7的slab中，因为按照上面的计算方法，id6的chunk大小是252字节，id7的chunk大小是316字节，id8的chunk大小是396字节，表示所有252到316字节的item都应该保存在id7中。同理，在1.1中，也可以计算得到它出于256和512之间，应该放在chunk\_size为512的id9中(32位系统）。

Memcached初始化的时候，会初始化slab（前面可以看到，在main函数中调用了slabs\_init()）。它会在slabs\_init()中检查一个常量DONT\_PREALLOC\_SLABS，如果这个没有被定义，说明使用预分配内存方式初始化slab，这样在所有已经定义过的slabclass中，每一个id创建一个slab。这样就表示，1.2在默认的环境中启动进程后要分配41MB的slab空间，在这个过程里，memcached的第二个内存冗余发生了，因为有可能一个id根本没有被使用过，但是它也默认申请了一个slab，每个slab会用掉1MB内存

当一个slab用光后，又有新的item要插入这个id，那么它就会重新申请新的slab，申请新的slab时，对应id的slab链表就要增长，这个链表是成倍增长的，在函数grow\_slab\_list函数中，这个链的长度从1变成2，从2变成4，从4变成8……：

CODE:

static int grow\_slab\_list (unsigned int id) \{  
    slabclass\_t \*p = &slabclass\[id\];  
    if (p->slabs == p->list\_size) \{  
        size\_t new\_size =  p->list\_size ? p->list\_size \* 2 : 16;   
        void \*new\_list = realloc(p->slab\_list, new\_size\*sizeof(void\*));  
        if (new\_list == 0) return 0;  
        p->list\_size = new\_size;  
        p->slab\_list = new\_list;  
    \}  
    return 1;  
\}

在定位item时，都是使用slabs\_clsid函数，传入参数为item大小，返回值为classid，由这个过程可以看出，memcached的第三个内存冗余发生在保存item的过程中，item总是小于或等于chunk大小的，当item小于chunk大小时，就又发生了空间浪费。

**◎Memcached的NewHash算法**

Memcached的item保存基于一个大的hash表，它的实际地址就是slab中的chunk偏移，但是它的定位是依靠对key做hash的结果，在primary\_hashtable中找到的。在assoc.c和items.c中定义了所有的hash和item操作。

Memcached使用了一个叫做NewHash的算法，它的效果很好，效率也很高。1.1和1.2的NewHash有一些不同，主要的实现方式还是一样的，1.2的hash函数是经过整理优化的，适应性更好一些。

NewHash的原型参考：http://burtleburtle.net/bob/hash/evahash.html。数学家总是有点奇怪，呵呵～

为了变换方便，定义了u4和u1两种数据类型，u4就是无符号的长整形，u1就是无符号char(0-255)。

具体代码可以参考1.1和1.2源码包。

注意这里的hashtable长度，1.1和1.2也是有区别的，1.1中定义了HASHPOWER常量为20，hashtable表长为hashsize(HASHPOWER)，就是4MB（hashsize是一个宏，表示1右移n位），1.2中是变量16，即hashtable表长65536：

CODE:

typedef  unsigned long  int  ub4;   /\* unsigned 4-byte quantities \*/  
typedef  unsigned       char ub1;   /\* unsigned 1-byte quantities \*/

\#define hashsize(n) ((ub4)1<<(n))  
\#define hashmask(n) (hashsize(n)-1)

在assoc\_init()中，会对primary\_hashtable做初始化，对应的hash操作包括：assoc\_find()、assoc\_expand()、assoc\_move\_next\_bucket()、assoc\_insert()、assoc\_delete()，对应于item的读写操作。其中assoc\_find()是根据key和key长寻找对应的item地址的函数（注意在C中，很多时候都是同时直接传入字符串和字符串长度，而不是在函数内部做strlen），返回的是item结构指针，它的数据地址在slab中的某个chunk上。

items.c是数据项的操作程序，每一个完整的item包括几个部分，在item\_make\_header()中定义为：

key：键  
nkey：键长  
flags：用户定义的flag（其实这个flag在memcached中没有启用）  
nbytes：值长（包括换行符号/r/n）  
suffix：后缀Buffer  
nsuffix：后缀长

一个完整的item长度是键长＋值长＋后缀长＋item结构大小（32字节），item操作就是根据这个长度来计算slab的classid的。

hashtable中的每一个桶上挂着一个双链表，item\_init()的时候已经初始化了heads、tails、sizes三个数组为0，这三个数组的大小都为常量LARGEST\_ID（默认为255，这个值需要配合factor来修改），在每次item\_assoc()的时候，它会首先尝试从slab中获取一块空闲的chunk，如果没有可用的chunk，会在链表中扫描50次，以得到一个被LRU踢掉的item，将它unlink，然后将需要插入的item插入链表中。

注意item的refcount成员。item被unlink之后只是从链表上摘掉，不是立刻就被free的，只是将它放到删除队列中（item\_unlink\_q()函数）。

item对应一些读写操作，包括remove、update、replace，当然最重要的就是alloc操作。

item还有一个特性就是它有过期时间，这是memcached的一个很有用的特性，很多应用都是依赖于memcached的item过期，比如session存储、操作锁等。item\_flush\_expired()函数就是扫描表中的item，对过期的item执行unlink操作，当然这只是一个回收动作，实际上在get的时候还要进行时间判断：

CODE:

/\* expires items that are more recent than the oldest\_live setting. \*/  
void item\_flush\_expired() \{  
    int i;    
    item \*iter, \*next;  
    if (! settings.oldest\_live)  
        return;   
    for (i = 0; i < LARGEST\_ID; i++) \{  
        /\* The LRU is sorted in decreasing time order, and an item’s timestamp  
         \* is never newer than its last access time, so we only need to walk  
         \* back until we hit an item older than the oldest\_live time.  
         \* The oldest\_live checking will auto-expire the remaining items.  
         \*/  
        for (iter = heads\[i\]; iter != NULL; iter = next) \{   
            if (iter->time >= settings.oldest\_live) \{  
                next = iter->next;  
                if ((iter->it\_flags & ITEM\_SLABBED) == 0) \{   
                    item\_unlink(iter);  
                \}         
            \} else \{  
                /\* We’ve hit the first old item. Continue to the next queue. \*/  
                break;    
            \}         
        \}         
    \}  
\}

CODE:

/\* wrapper around assoc\_find which does the lazy expiration/deletion logic \*/  
item \*get\_item\_notedeleted(char \*key, size\_t nkey, int \*delete\_locked) \{  
    item \*it = assoc\_find(key, nkey);  
    if (delete\_locked) \*delete\_locked = 0;  
    if (it && (it->it\_flags & ITEM\_DELETED)) \{  
        /\* it’s flagged as delete-locked.  let’s see if that condition  
           is past due, and the 5-second delete\_timer just hasn’t  
           gotten to it yet… \*/  
        if (! item\_delete\_lock\_over(it)) \{  
            if (delete\_locked) \*delete\_locked = 1;  
            it = 0;   
        \}         
    \}  
    if (it && settings.oldest\_live && settings.oldest\_live <= current\_time &&  
        it->time <= settings.oldest\_live) \{  
        item\_unlink(it);  
        it = 0;   
    \}  
    if (it && it->exptime && it->exptime <= current\_time) \{  
        item\_unlink(it);  
        it = 0;   
    \}  
    return it;  
\}

Memcached的内存管理方式是非常精巧和高效的，它很大程度上减少了直接alloc系统内存的次数，降低函数开销和内存碎片产生几率，虽然这种方式会造成一些冗余浪费，但是这种浪费在大型系统应用中是微不足道的。  
![slabs.png][]

**◎Memcached的理论参数计算方式**

影响 memcached 工作的几个参数有：

常量REALTIME\_MAXDELTA 60\*60\*24\*30  
最大30天的过期时间

conn\_init()中的freetotal（=200）  
最大同时连接数

常量KEY\_MAX\_LENGTH 250  
最大键长

settings.factor（=1.25）  
factor将影响chunk的步进大小

settings.maxconns（=1024）  
最大软连接

settings.chunk\_size（=48）  
一个保守估计的key+value长度，用来生成id1中的chunk长度（1.2）。id1的chunk长度等于这个数值加上item结构体的长度（32），即默认的80字节。

常量POWER\_SMALLEST 1  
最小classid（1.2）

常量POWER\_LARGEST 200  
最大classid（1.2）

常量POWER\_BLOCK 1048576  
默认slab大小

常量CHUNK\_ALIGN\_BYTES (sizeof(void \*))  
保证chunk大小是这个数值的整数倍，防止越界（void \*的长度在不同系统上不一样，在标准32位系统上是4）

常量ITEM\_UPDATE\_INTERVAL 60  
队列刷新间隔

常量LARGEST\_ID 255  
最大item链表数（这个值不能比最大的classid小）

变量hashpower（在1.1中是常量HASHPOWER）  
决定hashtable的大小

根据上面介绍的内容及参数设定，可以计算出的一些结果：

1、在memcached中可以保存的item个数是没有软件上限的，之前我的100万的说法是错误的。  
2、假设NewHash算法碰撞均匀，查找item的循环次数是item总数除以hashtable大小（由hashpower决定），是线性的。  
3、Memcached限制了可以接受的最大item是1MB，大于1MB的数据不予理会。  
4、Memcached的空间利用率和数据特性有很大的关系，又与DONT\_PREALLOC\_SLABS常量有关。 在最差情况下，有198个slab会被浪费（所有item都集中在一个slab中，199个id全部分配满）。

**◎Memcached的定长优化**

根据上面几节的描述，多少对memcached有了一个比较深入的认识。在深入认识的基础上才好对它进行优化。

Memcached本身是为变长数据设计的，根据数据特性，可以说它是“面向大众”的设计，但是很多时候，我们的数据并不是这样的“普遍”，典型的情况中，一种是非均匀分布，即数据长度集中在几个区域内（如保存用户 Session）；另一种更极端的状态是等长数据（如定长键值，定长数据，多见于访问、在线统计或执行锁）。

这里主要研究一下定长数据的优化方案（1.2），集中分布的变长数据仅供参考，实现起来也很容易。

解决定长数据，首先需要解决的是slab的分配问题，第一个需要确认的是我们不需要那么多不同chunk长度的slab，为了最大限度地利用资源，最好chunk和item等长，所以首先要计算item长度。

在之前已经有了计算item长度的算法，需要注意的是，除了字符串长度外，还要加上item结构的长度32字节。

假设我们已经计算出需要保存200字节的等长数据。

接下来是要修改slab的classid和chunk长度的关系。在原始版本中，chunk长度和classid是有对应关系的，现在如果把所有的chunk都定为200个字节，那么这个关系就不存在了，我们需要重新确定这二者的关系。一种方法是，整个存储结构只使用一个固定的id，即只使用199个槽中的1个，在这种条件下，就一定要定义DONT\_PREALLOC\_SLABS来避免另外的预分配浪费。另一种方法是建立一个hash关系，来从item确定classid，不能使用长度来做键，可以使用key的NewHash结果等不定数据，或者直接根据key来做hash（定长数据的key也一定等长）。这里简单起见，选择第一种方法，这种方法的不足之处在于只使用一个id，在数据量非常大的情况下，slab链会很长（因为所有数据都挤在一条链上了），遍历起来的代价比较高。

前面介绍了三种空间冗余，设置chunk长度等于item长度，解决了第一种空间浪费问题，不预申请空间解决了第二种空间浪费问题，那么对于第一种问题（slab内剩余）如何解决呢，这就需要修改POWER\_BLOCK常量，使得每一个slab大小正好等于chunk长度的整数倍，这样一个slab就可以正好划分成n个chunk。这个数值应该比较接近1MB，过大的话同样会造成冗余，过小的话会造成次数过多的alloc，根据chunk长度为200，选择1000000作为POWER\_BLOCK的值，这样一个slab就是100万字节，不是1048576。三个冗余问题都解决了，空间利用率会大大提升。

修改 slabs\_clsid 函数，让它直接返回一个定值（比如 1 ）：

CODE:

unsigned int slabs\_clsid(size\_t size) \{  
        return 1;  
\}

修改slabs\_init函数，去掉循环创建所有classid属性的部分，直接添加slabclass\[1\]：

CODE:

slabclass\[1\].size = 200;                //每chunk200字节  
slabclass\[1\].perslab = 5000;        //1000000/200

**◎Memcached客户端**

Memcached是一个服务程序，使用的时候可以根据它的协议，连接到memcached服务器上，发送命令给服务进程，就可以操作上面的数据。为了方便使用，memcached有很多个客户端程序可以使用，对应于各种语言，有各种语言的客户端。基于C语言的有libmemcache、APR\_Memcache；基于Perl的有Cache::Memcached；另外还有Python、Ruby、Java、C\#等语言的支持。PHP的客户端是最多的，不光有mcache和PECL memcache两个扩展，还有大把的由PHP编写的封装类，下面介绍一下在PHP中使用memcached的方法：

mcache扩展是基于libmemcache再封装的。libmemcache一直没有发布stable版本，目前版本是1.4.0-rc2，可以在这里找到。libmemcache有一个很不好的特性，就是会向stderr写很多错误信息，一般的，作为lib使用的时候，stderr一般都会被定向到其它地方，比如Apache的错误日志，而且libmemcache会自杀，可能会导致异常，不过它的性能还是很好的。

mcache扩展最后更新到1.2.0-beta10，作者大概是离职了，不光停止更新，连网站也打不开了（~\_~），只能到其它地方去获取这个不负责的扩展了。解压后安装方法如常：phpize & configure & make & make install，一定要先安装libmemcache。使用这个扩展很简单：

CODE:

<?php  
$mc = memcache();    // 创建一个memcache连接对象，注意这里不是用new！  
$mc->add\_server(‘localhost’, 11211);    // 添加一个服务进程  
$mc->add\_server(‘localhost’, 11212);    // 添加第二个服务进程  
$mc->set(‘key1′, ‘Hello’);    // 写入key1 => Hello  
$mc->set(‘key2′, ‘World’, 10);    // 写入key2 => World，10秒过期  
$mc->set(‘arr1′, array(‘Hello’, ‘World’));    // 写入一个数组  
$key1 = $mc->get(‘key1′);    // 获取’key1′的值，赋给$key1  
$key2 = $mc->get(‘key2′);    // 获取’key2′的值，赋给$key2，如果超过10秒，就取不到了  
$arr1 = $mc->get(‘arr1′);    // 获取’arr1′数组  
$mc->delete(‘arr1′);    // 删除’arr1′  
$mc->flush\_all();    // 删掉所有数据  
$stats = $mc->stats();    // 获取服务器信息  
var\_dump($stats);    // 服务器信息是一个数组  
?>

这个扩展的好处是可以很方便地实现分布式存储和负载均衡，因为它可以添加多个服务地址，数据在保存的时候是会根据hash结果定位到某台服务器上的，这也是libmemcache的特性。libmemcache支持集中hash方式，包括CRC32、ELF和Perl hash。

PECL memcache是PECL发布的扩展，目前最新版本是2.1.0，可以在pecl网站得到。memcache扩展的使用方法可以在新一些的PHP手册中找到，它和mcache很像，真的很像：

CODE:

<?php

$memcache

= new Memcache;  
$memcache->connect(‘localhost’, 11211) or die (“Could not connect”);$version = $memcache->getVersion();  
echo “Server’s version: ”.$version.“n”;$tmp\_object = new stdClass;  
$tmp\_object->str\_attr = ‘test’;  
$tmp\_object->int\_attr = 123;$memcache->set(‘key’, $tmp\_object, false, 10) or die (“Failed to save data at the server”);  
echo “Store data in the cache (data will expire in 10 seconds)n”;$get\_result = $memcache->get(‘key’);  
echo “Data from the cache:n”;var\_dump($get\_result);?>

这个扩展是使用php的stream直接连接memcached服务器并通过socket发送命令的。它不像libmemcache那样完善，也不支持add\_server这种分布操作，但是因为它不依赖其它的外界程序，兼容性要好一些，也比较稳定。至于效率，差别不是很大。

另外，有很多的PHP class可以使用，比如MemcacheClient.inc.php，phpclasses.org上可以找到很多，一般都是对perl client API的再封装，使用方式很像。

◎BSM\_Memcache

从C client来说，APR\_Memcache是一个很成熟很稳定的client程序，支持线程锁和原子级操作，保证运行的稳定性。不过它是基于APR的（APR将在最后一节介绍），没有libmemcache的应用范围广，目前也没有很多基于它开发的程序，现有的多是一些Apache Module，因为它不能脱离APR环境运行。但是APR倒是可以脱离Apache单独安装的，在APR网站上可以下载APR和APR-util，不需要有Apache，可以直接安装，而且它是跨平台的。

BSM\_Memcache是我在BS.Magic项目中开发的一个基于APR\_Memcache的PHP扩展，说起来有点拗口，至少它把APR扯进了PHP扩展中。这个程序很简单，也没做太多的功能，只是一种形式的尝试，它支持服务器分组。

和mcache扩展支持多服务器分布存储不同，BSM\_Memcache支持多组服务器，每一组内的服务器还是按照hash方式来分布保存数据，但是两个组中保存的数据是一样的，也就是实现了热备，它不会因为一台服务器发生单点故障导致数据无法获取，除非所有的服务器组都损坏（例如机房停电）。当然实现这个功能的代价就是性能上的牺牲，在每次添加删除数据的时候都要扫描所有的组，在get数据的时候会随机选择一组服务器开始轮询，一直到找到数据为止，正常情况下一次就可以获取得到。

BSM\_Memcache只支持这几个函数：

CODE:

zend\_function\_entry bsm\_memcache\_functions\[\] =  
\{  
    PHP\_FE(mc\_get,          NULL)  
    PHP\_FE(mc\_set,          NULL)  
    PHP\_FE(mc\_del,          NULL)  
    PHP\_FE(mc\_add\_group,    NULL)  
    PHP\_FE(mc\_add\_server,   NULL)  
    PHP\_FE(mc\_shutdown,     NULL)  
    \{NULL, NULL, NULL\}  
\};

mc\_add\_group函数返回一个整形（其实应该是一个object，我偷懒了~\_~）作为组ID，mc\_add\_server的时候要提供两个参数，一个是组ID，一个是服务器地址（ADDR![tongue.gif][]ORT）。

CODE:

/\*\*  
\* Add a server group  
\*/  
PHP\_FUNCTION(mc\_add\_group)  
\{  
    apr\_int32\_t group\_id;  
    apr\_status\_t rv;

if (0 != ZEND\_NUM\_ARGS())  
    \{  
        WRONG\_PARAM\_COUNT;  
        RETURN\_NULL();  
    \}

group\_id = free\_group\_id();  
    if (-1 == group\_id)  
    \{  
        RETURN\_FALSE;  
    \}

apr\_memcache\_t \*mc;  
    rv = apr\_memcache\_create(p, MAX\_G\_SERVER, 0, &mc);

add\_group(group\_id, mc);

RETURN\_DOUBLE(group\_id);  
\}

CODE:

/\*\*  
\* Add a server into group  
\*/  
PHP\_FUNCTION(mc\_add\_server)  
\{  
    apr\_status\_t rv;  
    apr\_int32\_t group\_id;  
    double g;  
    char \*srv\_str;  
    int srv\_str\_l;

if (2 != ZEND\_NUM\_ARGS())  
    \{  
        WRONG\_PARAM\_COUNT;  
    \}

if (zend\_parse\_parameters(ZEND\_NUM\_ARGS() TSRMLS\_CC, “ds”, &g, &srv\_str, &srv\_str\_l) == FAILURE)  
    \{  
        RETURN\_FALSE;  
    \}

group\_id = (apr\_int32\_t) g;

if (-1 == is\_validate\_group(group\_id))  
    \{  
        RETURN\_FALSE;  
    \}

char \*host, \*scope;  
    apr\_port\_t port;

rv = apr\_parse\_addr\_port(&host, &scope, &port, srv\_str, p);  
    if (APR\_SUCCESS == rv)  
    \{  
        // Create this server object  
        apr\_memcache\_server\_t \*st;  
        rv = apr\_memcache\_server\_create(p, host, port, 0, 64, 1024, 600, &st);  
        if (APR\_SUCCESS == rv)  
        \{  
            if (NULL == mc\_groups\[group\_id\])  
            \{  
                RETURN\_FALSE;  
            \}

// Add server  
            rv = apr\_memcache\_add\_server(mc\_groups\[group\_id\], st);

if (APR\_SUCCESS == rv)  
            \{  
                RETURN\_TRUE;  
            \}  
        \}  
    \}

RETURN\_FALSE;  
\}

在set和del数据的时候，要循环所有的组：

CODE:

/\*\*  
\* Store item into all groups  
\*/  
PHP\_FUNCTION(mc\_set)  
\{  
    char \*key, \*value;  
    int key\_l, value\_l;  
    double ttl = 0;  
    double set\_ct = 0;

if (2 != ZEND\_NUM\_ARGS())  
    \{  
        WRONG\_PARAM\_COUNT;  
    \}

if (zend\_parse\_parameters(ZEND\_NUM\_ARGS() TSRMLS\_CC, “ss|d”, &key, &key\_l, &value, &value\_l, ttl) == FAILURE)  
    \{  
        RETURN\_FALSE;  
    \}

// Write data into every object  
    apr\_int32\_t i = 0;  
    if (ttl < 0)  
    \{  
        ttl = 0;  
    \}

apr\_status\_t rv;

for (i = 0; i < MAX\_GROUP; i++)  
    \{  
        if (0 == is\_validate\_group(i))  
        \{  
            // Write it!  
            rv = apr\_memcache\_add(mc\_groups\[i\], key, value, value\_l, (apr\_uint32\_t) ttl, 0);  
            if (APR\_SUCCESS == rv)  
            \{  
                set\_ct++;  
            \}  
        \}  
    \}

RETURN\_DOUBLE(set\_ct);  
\}

在mc\_get中，首先要随机选择一个组，然后从这个组开始轮询：

CODE:

/\*\*  
\* Fetch a item from a random group  
\*/  
PHP\_FUNCTION(mc\_get)  
\{                 
    char \*key, \*value = NULL;  
    int key\_l;  
    apr\_size\_t value\_l;

if (1 != ZEND\_NUM\_ARGS())  
    \{  
        WRONG\_PARAM\_COUNT;  
    \}

if (zend\_parse\_parameters(ZEND\_NUM\_ARGS() TSRMLS\_CC, “s”, &key, &key\_l) == FAILURE)  
    \{  
        RETURN\_MULL();  
    \}  
      
    // I will try …  
    // Random read  
    apr\_int32\_t curr\_group\_id = random\_group();  
    apr\_int32\_t i = 0;  
    apr\_int32\_t try = 0;  
    apr\_uint32\_t flag;  
    apr\_memcache\_t \*oper;  
    apr\_status\_t rv;

for (i = 0; i < MAX\_GROUP; i++)  
    \{  
        try = i + curr\_group\_id;  
        try = try % MAX\_GROUP;  
        if (0 == is\_validate\_group(try))  
        \{  
            // Get a value  
            oper = mc\_groups\[try\];  
            rv = apr\_memcache\_getp(mc\_groups\[try\], p, (const char \*) key, &value, &value\_l, 0);  
            if (APR\_SUCCESS == rv)  
            \{  
                RETURN\_STRING(value, 1);  
            \}  
        \}  
    \}

RETURN\_FALSE;  
\}

CODE:

/\*\*  
\* Random group id  
\* For mc\_get()  
\*/  
apr\_int32\_t random\_group()  
\{  
    struct timeval tv;  
    struct timezone tz;  
    int usec;

gettimeofday(&tv, &tz);

usec = tv.tv\_usec;

int curr = usec % count\_group();

return (apr\_int32\_t) curr;  
\}

BSM\_Memcache的使用方式和其它的client类似：

CODE:

<?php  
$g1 = mc\_add\_group();    // 添加第一个组  
$g2 = mc\_add\_group();    // 添加第二个组  
mc\_add\_server($g1, ‘localhost:11211′);    // 在第一个组中添加第一台服务器  
mc\_add\_server($g1, ‘localhost:11212′);    // 在第一个组中添加第二台服务器  
mc\_add\_server($g2, ‘10.0.0.16:11211′);    // 在第二个组中添加第一台服务器  
mc\_add\_server($g2, ‘10.0.0.17:11211′);    // 在第二个组中添加第二台服务器

mc\_set(‘key’, ‘Hello’);    // 写入数据  
$key = mc\_get(‘key’);    // 读出数据  
mc\_del(‘key’);    // 删除数据  
mc\_shutdown();    // 关闭所有组  
?>

APR\_Memcache的相关资料可以在这里找到，BSM\_Memcache可以在本站下载。

**◎APR环境介绍**

APR的全称：Apache Portable Runtime。它是Apache软件基金会创建并维持的一套跨平台的C语言库。它从Apache httpd1.x中抽取出来并独立于httpd之外，Apache httpd2.x就是建立在APR上。APR提供了很多方便的API接口可供使用，包括如内存池、字符串操作、网络、数组、hash表等实用的功能。开发Apache2 Module要接触很多APR函数，当然APR可以独立安装独立使用，可以用来写自己的应用程序，不一定是Apache httpd的相关开发。

**◎后记**

这是我在农历丙戌年（我的本命年）的最后一篇文章，由于Memcached的内涵很多，仓促整理一定有很多遗漏和错误。感谢新浪网提供的研究机会，感谢部门同事的帮助。

NP博士 02-13-2007

*原文发表于：http://www.54np.com/  
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