memcache 內部原理實現

 

Lazy Expiration
　　memcached 內部不會監視記錄是否過時，而是在 get 時查看記錄的時間戳，檢查記錄是否過時。這
　　種技術被稱爲 lazy（惰性）expiration。所以，memcached 不會在過時監視上耗費 CPU 時間。

LRU（ Least Recently Used 最近少使用）：

　　從緩存中有效刪除數據的原理
　　memcached 優先使用已超時的記錄的空間，但即便若是也會發生空間不夠用的狀況，這時就要用LRU策略進制進行空間分配
　　從最近未被使用的記錄中搜索，並將空間分配給新的記錄

　　指定 -M 參數禁用LRU，內存寫滿後會返回錯誤 memcached 畢竟不是存儲器，而是緩存，因此推薦使用 LRU

 

分佈式算法： 

memcached的分佈式算法是在客戶端實現的，當一個key肯定的時候也就肯定了他要存儲的mc節點
算法：crc32(key)/n key爲要緩存的鍵，n爲連接的服務器節點數
優勢：餘數計算的方法簡單，數據的分散性也至關優秀
缺點：當添加或移除服務器時，餘數就會產生鉅變，從而影響緩存的命中率。

解決方案：
一致性 hash 算法（Consistent Hashing）
首先計算出節點的hash值，分佈到 0~2^32的園上，而後用一樣的方法求出存儲數據的鍵的hash值，並映射到圓上
從映射位置開始順時針開始查找，首次遇到的服務器則爲要存儲的節點，若是超事後仍找不到則放到 第一臺節點上

採用這種算法，當增長或減小服務器時只有不多的部分key會受到影響

虛擬節點：當節點數很是少時，分佈會不均勻，能夠把節點放大幾百倍，而後一個節點對應多個虛擬虛擬解決，會達到一樣的效果

Memcached、Key-Value Store 、Bittorrent DHT、LVS中都採用了Consistent Hashing算法

http://blog.csdn.net/sparkliang/article/details/5279393

 

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