Memcache 内存分配策略和性能(使用)状态检查
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前言：
一直在使用Memcache，但是对其内部的问题，如它内存是怎么样被使用的，使用一段时间后想看看一些状态怎么样？一直都不清楚，查了又忘记，现在整理出该篇文章，方便自己查阅。本文不涉及安装、操作。有兴趣的同学可以查看之前写的文章和Google。
1：参数
memcached -h memcached 1.4.14 -p TCP端口，默认为11211，可以不设置 -UUDP端口，默认为11211，0为关闭 -sUNIX socket -aaccess mask for UNIX socket, in octal (default: 0700) -l 监听的 IP 地址，本机可以不设置此参数 -d 以守护程序（daemon）方式运行 -u 指定用户，如果当前为 root ，需要使用此参数指定用户 -m 最大内存使用，单位MB。默认64MB -M 禁止LRU策略，内存耗尽时返回错误，而不是删除项 -c 最大同时连接数，默认是1024 -v verbose (print errors/warnings while in event loop) -vv very verbose (also print client commands/reponses) -vvv extremely verbose (also print internal state transitions) -h 帮助信息 -i print memcached and libevent license -P保存PID到指定文件 -f 增长因子，默认1.25 -n初始chunk=key+suffix+value+32结构体，默认48字节 -L 启用大内存页，可以降低内存浪费，改进性能 -t 线程数，默认4。由于memcached采用NIO，所以更多线程没有太多作用 -R 每个event连接最大并发数，默认20 -C 禁用CAS命令（可以禁止版本计数，减少开销） -b Set the backlog queue limit (default: 1024) -B Binding protocol-one of ascii, binary or auto (default) -I 调整分配slab页的大小，默认1M，最小1k到128M
上面加粗的参数，需要重点关注，正常启动的例子:
启动： /usr/bin/memcached -m 64 -p 11212 -u nobody -c 2048 -f 1.1 -I 1024 -d -l 10.211.55.9 连接： telnet 10.211.55.9 11212 Trying 10.211.55.9... Connected to 10.211.55.9. Escape character is '^]'.
可以通过命令查看所有参数：stats settings
2：理解memcached的内存存储机制
Memcached默认情况下采用了名为Slab Allocator的机制分配、管理内存。在该机制出现以前，内存的分配是通过对所有记录简单地进行malloc和free来进行的。但是，这种方式会导致内存碎片，加重操作系统内存管理器的负担，最坏的情况下，会导致操作系统比memcached进程本身还慢。Slab Allocator就是为解决该问题而诞生的。
Slab Allocator的基本原理是按照预先规定的大小，将分配的内存以page为单位，默认情况下一个page是1M，可以通过-I参数在启动时指定，分割成各种尺寸的块（chunk）， 并把尺寸相同的块分成组（chunk的集合），如果需要申请内存时，memcached会划分出一个新的page并分配给需要的slab区域。page一旦被分配在重启前不会被回收或者重新分配，以解决内存碎片问题。
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分配给Slab的内存空间，默认是1MB。分配给Slab之后根据slab的大小切分成chunk。
Chunk
用于缓存记录的内存空间。
Slab Class
特定大小的chunk的组。
Memcached并不是将所有大小的数据都放在一起的，而是预先将数据空间划分为一系列slabs，每个slab只负责一定范围内的数据存储。memcached根据收到的数据的大小，选择最适合数据大小的slab。memcached中保存着slab内空闲chunk的列表，根据该列表选择chunk，然后将数据缓存于其中。
如图所示，每个slab只存储大于其上一个slab的size并小于或者等于自己最大size的数据。例如：100字节大小的字符串会被存到slab2（88-112）中，每个slab负责的空间是不等的，memcached默认情况下下一个slab的最大值为前一个的1.25倍，这个可以通过修改-f参数来修改增长比例。
Slab Allocator解决了当初的内存碎片问题，但新的机制也给memcached带来了新的问题。chunk是memcached实际存放缓存数据的地方，这个大小就是管理它的slab的最大存放大小。每个slab中的chunk大小是一样的，如上图所示slab1的chunk大小是88字节，slab2是112字节。由于分配的是特定长度的内存，因此无法有效利用分配的内存。例如，将100字节的数据缓存到128字节的chunk中，剩余的28字节就浪费了。这里需要注意的是chunk中不仅仅存放缓存对象的value，而且保存了缓存对象的key，expire time， flag等详细信息。所以当set 1字节的item，需要远远大于1字节的空间存放。
memcached在启动时指定 Growth Factor因子（通过-f选项）， 就可以在某种程度上控制slab之间的差异。默认值为1.25。
slab的内存分配具体过程如下：
Memcached在启动时通过-m参数指定最大使用内存，但是这个不会一启动就占用完，而是逐步分配给各slab的。如果一个新的数据要被存放，首先选择一个合适的slab，然后查看该slab是否还有空闲的chunk，如果有则直接存放进去；如果没有则要进行申请，slab申请内存时以page为单位，无论大小为多少，都会有1M大小的page被分配给该slab（该page不会被回收或者重新分配，永远都属于该slab）。申请到page后，slab会将这个page的内存按chunk的大小进行切分，这样就变成了一个chunk的数组，再从这个chunk数组中选择一个用于存储数据。若没有空闲的page的时候，则会对改slab进行LRU，而不是对整个memcache进行LRU。
以上大致讲解了memcache的内存分配策略，下面来说明如何查看memcache的使用状况。
3，memcache状态和性能查看
① 命中率 ：stats命令
按照下面的图来解读分析
get_hits表示读取cache命中的次数，get_misses是读取失败的次数，即尝试读取不存在的缓存数据。即：
命中率=get_hits / (get_hits + get_misses)
命中率越高说明cache起到的缓存作用越大。但是在实际使用中，这个命中率不是有效数据的命中率，有些时候get操作可能只是检查一个key存在不存在，这个时候miss也是正确的，这个命中率是从memcached启动开始所有的请求的综合值，不能反映一个时间段内的情况，所以要排查memcached的性能问题，还需要更详细的数值。但是高的命中率还是能够反映出memcached良好的使用情况，突然下跌的命中率能够反映大量cache丢失的发生。
② 观察各slab的items的情况：Stats items命令
主要参数说明：
| outofmemory | slab class为新item分配空间失败的次数。这意味着你运行时带上了-M或者移除操作失败 |
| number | 存放的数据总数 |
| age | 存放的数据中存放时间最久的数据已经存在的时间，以秒为单位 |
| evicted | 不得不从LRU中移除未过期item的次数 |
| evicted_time | 自最后一次清除过期item起所经历的秒数，即最后被移除缓存的时间，0表示当前就有被移除，用这个来判断数据被移除的最近时间 |
| evicted_nonzero | 没有设置过期时间（默认30天），但不得不从LRU中称除该未过期的item的次数 |
因为memcached的内存分配策略导致一旦memcached的总内存达到了设置的最大内存，表示所有的slab能够使用的page都已经固定，这时如果还有数据放入，将导致memcached使用LRU策略剔除数据。而LRU策略不是针对所有的slabs，而是只针对新数据应该被放入的slab，例如有一个新的数据要被放入slab 3，则LRU只对slab 3进行，通过stats items就可以观察到这些剔除的情况。
注意evicted_time：并不是发生了LRU就代表memcached负载过载了，因为有些时候在使用cache时会设置过期时间为0，这样缓存将被存放30天，如果内存满了还持续放入数据，而这些为过期的数据很久没有被使用，则可能被剔除。把evicted_time换算成标准时间看下是否已经达到了你可以接受的时间，例如：你认为数据被缓存了2天是你可以接受的，而最后被剔除的数据已经存放了3天以上，则可以认为这个slab的压力其实可以接受的；但是如果最后被剔除的数据只被缓存了20秒，不用考虑，这个slab已经负载过重了。
通过上面的说明可以看到当前的memcache的slab1的状态：
items有305816个，有效时间最久的是21529秒，通过LRU移除未过期的items有95336839个，通过LRU移除没有设置过期时间的未过期items有95312220个，当前就有被清除的items，启动时没有带-M参数。
③ 观察各slabs的情况：stats slabs命令
从Stats items中如果发现有异常的slab，则可以通过stats slabs查看下该slab是不是内存分配的确有问题。
主要参数说明：
| 属性名称 | 属性说明 |
|---|---|
| chunk_size | 当前slab每个chunk的大小 |
| chunk_per_page | 每个page能够存放的chunk数 |
| total_pages | 分配给当前slab的page总数，默认1个page大小1M，可以计算出该slab的大小 |
| total_chunks | 当前slab最多能够存放的chunk数，应该等于chunck_per_page * total_page |
| used_chunks | 已经被占用的chunks总数 |
| free_chunks | 过期数据空出的chunk但还没有被使用的chunk数 |
| free_chunks_end | 新分配的但是还没有被使用的chunk数 |
这里需要注意：total_pages 这个是当前slab总共分配大的page总数，如果没有修改page的默认大小的情况下，这个数值就是当前slab能够缓存的数据的总大小（单位为M）。如果这个slab的剔除非常严重，一定要注意这个slab的page数是不是太少了。还有一个公式：
total_chunks = used_chunks + free_chunks + free_chunks_end
另外stats slabs还有2个属性：
| 属性名称 | 属性说明 |
|
active_slabs |
活动的slab总数 |
|
total_malloced |
实际已经分配的总内存数，单位为byte，这个数值决定了memcached实际还能申请多少内存，如果这个值已经达到设定的上限(和stats settings中的maxbytes对比)，则不会有新的page被分配。 |
④ 对象数量的统计：stats sizes
注意：该命令会锁定服务，暂停处理请求。该命令展示了固定chunk大小中的items的数量。也可以看出slab1(96byte)中有多少个chunks。
⑤ 查看、导出key：stats cachedump
在进入memcache中，大家都想查看cache里的key，类似redis中的keys *命令，在memcache里也可以查看，但是需要2步完成。
一是先列出items:
stats items --命令 ... ... STAT items:29:number 228 STAT items:29:age 34935 ... END
二是通过itemid取key，上面的id是29，再加上一个参数：为列出的长度，0为全部列出。
stats cachedump 29 0 --命令 ITEM 26457202 [49440 b; 1467262309 s] ... ITEM 30017977 [45992 b; 1467425702 s] ITEM 26634739 [48405 b; 1467437677 s] END --总共228个key get 26634739 取value
如何导出key呢？这里就需要通过 echo ... nc 来完成了
echo "stats cachedump 29 0" | nc 10.211.55.9 11212 >/home/zhoujy/memcache.log
在导出的时候需要注意的是：cachedump命令每次返回的数据大小只有2M，这个是memcached的代码中写死的一个数值，除非在编译前修改。
⑥ 另一个监控工具：memcached-tool，一个perl写的工具：memcache_tool.pl。
View Code
./memcached-tool 10.211.55.9:11212 --执行 # Item_Size Max_age Pages Count Full? Evicted Evict_Time OOM 1 96B 20157s 28 305816 yes 95431913 0 0 2 120B 16049s 40 349520 yes 117041737 0 0 3 152B 17574s 39 269022 yes 92679465 0 0 4 192B 18157s 43 234823 yes 78892650 0 0 5 240B 18722s 52 227188 yes 72908841 0 0 6 304B 17971s 73 251777 yes 85556469 0 0 7 384B 17881s 81 221130 yes 75596858 0 0 8 480B 17760s 70 152880 yes 53553607 0 0 9 600B 18167s 58 101326 yes 34647962 0 0 10 752B 18518s 52 72488 yes 24813707 0 0 11 944B 18903s 52 57720 yes 16707430 0 0 12 1.2K 20475s 44 38940 yes 11592923 0 0 13 1.4K 21220s 36 25488 yes 8232326 0 0 14 1.8K 22710s 35 19740 yes 6232766 0 0 15 2.3K 22027s 33 14883 yes 4952017 0 0 16 2.8K 23139s 33 11913 yes 3822663 0 0 17 3.5K 23495s 31 8928 yes 2817520 0 0 18 4.4K 22611s 29 6670 yes 2168871 0 0 19 5.5K 23652s 29 5336 yes 1636656 0 0 20 6.9K 21245s 26 3822 yes 1334189 0 0 21 8.7K 22794s 22 2596 yes 783620 0 0 22 10.8K 22443s 19 1786 yes 514953 0 0 23 13.6K 21385s 18 1350 yes 368016 0 0 24 16.9K 23782s 16 960 yes 254782 0 0 25 21.2K 23897s 14 672 yes 183793 0 0 26 26.5K 27847s 13 494 yes 117535 0 0 27 33.1K 27497s 14 420 yes 83966 0 0 28 41.4K 28246s 14 336 yes 63703 0 0 29 51.7K 33636s 12 228 yes 24239 0 0
解释：
| 列 | 含义 |
| # | slab class编号 |
| Item_Size | chunk大小 |
| Max_age | LRU内最旧的记录的生存时间 |
| pages | 分配给Slab的页数 |
| count | Slab内的记录数、chunks数、items数、keys数 |
| Full? | Slab内是否含有空闲chunk |
| Evicted | 从LRU中移除未过期item的次数 |
| Evict_Time | 最后被移除缓存的时间，0表示当前就有被移除 |
| OOM | -M参数？ |
4，总结
实际应用Memcached时，我们遇到的很多问题都是因为不了解其内存分配机制所致，希望本文能让大家初步了解Memcached在内存方便的分配机制，虽然redis等一些nosql的数据库产品在很多产品中替换了memcache，但是memcache还有很多项目会依赖它，所以还得学习来解决问题，后续出现新内容会不定时更新。
5，参考文档
Memcached内存分析、调优、集群
memcache内存分配、性能检测
memcached的基础
理解memcached的内存存储
memcached的删除机制和发展方向
memcached的分布式算法
memcached的应用和兼容程序
Memcached二三事儿