Memcache内存分配策略和性能(使用)状态检查-创新互联

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-U       UDP端口，默认为11211，0为关闭-s       UNIX socket-a       access 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       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       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 11212Trying 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。

Page

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：

    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：

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：

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 228STAT 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keyget 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：

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