Memcached深度分析

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:[Copy to clipboard]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:[Copy to clipboard]slabclass[1].size = 200;                //每chunk200字节
slabclass[1].perslab = 5000;    &nbs

凌众科技专业提供服务器租用、服务器托管、企业邮局、虚拟主机等服务，公司网站：http://www.lingzhong.cn 为了给广大客户了解更多的技术信息，本技术文章收集来源于网络,凌众科技尊重文章作者的版权，如果有涉及你的版权有必要删除你的文章，请和我们联系。以上信息与文章正文是不可分割的一部分,如果您要转载本文章,请保留以上信息，谢谢!