memcached和redis相关 博客分类： 总结-2014

memcached： c实现的服务端，java实现的客户端有很多spymemcached据说代码写的不咋的

我们现在用的xmemached；国产的也是基于nio实现

 

 1：memcached特点

 2： 协议

 3： 原理简介 

 

 memcached： 内存keyvalue结构，很好的水平扩展，容易集群；不支持持久化

 

memcached在数据删除方面有效利用资源

数据不会真正从memcached中消失

 memcached不会释放已分配的内存。记录超时后，客户端就无法再看见该记录（invisible，透明）， 其存储空间即可重复使用。

Lazy Expiration

memcached内部不会监视记录是否过期，而是在get时查看记录的时间戳，检查记录是否过期。 这种技术被称为lazy（惰性）expiration。因此，memcached不会在过期监视上耗费CPU时间。（和redis超时机制差不多）

LRU：从缓存中有效删除数据的原理

memcached会优先使用已超时的记录的空间，但即使如此，也会发生追加新记录时空间不足的情况， 此时就要使用名为 Least Recently Used（LRU）机制来分配空间。 顾名思义，这是删除“最近最少使用”的记录的机制。 因此，当memcached的内存空间不足时（无法从slab class 获取到新的空间时），就从最近未被使用的记录中搜索，并将其空间分配给新的记录。 从缓存的实用角度来看，该模型十分理想。

不过，有些情况下LRU机制反倒会造成麻烦。memcached启动时通过“-M”参数可以禁止LRU，如下所示：

$ memcached -M -m 1024

启动时必须注意的是，小写的“-m”选项是用来指定最大内存大小的。不指定具体数值则使用默认值64MB。

指定“-M”参数启动后，内存用尽时memcached会返回错误。 话说回来，memcached毕竟不是存储器，而是缓存，所以推荐使用LRU。

2： 分布式算法，一致性hash

 3：单个命令式原子的，提高cas操作

4：memcached高并发失效问题：

     1：缓存失效时候，很可能高并发查询DB的情况

          就是在你比如缓存了key=list vlaue=xxx的对象时候，失效了导致很多线程过来查询db

         解决方法： 后台定时一个任务去更新缓存，显然不可取

                            在失效的时候保证只有一个线程进入db，先更新缓存，如何保证只有一个线程更新呢？

        public list Pget test(int id){

                 llist list = client.get(getKey(id));

                if(list == null){ // 这里保证  加锁？ 可以但是分布式环境肯定不行，只能用分布式锁？

                      client.set(getListFromDB(id), time);

                 }else{

                       xx

                 }

      }

       可以考虑用memcahe的add方法：但是所有倒要等待这个，如果时间稍长点就会对服务器造成想不到的压力， 如何做：可以想办法在过期前就更新，我们可以把对应的过期时间也保存起来没取一次判定是否更新

具体情况具体分析吧：

     (redis也有这种情况)

 

 

Redis：

       丰富的数据结构 string hash list set zset， 高效的内存，可以持久化

       缺点： 目前不支持服务端集群，3.0应该可以解决

 

我们目前架构是接合redis 和mysql，redis开启了AOP昨晚对mysql的辅助，提高分布式锁，减少mysql压力

·1： 游戏的实时聊天

 2： 排行榜

 3:  标记，计数，开关

 4： 接合mysql分页

 5： 串行化，分布式锁，

等

   在jedis层面再对redis进行一次分装，可以参考spring data redis设计，

目前木有分片，也没怎么研究过，

  

 

redis持久化： rdb和aof

rdb快照的方式 ，通过save来配置；

 

redis的事务和乐观锁

乐观锁 watch

事务  multi  exec； 事务不支持回滚，

 

mysql实现乐观锁； 在表的字段加一个version版本号，更新的时候+1；