简述Memcached 工作原理？

Memcached面试考题 0 33

参考回答

Memcached 的工作原理可以概括为：通过键值对（Key-Value）的方式，将数据存储在内存中，从而实现快速的读写操作。其主要流程如下：

数据存储：客户端通过特定的键（Key）存储对应的数据（Value）到 Memcached 中，数据会存储在内存中并分配到合适的缓存节点。
数据查询：当需要数据时，客户端通过 Key 查询缓存。如果命中缓存（称为缓存命中），直接返回结果；否则从后端（如数据库）获取数据并更新缓存。
缓存淘汰：Memcached 使用 LRU（最近最少使用）算法，当内存不足时优先清理最久未使用的数据。

详细讲解与拓展

1. Memcached 的基本存储机制

键值对存储：Memcached 以 Key-Value 的形式存储数据，Key 是唯一标识，Value 是具体的数据内容（如字符串、对象等）。
内存存储：所有数据存储在内存中，因此读写速度极快，但数据非持久化。

2. Memcached 的运行流程

假设我们使用 Memcached 缓存用户信息，以下是详细流程：
1. 客户端存储数据：
– 客户端发送命令（如 set）将用户信息（例如 Key=User123，Value={"name": "Alice", "age": 25}）存入 Memcached。
– Memcached 服务端通过内存分配机制（Slab Allocation）为该数据分配合适的空间。
2. 客户端获取数据：
– 客户端发送命令（如 get User123）查询数据。
– Memcached 首先检查是否存在对应的 Key。
– 如果存在（缓存命中），直接返回 Value。
– 如果不存在（缓存未命中），客户端从后端数据库查询，并将结果缓存到 Memcached 中，供下次查询使用。
3. 缓存淘汰机制：
– 当内存使用达到上限时，Memcached 根据 LRU 策略清理最久未使用的缓存数据，为新数据腾出空间。

3. 核心组件与机制

Slab Allocation 内存管理：
- Memcached 将内存分为多个 slab，每个 slab 又包含固定大小的 chunk。
- 不同大小的数据存储到对应大小的 slab 中，避免频繁的内存分配和回收。
LRU 淘汰策略：
- 使用最近最少使用（Least Recently Used）算法，当内存不足时优先清理长时间未使用的数据。
分布式缓存：
- 在多节点部署中，客户端通过一致性哈希算法决定数据存储到哪一个 Memcached 服务器节点，保证分布式存储的均衡性。

4. Memcached 的协议与操作

Memcached 支持文本协议和二进制协议，常见命令包括：
- set：将数据存储到缓存中。
- get：从缓存中读取数据。
- delete：删除指定的缓存数据。
- flush_all：清空所有缓存数据。

举例说明

场景：用户登录系统。
1. 用户首次登录时，系统从数据库中查询用户信息，并将结果缓存到 Memcached。

“`text
set User123 {"name": "Alice", "age": 25} 300
“`
（缓存有效期设置为 300 秒）
2. 用户再次访问时，系统直接从 Memcached 中读取数据：
“`text
get User123
“`
如果命中，直接返回 `{“name”: “Alice”, “age”: 25}`；如果未命中，从数据库查询后再次存入缓存。

5. 工作原理的优势与限制

优势：
– 高效：内存存储与简单的键值操作确保读写速度快。
– 分布式扩展：可以轻松扩展至多个节点，实现更高的吞吐量。

限制：
– 数据非持久化：重启或宕机会导致数据丢失。
– 缓存失效问题：如果缓存未命中，可能会增加后端数据库压力。

总结

Memcached 的工作原理是通过键值对存储数据，将其缓存在内存中以加速访问。其核心特性包括内存管理的 Slab Allocation 和数据淘汰的 LRU 策略，同时支持分布式部署。它高效但需要注意数据持久化和缓存失效问题，在合适场景下能显著提升系统性能。