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1、一、Memcached1.1、memcached简介Memcached 是一个高性能的分布式内存对象缓存系统，用于动态Web应用以减轻数据库负载。它通过在内存中缓存数据和对象来减少读取数据库的次数，从而提供动态、数据库驱动网站的速度。Memcached基于一个存储键/值对的hashmap。其守护进程（daemon ）是用C写的，但是客户端可以用任何语言来编写，并通过memcached协议与守护进程通信。但是它并不提供冗余（例如，复制其hashmap条目）；当某个服务器S停止运行或崩溃了，所有存放在S上的键/值对都将丢失。Memcached由Danga Interactive开发，其最新版本发布
2、于2010年，作者为Anatoly Vorobey和Brad Fitzpatrick。用于提升LiveJournal . com访问速度的。LJ每秒动态页面访问量几千次，用户700万。Memcached将数据库负载大幅度降低，更好的分配资源，更快速访问。1.2、Memcached是如何工作的Memcached的神奇来自两阶段哈希（two-stage hash）。Memcached就像一个巨大的、存储了很多对的哈希表。通过key，可以存储或查询任意的数据。客户端可以把数据存储在多台memcached上。当查询数据时，客户端首先参考节点列表计算出key的哈希值（阶段一哈希），进而选中一个节点；客户
3、端将请求发送给选中的节点，然后memcached节点通过一个内部的哈希算法（阶段二哈希），查找真正的数据（item）。举个列子，假设有3个客户端1, 2, 3，3台memcached A, B, C：Client 1想把数据”tuletech”以key “foo”存储。Client 1首先参考节点列表（A, B, C），计算key “foo”的哈希值，假设memcached B被选中。接着，Client 1直接connect到memcached B，通过key “foo”把数据”tuletech”存储进去。Client 2使用与Client 1相同的客户端库（意味着阶段一的哈希算法相同），也拥
4、有同样的memcached列表（A, B, C）。于是，经过相同的哈希计算（阶段一），Client 2计算出key “foo”在memcached B上，然后它直接请求memcached B，得到数据”tuletech”。1.3、memcached提供的操作Memcached的客户端api接口提供了如下的方法存储和获取缓存数据，并且这节方法在不同的客户端都是一致的：get（key）:读取数据从缓存中，如果数据存在的话返回值，否则返回Null,nil,underfined。Set(key,value ,expiry):写入缓存数据value,如果key已经存在了就更新value值，否则就增加一个
5、新的key/value对，如果设定了expiry值，超过设定expiry时间后键值对就失效，时间单位是秒。Add(key,value, ,expiry):添加键值对到缓存如果key不存在的话。Replace(key ,value ,expiry:替换已经存在的键值对。Deleted（key , time）:从缓存中删除键，如果提供一个时间，在这段时间内这个键是处于阻塞状态。二、安装部署Memcached服务2.1、安装libevent库memcached使用libevent库实现网络连接服务，理论上可以处理无限多的连接，但是它和Apache不同，它更多的时候是面向稳定的持续连接的，所以它实际的
6、并发能力是有限制的。在保守情况下memcached的最大同时连接数为200，这和Linux线程能力有关系，这个数值是可以调整的。 关于libevent可以参考相关文档。memcachd有自己的内存分配算法和管理方式，它和共享内存没有关系，也没有共享内存的限制，通常情况下，每个memcached进程可以管理2GB的内存空间，如果需要更多的空间，可以增加进程数。libevent下载地址：http:/ wget http:/ tar zxvf lilbevent-2.0.16-stable.tar.gz# cd libevent-2.0.16-stable# ./configure prefix =
7、 /usr/local/libvent-2.0.16-stable# make#make install测试libevent是否安装成功：# ls al /usr/local/libevent-2.0.16-stable/lib | grep libevent修改配置文件把libevent库加入ld.so.conf文件# nano /etc/ld.so.conf 加入/usr/local/libevent-2.0.16-stable/lib运行 ldconfig否则运行memcached会报错，提示找不到so文件2.2、安装memcached:memcached下载地址：http:/ wget
8、 http:/ memcached-1.4.13.tar.gz# cd memcached-1.4.13# ./configure # make &make install测试是否成功安装memcached:2.3、编译安装magent代理:magent是一款开源的memcached代理服务器软件，magent是解决memcached的单点故障的解决方案；magent的hash算法：magent采用的是:Consistent Hashing原理,Consistent Hashing如下所示：首先求出memcached服务器（节点）的哈希值， 并将其配置到0232的圆（continuum）上。
9、然后用同样的方法求出存储数据的键的哈希值，并映射到圆上。 然后从数据映射到的位置开始顺时针查找，将数据保存到找到的第一个服务器上。 如果超过232仍然找不到服务器，就会保存到第一台memcached服务器上。编译安装magent:# wget http:/ mkdir magent# cd magent/# tar zxvf magent-0.5.tar.gz# cd magent/# nano magent.c 加入如下宏定义：(# ifndef SSIZE_MAX # define SSIZE_MAX 32767# endif)否则编译会报错：未指定最大值magent.c:729: err
10、or: SSIZE_MAX undeclared (first use in this function)#/sbin/ldconfig# sed -i s#LIBS = -levent#LIBS = -levent -lm#g Makefile# make# cp magent /usr/bin/magent测试magent代理服务器是否安装成功：rootubuntu:# magentplease provide -s ip:port argumentmemcached agent v0.5 Build-Date: Feb 21 2012 16:39:44Usage: -h this mes
11、sage -u uid -g gid -p port, default is 11211. (0 to disable tcp support) -s ip:port, set memcached server ip and port -b ip:port, set backup memcached server ip and port -l ip, local bind ip address, default is 0.0.0.0 -n number, set max connections, default is 4096 -D dont go to background -k use k
12、etama key allocation algorithm -f file, unix socket path to listen on. default is off -i number, set max keep alive connections for one memcached server, default is 20 -v verbose三、memcached集群测试3.1、测试环境1.Memcached提供了很多客户端api，可供java,c,c+,python的客户端的调用，在这里我们用python这门语法优雅功能强大的语言进行此次测试。首先安装python lib库，运行
13、如下命令：# sudo apt-get install python自动安装完成后，默认版本为2.7.2。 测试是否正确安装：接着安装python-memcached-latest.tar.gz.这是memcached的客户端api，安装好了之后直接用python操作调用memcached。下载地址：ftp:/ tar zxvf python-memcached-latest.tar.gz# cd python-memcached-latest# python setup.py install测试安装是否成功：若 import memcache没有报错则导入无误。2.memcached环境已经
14、部署完毕，接下来分别在四台虚拟linux服务器上运行测试任务：分别在四台台主机上启动配置相同的memcached服务：在主机192.168.1.108上启动magent代理服务器:其中-s代表主服务器，-b 192.168.1.111：11211为备份服务器。我为此写了一个python客户端程序(Memcached.py)调用magent代理往三个主服务器写入和读取数据。3.2、测试脚本源码Created on 2012-2-22author: Administratormultiprocess :current instance# Memcached d u root m100 l 192.
15、168.1.108 p 11211# Memcached d u root m100 l 192.168.1.109 p 11211# Memcached d u root m100 l 192.168.1.110 p 11211# Memcached d u root m100 l 192.168.1.111 p 11211magent proxy# magent u root n 4096 l 192.168.1.108 p 11212 s 192.168.1.108:11211 s 192.168.1.109:11211 s 192.168.1.101:11211 b 192.168.1
16、.111:11211if _name_ = _main_: import memcache key = None value = Nonem = # 用代理节点实现数据写入和读取 magent = memcache.Client(192.168.1.108:11212,debug = 1) for i in range(8): #测试向服务器写入8个数据 key = key+str(i) value = value+str(i) magent.set(key,value) m.append(key) server_one = memcache.Client(192.168.1.108:1121
17、1,debug = 1 print(server_one store list:) for keys in m: values =server_one.get(keys) print(values) server_two = memcache.Client(192.168.1.109:11211,debug = 1) print(server_two store list:) for keys in m: values = server_two.get(keys) print(values) server_three = memcache.Client(192.168.1.110:11211,
18、debug = 1) print(server_three store list:) for keys in m: values = server_three.get(keys) print(values) back_up_server = memcache.Client(192.168.1.111:11211,debug = 1) print(back_up_server store list:) if back_up_server is not None： print backup is not none for keys in m: values = back_up_server.get
19、(keys) print(values)运行程序：# python Memcache.pyserver_one store list:Nonevalue1NoneNonevalue4NoneNonevalue7server_two store list:value0Nonevalue2NoneNonevalue5NoneNoneserver_three store list:NoneNoneNonevalue3NoneNonevalue6Noneback_up_server store list:value0value1value2value3value4value5value6value73
20、.3、测试结论测试结果和预期的一样，magent通过consistant hase算法根据key值的不同分别把value写入主服务器，如果备份服务器只有一个的话，把所以key_value映射到同一个备份服务器，相同的，我们可以启动几个备份服务器，这时候magent根据consistent hase 算法和写入主服务器一样的方式分别写入备份服务器。当用命令杀死（kill）一个memcache主服务进程之后，如果通过magent代理节点取数据不会出现问题，结果和上面的一样。但是当我们把kill掉的memcache复活，再尝试取结果则出现故障，因为magent不会再从备份节点取数据，而是直接去复活的
21、那个节点拿数据，而恢复的节点内无数据故出现读取None值的问题，这个问题有待解决。二、Redis2.1、Redis简介Redis: REmote DIctionary Server(Redis) 是一个由Salvatore Sanfilippo写的key-value存储系统。Redis提供了一些丰富的数据结构，包括lists, sets, ordered sets 以及hashes 还有和Memcached一样的strings结构.Redis当然还包括了对这些数据结构的丰富操作。redis是一个高性能的key-value数据库。redis的出现，很大程度补偿了memcached这类key-va
22、lue存储的不足，在部分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用。redis提供了Python，Ruby，Erlang，PHP等客户端，使用很方便Redis的优点：性能极高 Redis能支持超过 100K+每秒的读写频率。 丰富的数据类型 Redis支持二进制案例的 Strings, Lists, Hashes, Sets 及 Ordered Sets 数据类型操作。 原子性Redis的所有操作都是原子性的，同时Redis还支持对几个操作全并后的原子性执行。 丰富的特性 Redis还支持 publish/subscribe, 通知, key 过期等等特性.2.2、Redis常用的操作Redis提
23、供了string,set,list数据类型及操作：strings数据类型及操作：和memcached一样提供set,get操作。Set key valueGet keySet集合数据类型及操作：SADD key member 增加元素 SREM key member 删除元素 SCARD key 返回集合大小 SISMEMBER key member 判断某个值是否在集合中 SINTER key1 key2 . keyN 获取多个集合的交集元素 SMEMBERS key 列出集合的所有元素Redis的set是string类型的无序集合。set元素最大可以包含(2的32次方)个元素。list数据
24、类型及操作：LPUSH key string 将某个值加入到一个key列表头部 LPUSH key string 将某个值加入到一个key列表末尾LLEN key 列表长度 LRANGE key start end 返回列表中某个范围的值，相当于mysql里面的分页查询那样 LTRIM key start end 只保留列表中某个范围的值 LINDEX key index 获取列表中特定索引号的值，要注意是O(n)复杂度LSET key index value 设置列表中某个位置的值 LPOP key 抛出表头值RPOP key 和上面的LPOP一样，就是类似栈或队列的那种取头取尾指令，可以当
25、成消息队列来使用了.2.3、安装配置Redis进入Redis管网: http:/redis.io/download# wegt http:/ tar zxvf redis-2.4.2.tar.gz# cd redis-2.4.2# make # make install# cp redis.conf /etc/第二步：修改配置#vi /etc/redis.conf我是按照下面这个博客上面的指导配置的：http:/ sudo apt-get install python-redis 其实就是一个python文件（模块）。检测是否安装成功成功：Import redis没有报错就说明成功安装。启动并
26、测试redis服务器：启动成功，现在使用redis存储key-value.存取成功.2.3.2、配置redis分布式、主从同步Redis和memcached一样实现了服务器的集群，在redis上是主从同步。配置slave服务器如下：我是在同一台主机上修改配置文件，当然多机环境也一样。首先，复制redis.conf文件，命名为redis-slave.conf:编辑：# nano /etc/redis-slave.conf修改如下： 绑定从服务器端口：绑定ip地址：127.0.0.1设置从服务器的备份DB：添加主服务器ip:port确认从服务器监听哪台主服务。配置完成保存退出。启动主从、服务器成功
27、： 在python脚本中测试是否主从一致：得到想要的值，配置redis的主从服务器成功。这里只是实现了简单的主从同步，redis的功能很全也很强大，分布式集群的实现需要深入学习后再实施。三、Memcahced、Redis做mysql数据库缓存3.1、安装mysql数据库Ubuntu中安装mysql的方式很多，如在如源码编辑安装、deb包安装等。这次是我进行进行二进制版本安装的。安装步骤：# http:/ - 二进制mysql下载链接# mysql-5.1.54-ubuntu.tar.gz -下载安装文件。# tar zxvf mysql-5.1.54-ubuntu.tar.gz C /usr/
28、local# cd /usr/local# mv myssql-5.1.54-ubuntu.tar.gz mysql -将此目录命名为mysql# cd mysql# groupadd mysql# useradd g mysql mysql# chown -R mysql .注意小数点让该用户mysql对该目录用户使用权chgrp -R mysql .bin目录很重要，里面包含了mysql客户端和服务器，把它添加到环境变量中nano /etc/profile 进入编辑状态添加如下行export PATH=$PATH:/usr/local/mysql/bin完成后按住Ctrl+O进行保存，然后
29、再按住Ctrl+x 退出在scripts/下有个安装脚本，我们用它安装mysqlscripts/mysql_install_db -user=mysql -basedir=/usr/local/mysql -datadir=/usr/local/mysql/data -第一个mysql:指是所属用户 -第二个mysql:指安装路径-basedir:指安装路径-datadir：指数据存放路径让root拥有此目录的权限，当然除data外chown -R root . -目录所属root用户chown -R mysql data 数据所属mysql用户bin/mysqld_safe -user=my
30、sql & -启动mysql3.设置开机自动启动。每次敲mysqld_safe user=mysql &很烦。接下来让它开机自动运行。在support-files里有个mysql.server脚本，这就是启动脚本，只要把它放到系统启动自动运行目录里，就可以让mysql自动运行。切换到系统启动脚本目录cd /etc/init.d 自动启动目录拷贝mysql.server并重命名为mysqlcp /usr/local/mysql/support-files/mysql.server mysql 拷贝文件并重命名chmod +x /etc/init.d/mysql -让其具有运行权限cd /etc/
31、rc2.d 建立init.d/mysql的符号链接ln -s /etc/init.d/mysql /etc/rc2.d/S20mysql好了，全部完成，重启（reboot）。3.2、安装MySQL-python库要使用python连接mysql数据库需要一个MySQLdb,这个就好比java的jdbc，是一个用python写的api 库，下面是安装配置过程：下载地址：http:/ tar zxvf MySQL-python-1.2.3.tar.gz# cd MySQL-python-1.2.3#在编译安装之前先把Python开发包安装好这个很重要！不然gcc报错，如下：# sudo apt-g
32、et install python-dev安装完成后继续执行如下命令：MySQL-python-1.2.3# python setup.py buildMySQL-python-1.2.3# python setup.py install安装完测试如下：导入MySQLdb无误，说明安装成功了。3.3、测试过程3.3.1、redis vs memcached首先测试在单线程下memcahced和redis缓存读写速度并分析数据得到结论，再测试在多线程下模拟并发时memcached/redis缓存读取数据的情况，所有的测试数据都由随机数函数控制产生，运行环境一样：Configration:Cpu:
33、双核Intel Atom CPU D525 1.80GHz,内存2G,100M网卡OS:ubuntu11.10-server-x64测试键/值长度为32 bytes分别启动一个memcached、redis服务进程：Memcached d m268 uzdxhave l192.168.1.109 p11211Redis-server /etc/redis.confRedis配置图：测试结果，源代码如下在单线程情况下： 图3.3.1 图3.3.2由上图3.3.2和3.3.2可以看出,在单线程条件下，相同的写入和读取数据次数 memcached的写入和读取时间都要优于redis缓存而且两者性能都比
34、较稳定，没有出现连接服务器失败的情况。接下来是在多线程情况下的测试，流程如下：在固定写入数量（2000）的条件下，开启多个线程同时连接（每个线程2000次写入/读取）memcached、redis服务器，统计结果如下： 图3.3.3我在这次实验用的是多线程下模拟并发的环境，从图3.3.3实验数据和图表看来memcached表现很稳定，写入和读取时间相差不是很大，但是redis在低并发的时候表现比的比memcached好，当并发数超过10，就出现连接不稳定，连接不上服务器的情况，而memcached很适合那种高性能多并发的环境下。结论：memcached是一个高性能多并发的缓存系统，适合简单的追
35、求高性能，有独立服务器，和大内存的环境下，然而redis性能也不错，它提供更多的对内存数据的操作方式，可以自定义内存数据格式，适合有特殊需求，可备份内存数据，而它自身的支持分布式的更多功能还在开发之中。3.3.2搭载memcached/redis缓存的mysql性能测试测试流程：首先，在mysql数据库上新建一个数据库，数据库名test,在里面创建一个mytable表，表字段为num varcahr(50)，val varchar(50):接下来在单线程下分别对其读、写速度进行测试，写入数据结果图如下： 图3.3.4从图3.2.4可以看出在没有搭载缓存服务器的情况下，mysql_set(草绿色
36、)的写入性能是最好的，而且稳定行很高，因为当有新数据写入时是没有经过两次写操作（一次写入缓存），而是直接写入后台数据库，所以性能是最高的。当把memcached/redis当做mysql的缓存服务器后，写入数据用时基本是单独不用缓存的两倍多一点，而且，redis(红色)做为缓存写入性能比memcached的要好。接下来是各服务器读取数据的统计图表，如下图3.3.5： 图3.3.5 如上图3.3.5所示，在读取数据少于2000的时候，mysql_get,mem_mysql_get,redis_mysql_get的性能都差不多，随着读取数据量的增大，mysql_get性能直线下降，到了用户不能忍受
37、的地步，而搭载了缓存的mysql,在读取数据少于10000的情况下读取性能非常稳定，而且速度比较理想。Memcached配合mysql和redis配合mysql在少于15000的读取数据量的情况下，性能差不多，但随着数据量的增大，redis-mysql相比memcached-mysql的性能下降的比较严重。3.4、实验结论在此次实验环境，在单线程条件下，单独测试memcached&redis服务器的性能，相同的写入和读取数据次数memcached的写入和读取性能都要优于redis缓存。在多线程模拟多并发的测试中memcached性能也较redis稳定。然而，当memecached做为数据库缓存
38、，读取数据速度是三者中最快的，而redis做为数据库缓存写入数据的性能略比memcached的高，搭载缓存服务器后测试mysql的写入速度下降严重，因为数据经过了两次写入操作，但是读取速度明显加快。在写入数据时客户端编码性能有待提高，在客户端实现的时候，这些应该是可以优化的。3.5、测试源代码#!/bin/env python/mysql-memcachedfrom threading import Threadimport sysimport memcacheclass Workers(Thread):def _init_(self, c, times, gs):Thread._init_(
39、self) self.c = cself.times = timesself.gs = pletiontime = 0self.name = cdef run(self):import MySQLdbfrom hashlib import md5from time import timestartTime = time()for i in range(self.times):conn = MySQLdb.connect(host=localhost, user=root, passwd=star, db=test, port=3306)mem = memcache.Client(192.168
40、.1.109:11211,debug=1)cursor = conn.cursor()hashval = md5(str(self.c) + str(i).hexdigest()if self.gs = set: if mem.get(hashval): pass else: cursor.execute(insert into mytable values(+hashval+,+hashval+) mem.set(hashval,hashval,60) else: row = mem.get(hashval) if row: # print get from memcached # row = mem.get(hashval) pass else: # print get from mysql cursor.execute(select * from mytable where num = + hashval + ) row = cursor.fetchone()mit()cursor.close()conn.close()endTime = time()pletiontime = endTime - startTime