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带你走进memcache,老牌内存缓存技术

Cache 开心洋葱 2812次浏览 0个评论

一.核心优化概述

什么是优化:以更小的资源支持更大负载网站的运行,以小博大。

思路:尽量减少用户等待时间,节省系统资源开销,节省带宽使用。

优化什么地方?有三方面:Memcache内存缓存技术、静态化技术、mysql优化

二.Memcache

内存缓存技术:memcache是实现php语言 对内存 进行操作的中间介质。

memcache与redis的区别和联系

redis:支持比较多的数据类型(String/list/set/sortset/hash),redis支持集合计算的(set类型支持),每个key最大数据存储量为1G,redis是新兴的内存缓存技术,对各方面支持不完善,支持持久化操作。

memcache:老牌的内存缓存技术,对相关领域支持比较丰富,window和linux都可以使用,各种框架(tp/yii等等)都支持使用,session的信息可以非常方便的保存到该memcache中,每个key保存的数据量最大为1M,支持的数据类型比较单一,就是String类型,不支持持久化。

两者的相同之处在于把数据保存在内存中。

注意:以上的区别必须要知道哦,在进行选择第三方优化的时候,就可以根据实际情况来定了!

安装memcache

1, 复制服务器端文件到运行目录

复制memcached.exe文件到运行目录(如:H:/memcached.exe):

启动memcache服务

前台方式memcache启动服务

默认是前台启动,Ctrl+C可以结束该前台进程。

此时,进程里边已经有memcache服务:

memcache相关参数设置:

通过具体参数设置启动memcache的格式:

给memcache设置开机启动项服务

设置开机启动项服务:

生成开机启动项服务:

通过命名方式启动服务:

php中安装memcache扩展

复制如图文件到php扩展目录:

修改php.ini,使其开启memcache扩展:

之后重启apache即可。php开启memcache扩展成功

php对memcache的使用

memcache在php中就是一个操作类,具体使用:实例化对象、对象调用成员的过程。

php中连接memcache服务器:

php中memcache的使用,其数据模型与redis一致,为 key – value。

在php中给memcache设置一个key,名称为“weather”

对weather 的key再进行查询操作:

key的名字:该key的名字的组成部分与redis比较相似,基本键盘可以输入的信息都可以作为key的名字部分,key的长度最大是250字节。

有效期事宜:$me -> set(key, value, 是否压缩, 有效期 秒);

有效期设置有两种方式:

A. 时间差设置:从当前的时间点项后顺延指定秒的时间就到期(过期)

$me -> set(key, value, 是否压缩, 120); //向后120秒到期,该方式有限制:最多的时间差就是30天(2592000秒)

B. 时间戳设置:从1970-1-1 0:0:0 到现在经过的秒数,$me -> set(key, value, 是否压缩, time()+120); //向后120秒到期

时间差方式的有效期最大为30天:

(如果需要设置key的有效期时间大于30天的,就必须使用“时间戳”方式设置)

各种数据类型的存储:php的数据类型:标量类型:int string boolean float 复合类型:array object resource null

memcache存储标量类型数据,把他们都转化为”String字符串”类型存储。

存储复合类型数据,直接“原型”存储。

标量类型的存储:

标量类型信息在memcache中都变为“String字符串”类型信息

复合类型信息存储:在memcache中直接是“原型”存储。

原型存储对资源的消耗比较大,为了节省资源,可以把复合类型信息都变为字符串形式进行存储,这样就需要对复合信息进行 序列化 操作: serialize() unserialize()

压缩选项

$me -> set(key, value, 是否压缩0/1, 有效期 秒);

是否压缩的特点:压缩:内存空间节省、运行速度稍慢。未压缩:内存空间占据少多、运行速度快。

压缩原理是zlib技术:

zlib—->php—–>memcache

其他相关操作方法可以参考对应的文档,这里就不加以赘述了!直接进入重点

总结:

1. memcache安装和开启服务使用:开启服务:① 前台开启 ② 设置开机启动项服务

2. 给php开放memcache扩展:① 复制扩展文件php_memcache.dll、② php.ini 打开扩展参数

3. php里边操作memcache:① 实例化对象、② 对象连接服务器、③ 对象调用相关方法实现具体操作

set(key,value,压缩,有效期) ,get() delete() connect()

终端操作memcache

连接memcache:利用协议 telnet(远程连接协议),实现对memcache的操作。

利用终端操作memcache

查看memcache的状态:

分布式部署memcache

分布式:把原先有一台memcache服务器做的工作,现在分摊到多台memcache执行。这样会降低memcache的工作负载。

例如:一台memcache需要存储100w的key,如果有5个服务器,则每个服务器存储20w的可以。

该分布式与redis的主从模式比较相似,但是他们不一样

redis:其为主从模式,一个redis负责数据写入,其他多个redis负责数据读取

memcache:其不是主从模式,该分布式是平均分摊工作,每个子服务器之间都是平级的,每个服务器都要执行数据的写入、读取操作。

下图为memcache中分布式的示意图:

从图中可以看到,memcache本身有算法,可以保证数据“平均”地存储在不同的服务器里边,php语言和各个服务器之间也通过该算法衔接,进一步讲,php内部的实现与之前的代码风格保持一致即可。

memcache分布式具体实现类型:

① 在一个服务器里边,开启多个memcache服务

② 买多个服务器,每个服务器里边安装一个memcache服务

使用分布式:开启多个memcache服务:

注意:memcache集群使用的时候,key的设置和获取,他们的服务器顺序必须严格一致,否则数据的使用有错误。

数据读取失败:

缓存失效

超过有效期:具体是通过“懒惰”机制删除该过期数据,与过期session的删除类似。

过期session删除机制:session是以文件形式保存的硬盘中,如果有的session文件已经过期了,则该session文件不会立即被删除,而是后期其他用户访问网站使用session的同时会有一定的几率触发删除过期的session文件。

memcache的过期数据删除也是懒惰机制实现,如果有一个key过期了,其本身不会马上被删除,而是我们调用get方法获取数据的同时会删除该过期的数据。

缓存空间耗尽

如果存储的数据超过memcache最大的存储限制(默认是64M),此时还继续存入数据,则会把最近不常使用的key就删除了。该机制名称为LRU(least recently use)优先删除最近很好使用的key。

该LRU机制可以根据实际情况禁用,如果继续使用满载的memcache则系统要报错。

(开启服务的同时可以设置-M参数,禁用LRU机制)

session存入memcache

session可以存入mysql数据库中。

需求:一个大型的网站开发完毕,内部涉及的服务器一般是有多个组成的,多台服务器彼此之间需要共享session信息,这样就要求session势必要存入mysql或memcache中。

session的信息以文件形式存储在服务器内部,不能实现多个服务器共享,只有存入的mysql或memcache中才可以实现数据共享。

mysql或memcache可以实现多个服务器彼此之间共享session信息。

具体使用:php.ini里边有session存储的方式和保存位置设置参数:

session信息存储到memcache的key的名称为session_id():

在终端里边把session信息给获得出来:

分布式集群设置:

memcache案例

网站有一个页面,内部需要获得许多数据信息,该数据信息在短时间内不发生变化,为了降低mysql的负载,就把这些数据获得出来存入到memacache中过去,供后续访问。

第一次使用,缓存没有数据,就从mysql数据库获得数据,提供给用户,同时把数据存储给缓存供后续使用

第二次(后续)使用,缓存有数据,就直接提供使用即可。

最后再谈与redis的区别:

redis分布式:主从模式

memcache分布式:把key平均分配到各个服务器,addServer(主机名,端口);

注意:key的设置和读取的多个memcache的加载顺序要保持一致

分布式类型:① 一台服务器多个服务、② 多台服务器多个服务

redis: 可以存储稍微复杂的数据(list、set、sortset、hash)用于集合计算

memcache: 支持领域比较多(win系统和linux系统都可以使用、各种框架支持使用、允许把session信息存入memcache中)一般存储的信息比较简单,例如字符串型信息,就可以使用memcache


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