memcache 内部原理实现

 

Lazy Expiration
　　memcached 内部不会监视记录是否过时，而是在 get 时查看记录的时间戳，检查记录是否过时。这
　　种技术被称为 lazy（惰性）expiration。所以，memcached 不会在过时监视上耗费 CPU 时间。

LRU（ Least Recently Used 最近少使用）：

　　从缓存中有效删除数据的原理
　　memcached 优先使用已超时的记录的空间，但即便若是也会发生空间不够用的状况，这时就要用LRU策略进制进行空间分配
　　从最近未被使用的记录中搜索，并将空间分配给新的记录

　　指定 -M 参数禁用LRU，内存写满后会返回错误 memcached 毕竟不是存储器，而是缓存，因此推荐使用 LRU

 

分布式算法： 

memcached的分布式算法是在客户端实现的，当一个key肯定的时候也就肯定了他要存储的mc节点
算法：crc32(key)/n key为要缓存的键，n为连接的服务器节点数
优势：余数计算的方法简单，数据的分散性也至关优秀
缺点：当添加或移除服务器时，余数就会产生巨变，从而影响缓存的命中率。

解决方案：
一致性 hash 算法（Consistent Hashing）
首先计算出节点的hash值，分布到 0~2^32的园上，而后用一样的方法求出存储数据的键的hash值，并映射到圆上
从映射位置开始顺时针开始查找，首次遇到的服务器则为要存储的节点，若是超事后仍找不到则放到 第一台节点上

采用这种算法，当增长或减小服务器时只有不多的部分key会受到影响

虚拟节点：当节点数很是少时，分布会不均匀，能够把节点放大几百倍，而后一个节点对应多个虚拟虚拟解决，会达到一样的效果

Memcached、Key-Value Store 、Bittorrent DHT、LVS中都采用了Consistent Hashing算法

http://blog.csdn.net/sparkliang/article/details/5279393

 

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