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Memcached(3)-------Memcached的内存存储理解

2016-03-18 00:11 381 查看
一,Slab Allocation(分块分配)机制:整理内存以便重复使用

memcached默认情况下采用了名为Slab Allocator的机制分配、管理内存。在该机制出现以前,内存的分配是通过对所有记录简单地进行malloc和free来进行的。

但是,这种方式会导致内存碎片,加重操作系统内存管理器的负担,最坏的情况下,会导致操作系统比memcached进程本身还慢。Slab Allocator就是为解决该问题而诞生的。

下面来看看Slab Allocator的原理。下面是memcached文档中的slab allocator的目标:

the primary goal of the slabs subsystem in memcached was to eliminate memory fragmentation issues totally by using fixed-size memory chunks coming from a few

predetermined size classes.

也就是说,Slab Allocator的基本原理是按照预先规定的大小,将分配的内存分割成特定长度的块,以完全解决内存碎片问题。

Slab Allocation 将分配的内存分割成各种尺寸的块(chunk),并把尺寸相同的块分成组(chunk的集合)(图1)。

Slab Allocation的构造图如下:



slab allocator能够重复使用已分配的内存的目的,也就是说,分配到的内存不会释放,而是重复利用。

Slab Allocation的常用术语:

Page

分配给Slab的内存空间,默认是1MB。分配给Slab之后根据slab的大小切分成chunk。

Chunk

用于缓存记录的内存空间。

Slab Class

特定大小的chunk的组。

二,Slab Allocation中的缓存记录原理

memcached如何针对客户端发送的数据选择slab并缓存到chunk中?

memcached根据收到的数据的大小,选择最适合数据大小的slab。

memcached中保存着slab内空闲chunk的列表,根据该列表选择chunk,然后将数据缓存于其中。

存储结构如下图:



三,Slab Allocation的缺点

Slab Allocator解决了当初的内存碎片问题,但新的机制也给memcached带来了新的问题。

这个问题就是,由于分配的是特定长度的内存,因此无法有效利用分配的内存。

例如,将100字节的数据缓存到128字节的chunk中,剩余的28字节就浪费了。

如下为chunk块空间使用图:



对于该问题目前还没有完美的解决方案,但在文档中记载了比较有效的解决方案。

The most efficient way to reduce the waste is to use a list of size classes that closely matches (if that's at all possible) common sizes of objects that the clients of this particular installation of memcached are likely to store.

就是说,如果预先知道客户端发送的数据的公用大小,或者仅缓存大小相同的数据的情况下,只要使用适合数据大小的组的列表,就可以减少浪费。

但是很遗憾,现在还不能进行任何调优,只能期待以后的版本了。但是,我们可以调节slab class的大小的差别。接下来说明growth factor选项。

四,使用Growth Factor进行调优

memcached在启动时指定 Growth Factor因子(通过-f选项),就可以在某种程度上控制slab之间的差异。默认值为1.25。

但是,在该选项出现之前,这个因子曾经固定为2,称为“powers of 2”策略。

让我们用以前的设置,以verbose模式启动memcached试试看:

$ memcached -f 2 -vv

下面是启动后的verbose输出:



可见,从96字节的组开始,组的大小依次增大为原来的2倍。这样设置的问题是,slab之间的差别比较大,有些情况下就相当浪费内存。

因此,为尽量减少内存浪费,两年前追加了growth factor这个选项。

来看看现在的默认设置(f=1.25)时的输出(篇幅所限,这里只写到第10组):

slab class   1: chunk size     88 perslab 11915
slab class   2: chunk size    112 perslab  9362
slab class   3: chunk size    144 perslab  7281
slab class   4: chunk size    184 perslab  5698
slab class   5: chunk size    232 perslab  4519
slab class   6: chunk size    296 perslab  3542
slab class   7: chunk size    376 perslab  2788
slab class   8: chunk size    472 perslab  2221
slab class   9: chunk size    592 perslab  1771
slab class  10: chunk size    744 perslab  1409

可见,组间差距比因子为2时小得多,更适合缓存几百字节的记录。从上面的输出结果来看,可能会觉得有些计算误差,这些误差是为了保持字节数的对齐而故意设置的。

将memcached引入产品,或是直接使用默认值进行部署时,最好是重新计算一下数据的预期平均长度,调整growth factor,以获得最恰当的设置。

内存是珍贵的资源,浪费就太可惜了。

接下来介绍一下如何使用memcached的stats命令查看slabs的利用率等各种各样的信息。

五,查看memcached的内部状态

memcached有个名为stats的命令,在安装的时候用这个命令测试过是否安装成功,它有大用,使用它可以获得各种各样的信息。

执行命令的方法很多,用telnet最为简单:

telnet 主机名 端口号

连接到memcached之后,输入stats再按回车,即可获得包括资源利用率在内的各种信息。

此外,输入"stats slabs"或"stats items"还可以获得关于缓存记录的信息。

结束程序请输入quit。

这些命令的详细信息可以参考memcached软件包内的protocol.txt文档。

在windows平台安装的memcached输入telnet localhost 11211后会覆盖出一个新窗口,输入stats是隐式输入的,注意,

在测试时windows的cmd窗口一定要以管理员的身份运行:



另外,如果安装了libmemcached这个面向C/C++语言的客户端库,就会安装 memstat 这个命令。使用方法很简单,可以用更少的步骤获得与telnet相同的信息,还能一次性从多台服务器获得信息。

$ memstat --servers=server1,server2,server3,...

libmemcached可以从下面的地址获得:

http://tangent.org/552/libmemcached.html

六,查看slabs的使用状况

使用memcached的创造着Brad写的名为memcached-tool的Perl脚本,可以方便地获得slab的使用情况(它将memcached的返回值整理成容易阅读的格式)。

可以从下面的地址获得脚本:

http://code.sixapart.com/svn/memcached/trunk/server/scripts/memcached-tool

使用方法也极其简单:

$ memcached-tool 主机名:端口 选项

查看slabs使用状况时无需指定选项,因此用下面的命令即可:

$ memcached-tool 主机名:端口

获得的信息如下所示:

#  Item_Size   Max_age  1MB_pages Count   Full?
1     104 B  1394292 s    1215 12249628    yes
2     136 B  1456795 s      52  400919     yes
3     176 B  1339587 s      33  196567     yes
4     224 B  1360926 s     109  510221     yes
5     280 B  1570071 s      49  183452     yes
6     352 B  1592051 s      77  229197     yes
7     440 B  1517732 s      66  157183     yes
8     552 B  1460821 s      62  117697     yes
9     696 B  1521917 s     143  215308     yes
10     872 B  1695035 s     205  246162     yes
11     1.1 kB 1681650 s     233  221968     yes
12     1.3 kB 1603363 s     241  183621     yes
13     1.7 kB 1634218 s      94   57197     yes
14     2.1 kB 1695038 s      75   36488     yes
15     2.6 kB 1747075 s      65   25203     yes
16     3.3 kB 1760661 s      78   24167     yes

各列的含义为:

含义
#slab class编号
Item_SizeChunk大小
Max_ageLRU内最旧的记录的生存时间
1MB_pages分配给Slab的页数
CountSlab内的记录数
Full?Slab内是否含有空闲chunk
从这个脚本获得的信息对于调优非常方便,强烈推荐使用。
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