史上最全memcached面试26题和答案
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了史上最全memcached面试26题和答案相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
Memcached是什么,有什么作用?
Memcached是一个开源的,高性能的内存绶存软件,从名称上看Mem就是内存的意思,而Cache就是缓存的意思。Memcached的作用:通过在事先规划好的内存空间中临时绶存数据库中的各类数据,以达到减少业务对数据库的直接高并发访问,从而达到提升数据库的访问性能,加速网站集群动态应用服务的能力。
Memcached服务在企业集群架构中有哪些应用场景?
一、作为数据库的前端缓存应用
a、完整缓存(易),静态缓存
例如:商品分类(京东),以及商品信息,可事先放在内存里,然后再对外提供数据访问,这种先放到内存,我们称之为预热,(先把数据存缓存中),用户访问时可以只读取memcached缓存,不读取数据库了。
b、执点缓存(难)
需要前端web程序配合,只缓存热点的数据,即缓存经常被访问的数据。
先预热数据库里的基础数据,然后在动态更新,选读取缓存,如果缓存里没有对应的数据,程序再去读取数据库,然后程序把读取的新数据放入缓存存储。
特殊说明 :
1、如果碰到电商秒杀等高并发的业务,一定要事先预热,或者其它思想实现,例如:称杀只是获取资格,而不是瞬间秒杀到手商品。
那么什么是获取资格?
就是在数据库中,把0标成1.就有资格啦。再慢慢的去领取商品订单。因为秒杀过程太长会占用服务器资源。
2、如果数据更新,同时触发缓存更新,防止给用户过期数据。
c、对于持久化缓存存储系统,例如:redis,可以替代一部分数据库的存储,一些简单的数据业务,投票,统计,好友关注,商品分类等。nosql= not only sql
二、作业集群的session会话共享存储。
3、Memcached服务在不同企业业务应用场景中的工作流程
a、当web程序需要访问后端数据库获取数据时会优先访问Memcached内存缓存,如果缓存中有数据就直接获取返回前端服务及用户,如果没有数据(没有命中),在由程序请求后端的数据库服务器,获取到对应的数据后,除了返回给前端服务及用户数据外,还会把数据放到Memcached内存中进行缓存,等待下次请求被访问,Memcache内存始终是数据库的挡箭牌,从而大大的减轻数据库的访问压力,提高整个网站架构的响应速度,提升了用户体验。
b、当程序更新,修改或删除数据库中已有的数据时,会同时发送请求通知Memcached已经缓存的同一个ID内容的旧数据失效,从而保证Memcache中数据和数据库中的数据一致。
如果在高并发场合,除了通知Memcached过程的缓存失效外,还会通过相关机制,使得在用户访问新数据前,通过程序预先把更新过的数据推送到memcache中缓存起来,这样可以减少数据库的访问压力,提升Memcached中缓存命中率。
c、数据库插件可以再写入更新数据库后,自动抛给MC缓存起来,自身不Cache.
Memcached服务分布式集群如何实现?
特殊说明:Memcached集群和web服务集群是不一样的,所有Memcached的数据总和才是数据库的数据。每台Memcached都是部分数据。
(一台memcached的数据,就是一部分mysql数据库的数据)
a、程序端实现
程序加载所有mc的ip列表,通过对key做hash (一致性哈希算法)
例如:web1 (key)===>对应A,B,C,D,E,F,G…..若干台服务器。(通过哈希算法实现)
b、负载均衡器
通过对key做hash (一致性哈希算法)
一致哈希算法的目的是不但保证每个对象只请求一个对应的服务器,而且当节点宕机,缓存服务器的更新重新分配比例降到最低。
Memcached服务特点及工作原理是什么?
a、完全基于内存缓存的
b、节点之间相互独立
c、C/S模式架构,C语言编写,总共2000行代码。
d、异步I/O 模型,使用libevent作为事件通知机制。
e、被缓存的数据以key/value键值对形式存在的。
f、全部数据存放于内存中,无持久性存储的设计,重启服务器,内存里的数据会丢失。
g、当内存中缓存的数据容量达到启动时设定的内存值时,就自动使用LRU算法删除过期的缓存数据。
h、可以对存储的数据设置过期时间,这样过期后的数据自动被清除,服务本身不会监控过期,而是在访问的时候查看key的时间戳,判断是否过期。
j、memcache会对设定的内存进行分块,再把块分组,然后再提供服务。
简述Memcached内存管理机制原理?
早期的Memcached内存管理方式是通过malloc的分配的内存,使用完后通过free来回收内存,这种方式容易产生内存碎片,并降低操作系统对内存的管理效率。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,为了解决这个问题,Slab Allocation内存分配机制就延生了。
现在Memcached利用Slab Allocation机制来分配和管理内存。
Slab
Allocation机制原理是按照预先规定的大小,将分配给memcached的内存分割成特定长度的内存块(chunk),再把尺寸相同的内存块,分成组
(chunks slab class),这些内存块不会释放,可以重复利用。
而且,slab allocator还有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的主要术语
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。
集群架构方面的问题
memcached是怎么工作的?
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
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)。
memcached最大的优势是什么?
Memcached最大的好处就是它带来了极佳的水平可扩展性,特别是在一个巨大的系统中。由于客户端自己做了一次哈希,那么我们很容易增加大量memcached到集群中。memcached之间没有相互通信,因此不会增加 memcached的负载;没有多播协议,不会网络通信量爆炸(implode)。memcached的集群很好用。内存不够了?增加几台 memcached吧;CPU不够用了?再增加几台吧;有多余的内存?在增加几台吧,不要浪费了。
基于memcached的基本原则,可以相当轻松地构建出不同类型的缓存架构。除了这篇FAQ,在其他地方很容易找到详细资料的。
memcached和MySQL的query
cache相比,有什么优缺点?
把memcached引入应用中,还是需要不少工作量的。MySQL有个使用方便的query cache,可以自动地缓存SQL查询的结果,被缓存的SQL查询可以被反复地快速执行。Memcached与之相比,怎么样呢?MySQL的query cache是集中式的,连接到该query cache的MySQL服务器都会受益。
* 当您修改表时,MySQL的query cache会立刻被刷新(flush)。存储一个memcached item只需要很少的时间,但是当写操作很频繁时,MySQL的query cache会经常让所有缓存数据都失效。
* 在多核CPU上,MySQL的query cache会遇到扩展问题(scalability issues)。在多核CPU上,query cache会增加一个全局锁(global lock), 由于需要刷新更多的缓存数据,速度会变得更慢。
* 在 MySQL的query cache中,我们是不能存储任意的数据的(只能是SQL查询结果)。而利用memcached,我们可以搭建出各种高效的缓存。比如,可以执行多个独立的查询,构建出一个用户对象(user object),然后将用户对象缓存到memcached中。而query cache是SQL语句级别的,不可能做到这一点。在小的网站中,query cache会有所帮助,但随着网站规模的增加,query cache的弊将大于利。
* query cache能够利用的内存容量受到MySQL服务器空闲内存空间的限制。给数据库服务器增加更多的内存来缓存数据,固然是很好的。但是,有了memcached,只要您有空闲的内存,都可以用来增加memcached集群的规模,然后您就可以缓存更多的数据。
memcached和服务器的local cache(比如php的APC、mmap文件等)相比,有什么优缺点?
首先,local cache有许多与上面(query cache)相同的问题。local cache能够利用的内存容量受到(单台)服务器空闲内存空间的限制。不过,local
cache有一点比memcached和query cache都要好,那就是它不但可以存储任意的数据,而且没有网络存取的延迟。
* local cache的数据查询更快。考虑把highly common的数据放在local cache中吧。如果每个页面都需要加载一些数量较少的数据,考虑把它们放在local
cached吧。
* local cache缺少集体失效(group
invalidation)的特性。在memcached集群中,删除或更新一个key会让所有的观察者觉察到。但是在local cache中, 我们只能通知所有的服务器刷新cache(很慢,不具扩展性),或者仅仅依赖缓存超时失效机制。
* local cache面临着严重的内存限制,这一点上面已经提到。
memcached的cache机制是怎样的?
Memcached主要的cache机制是LRU(最近最少用)算法+超时失效。当您存数据到memcached中,可以指定该数据在缓存中可以呆多久Which is forever,
or some time in the future。如果memcached的内存不够用了,过期的slabs会优先被替换,接着就轮到最老的未被使用的slabs。
memcached如何实现冗余机制?
不实现!我们对这个问题感到很惊讶。Memcached应该是应用的缓存层。它的设计本身就不带有任何冗余机制。如果一个memcached节点失去了所有数据,您应该可以从数据源(比如数据库)再次获取到数据。您应该特别注意,您的应用应该可以容忍节点的失效。不要写一些糟糕的查询代码,寄希望于 memcached来保证一切!如果您担心节点失效会大大加重数据库的负担,那么您可以采取一些办法。比如您可以增加更多的节点(来减少丢失一个节点的影响),热备节点(在其他节点down了的时候接管IP),等等。
memcached如何处理容错的?
不处理!在memcached节点失效的情况下,集群没有必要做任何容错处理。如果发生了节点失效,应对的措施完全取决于用户。节点失效时,下面列出几种方案供您选择:
* 忽略它! 在失效节点被恢复或替换之前,还有很多其他节点可以应对节点失效带来的影响。
* 把失效的节点从节点列表中移除。做这个操作千万要小心!在默认情况下(余数式哈希算法),客户端添加或移除节点,会导致所有的缓存数据不可用!因为哈希参照的节点列表变化了,大部分key会因为哈希值的改变而被映射到(与原来)不同的节点上。
* 启动热备节点,接管失效节点所占用的IP。这样可以防止哈希紊乱(hashing chaos)。
* 如果希望添加和移除节点,而不影响原先的哈希结果,可以使用一致性哈希算法(consistent hashing)。您可以百度一下一致性哈希算法。支持一致性哈希的客户端已经很成熟,而且被广泛使用。去尝试一下吧!
* 两次哈希(reshing)。当客户端存取数据时,如果发现一个节点down了,就再做一次哈希(哈希算法与前一次不同),重新选择另一个节点(需要注意的时,客户端并没有把down的节点从节点列表中移除,下次还是有可能先哈希到它)。如果某个节点时好时坏,两次哈希的方法就有风险了,好的节点和坏的节点上都可能存在脏数据(stale data)。
如何将memcached中item批量导入导出?
您不应该这样做!Memcached是一个非阻塞的服务器。任何可能导致memcached暂停或瞬时拒绝服务的操作都应该值得深思熟虑。向 memcached中批量导入数据往往不是您真正想要的!想象看,如果缓存数据在导出导入之间发生了变化,您就需要处理脏数据了;
如果缓存数据在导出导入之间过期了,您又怎么处理这些数据呢?
因此,批量导出导入数据并不像您想象中的那么有用。不过在一个场景倒是很有用。如果您有大量的从不变化的数据,并且希望缓存很快热(warm)起来,批量导入缓存数据是很有帮助的。虽然这个场景并不典型,但却经常发生,因此我们会考虑在将来实现批量导出导入的功能。
如果一个memcached节点down了让您很痛苦,那么您还会陷入其他很多麻烦。您的系统太脆弱了。您需要做一些优化工作。比如处理”惊群”问题(比如 memcached节点都失效了,反复的查询让您的数据库不堪重负…这个问题在FAQ的其他提到过),或者优化不好的查询。记住,Memcached 并不是您逃避优化查询的借口。
memcached是如何做身份验证的?
没有身份认证机制!memcached是运行在应用下层的软件(身份验证应该是应用上层的职责)。memcached的客户端和服务器端之所以是轻量级的,部分原因就是完全没有实现身份验证机制。这样,memcached可以很快地创建新连接,服务器端也无需任何配置。
如果您希望限制访问,您可以使用防火墙,或者让memcached监听unix domain socket。
memcached的多线程是什么?如何使用它们?
线程就是定律(threads rule)!在Steven Grimm和Facebook的努力下,memcached 1.2及更高版本拥有了多线程模式。多线程模式允许memcached能够充分利用多个CPU,并在CPU之间共享所有的缓存数据。memcached使用一种简单的锁机制来保证数据更新操作的互斥。相比在同一个物理机器上运行多个memcached实例,这种方式能够更有效地处理multi gets。
如果您的系统负载并不重,也许您不需要启用多线程工作模式。如果您在运行一个拥有大规模硬件的、庞大的网站,您将会看到多线程的好处。
简单地总结一下:命令解析(memcached在这里花了大部分时间)可以运行在多线程模式下。memcached内部对数据的操作是基于很多全局锁的(因此这部分工作不是多线程的)。未来对多线程模式的改进,将移除大量的全局锁,提高memcached在负载极高的场景下的性能。
memcached能接受的key的最大长度是多少?
key的最大长度是250个字符。需要注意的是,250是memcached服务器端内部的限制,如果您使用的客户端支持”key的前缀”或类似特性,那么key(前缀+原始key)的最大长度是可以超过250个字符的。我们推荐使用使用较短的key,因为可以节省内存和带宽。
memcached对item的过期时间有什么限制?
过期时间最大可以达到30天。memcached把传入的过期时间(时间段)解释成时间点后,一旦到了这个时间点,memcached就把item置为失效状态。这是一个简单但obscure的机制。
memcached最大能存储多大的单个item?
1MB。如果你的数据大于1MB,可以考虑在客户端压缩或拆分到多个key中。
为什么单个item的大小被限制在1M byte之内?
啊…这是一个大家经常问的问题!
简单的回答:因为内存分配器的算法就是这样的。
详细的回答:Memcached的内存存储引擎(引擎将来可插拔…),使用slabs来管理内存。内存被分成大小不等的slabs chunks(先分成大小相等的slabs,然后每个slab被分成大小相等chunks,不同slab的chunk大小是不相等的)。chunk的大小依次从一个最小数开始,按某个因子增长,直到达到最大的可能值。
memcached能够更有效地使用内存吗?
Memcache客户端仅根据哈希算法来决定将某个key存储在哪个节点上,而不考虑节点的内存大小。因此,您可以在不同的节点上使用大小不等的缓存。但是一般都是这样做的:拥有较多内存的节点上可以运行多个memcached实例,每个实例使用的内存跟其他节点上的实例相同。
什么是二进制协议,我该关注吗?
关于二进制最好的信息当然是二进制协议规范:
二进制协议尝试为端提供一个更有效的、可靠的协议,减少客户端/服务器端因处理协议而产生的CPU时间。
根据Facebook的测试,解析ASCII协议是memcached中消耗CPU时间最多的环节。所以,我们为什么不改进ASCII协议呢?
memcached的内存分配器是如何工作的?为什么不适用malloc/free!?为何要使用slabs?
实际上,这是一个编译时选项。默认会使用内部的slab分配器。您确实确实应该使用内建的slab分配器。最早的时候,memcached只使用 malloc/free来管理内存。然而,这种方式不能与OS的内存管理以前很好地工作。反复地malloc/free造成了内存碎片,OS最终花费大量的时间去查找连续的内存块来满足malloc的请求,而不是运行memcached进程。如果您不同意,当然可以使用malloc!只是不要在邮件列表中抱怨啊
slab分配器就是为了解决这个问题而生的。内存被分配并划分成chunks,一直被重复使用。因为内存被划分成大小不等的slabs,如果item 的大小与被选择存放它的slab不是很合适的话,就会浪费一些内存。Steven Grimm正在这方面已经做出了有效的改进。
memcached是原子的吗?
所有的被发送到memcached的单个命令是完全原子的。如果您针对同一份数据同时发送了一个set命令和一个get命令,它们不会影响对方。它们将被串行化、先后执行。即使在多线程模式,所有的命令都是原子的,除非程序有bug:)
命令序列不是原子的。如果您通过get命令获取了一个item,修改了它,然后想把它set回memcached,我们不保证这个item没有被其他进程(process,未必是操作系统中的进程)操作过。在并发的情况下,您也可能覆写了一个被其他进程set的item。
memcached 1.2.5以及更高版本,提供了gets和cas命令,它们可以解决上面的问题。如果您使用gets命令查询某个key的item,memcached会给您返回该item当前值的唯一标识。如果您覆写了这个item并想把它写回到memcached中,您可以通过cas命令把那个唯一标识一起发送给 memcached。如果该item存放在memcached中的唯一标识与您提供的一致,您的写操作将会成功。如果另一个进程在这期间也修改了这个 item,那么该item存放在memcached中的唯一标识将会改变,您的写操作就会失败
如何实现集群中的session共享存储?
Session是运行在一台服务器上的,所有的访问都会到达我们的唯一服务器上,这样我们可以根据客户端传来的sessionID,来获取session,或在对应Session不存在的情况下(session 生命周期到了/用户第一次登录),创建一个新的Session;但是,如果我们在集群环境下,假设我们有两台服务器A,B,用户的请求会由nginx服务器进行转发(别的方案也是同理),用户登录时,Nginx将请求转发至服务器A上,A创建了新的session,并将SessionID返回给客户端,用户在浏览其他页面时,客户端验证登录状态,Nginx将请求转发至服务器B,由于B上并没有对应客户端发来sessionId的session,所以会重新创建一个新的session,并且再将这个新的sessionID返回给客户端,这样,我们可以想象一下,用户每一次操作都有1/2的概率进行再次的登录,这样不仅对用户体验特别差,还会让服务器上的session激增,加大服务器的运行压力。
为了解决集群环境下的seesion共享问题,共有4种解决方案:
1.粘性session
粘性session是指Ngnix每次都将同一用户的所有请求转发至同一台服务器上,即将用户与服务器绑定。
2.服务器session复制
即每次session发生变化时,创建或者修改,就广播给所有集群中的服务器,使所有的服务器上的session相同。
3.session共享
缓存session,使用redis, memcached。
4.session持久化
将session存储至数据库中,像操作数据一样才做session。
memcached与redis的区别?
1、Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据,同时还提供list,set,zset,hash等数据结构的存储。而memcache只支持简单数据类型,需要客户端自己处理复杂对象
2、Redis支持数据的持久化,可以将内存中的数据保持在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用(PS:持久化在rdb、aof)。
3、由于Memcache没有持久化机制,因此宕机所有缓存数据失效。Redis配置为持久化,宕机重启后,将自动加载宕机时刻的数据到缓存系统中。具有更好的灾备机制。
4、Memcache可以使用Magent在客户端进行一致性hash做分布式。Redis支持在服务器端做分布式(PS:Twemproxy/Codis/Redis-cluster多种分布式实现方式)
5、Memcached的简单限制就是键(key)和Value的限制。最大键长为250个字符。可以接受的储存数据不能超过1MB(可修改配置文件变大),因为这是典型slab 的最大值,不适合虚拟机使用。而Redis的Key长度支持到512k。
6、Redis使用的是单线程模型,保证了数据按顺序提交。Memcache需要使用cas保证数据一致性。CAS(Check and Set)是一个确保并发一致性的机制,属于“乐观锁”范畴;原理很简单:拿版本号,操作,对比版本号,如果一致就操作,不一致就放弃任何操作
cpu利用。由于Redis只使用单核,而Memcached可以使用多核,所以平均每一个核上Redis在存储小数据时比Memcached性能更 高。而在100k以上的数据中,Memcached性能要高于Redis 。
7、memcache内存管理:使用Slab Allocation。原理相当简单,预先分配一系列大小固定的组,然后根据数据大小选择最合适的块存储。避免了内存碎片。(缺点:不能变长,浪费了一定空间)memcached默认情况下下一个slab的最大值为前一个的1.25倍。
8、redis内存管理: Redis通过定义一个数组来记录所有的内存分配情况, Redis采用的是包装的malloc/free,相较于Memcached的内存 管理方法来说,要简单很多。由于malloc 首先以链表的方式搜索已管理的内存中可用的空间分配,导致内存碎片比较多
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最全BAT面试239道题答案:Map集合题+并发+中间件+MySQL等