分布式系统理解 MySql+Memcached架构的问题

Memcached采用客户端-服务器的架构，客户端和服务器端的通讯使用自定义的协议标准，只要满足协议格式要求，客户端Library可以用任何语言实现。

Memcached服务器使用基于Slab的内存管理方式，有利于减少内存碎片和频繁分配销毁内存所带来的开销。各个Slab按需动态分配一个page的内存（和4Kpage的概念不同，这里默认page为1M），page内部按照不同slab class的尺寸再划分为内存chunk供服务器存储KV键值对使用（slab机制相当于内存池机制, 实现从操作系统分配一大块内存, 然后 memcached 自己管理这块内存, 负责分配与回收。）

关于memcached的内存分配机制：Memcached 内存分配机制介绍

实际MySQL是适合进行海量数据存储的，通过Memcached将热点数据加载到cache，加速访问，很多公司都曾经使用过这样的架构，但随着业务数据量的不断增加，和访问量的持续增长，我们遇到了很多问题：

1.MySQL需要不断进行拆库拆表，Memcached也需不断跟着扩容，扩容和维护工作占据大量开发时间。

2.Memcached与MySQL数据一致性问题。

3.Memcached数据命中率低或down机，大量访问直接穿透到DB，MySQL无法支撑。

4.跨机房cache同步问题。

关于memcached问题：Memcache存储大数据的问题

众多NoSQL百花齐放，如何选择

最近几年，业界不断涌现出很多各种各样的NoSQL产品，那么如何才能正确地使用好这些产品，最大化地发挥其长处，是我们需要深入研究和思考的问题，实际归根结底最重要的是了解这些产品的定位，并且了解到每款产品的tradeoffs，在实际应用中做到扬长避短，总体上这些NoSQL主要用于解决以下几种问题

1.少量数据存储，高速读写访问。此类产品通过数据全部in-momery 的方式来保证高速访问，同时提供数据落地的功能，实际这正是Redis最主要的适用场景。

2.海量数据存储，分布式系统支持，数据一致性保证，方便的集群节点添加/删除。

3.这方面最具代表性的是dynamo和bigtable 2篇论文所阐述的思路。前者是一个完全无中心的设计，节点之间通过gossip方式传递集群信息，数据保证最终一致性，后者是一个中心化的方案设计，通过类似一个分布式锁服务来保证强一致性,数据写入先写内存和redo log，然后定期compat归并到磁盘上，将随机写优化为顺序写，提高写入性能。

4.Schema free，auto-sharding等。比如目前常见的一些文档都是支持schema-free的，直接存储json格式数据，并且支持auto-sharding等功能，比如mongodb。

面对这些不同类型的NoSQL产品,我们需要根据我们的业务场景选择最合适的产品。

Redis最适合所有数据in-momory的场景，虽然Redis也提供持久化功能，但实际更多的是一个disk-backed的功能，跟传统意义上的持久化有比较大的差别，那么可能大家就会有疑问，似乎Redis更像一个加强版的Memcached，那么何时使用Memcached,何时使用Redis呢?

memcache和redis的比较：

性能方面：没有必要过多的关心性能，因为二者的性能都已经足够高了。由于Redis只使用单核，而Memcached可以使用多核，所以在比较上，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，虽然Redis最近也在存储大数据的性能上进行优化，但是比起Memcached，还是稍有逊色。说了这么多，结论是，无论你使用哪一个，每秒处理请求的次数都不会成为瓶颈。（比如瓶颈可能会在网卡）

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