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书接前文马不停蹄博主继续书写Cache的传奇和精彩。 Redis主要用于数据的分布式缓存通过设置缓存集群实现数据的快速响应同时也解决了缓存一致性的困扰。 EhCache主要用于数据的本地缓存因无法保障数据的安全性通常用于单节点数据的缓存。如果需要实现分布式可以搭载Redis实现二级缓存。
今天博主带来Cache新成员MemCache它又有哪些独一无二的绝技呢请各位盆友紧随博主以防“迷路”。 微服务实战系列之EhCache微服务实战系列之Redis微服务实战系列之Cache微服务实战系列之Nginx技巧篇微服务实战系列之Nginx微服务实战系列之Feign微服务实战系列之Sentinel微服务实战系列之Token微服务实战系列之Nacos微服务实战系列之Gateway微服务实战系列之加密RSA微服务实战系列之签名Sign Q什么是MemCache
看到MemCache一词首先想到什么内存。可见它又是一款基于内存的缓存工具。那继续看官方是如何定义的请转向 MemCache是一个免费开源、高性能的分布式内存对象缓存系统旨在通过减轻数据库负载来加速动态web应用程序。 MemCache开放的API可支持Java、C/C/C#、Perl、Python、PHP、Ruby等大部分流行的程序语言。 通过以上描述表明MemCache支持分布式倘若我们构建分布式缓存时又多了一件可选择的武器。 既然提到了分布式那是如何实现的呢我们继续期待。
QMemCache如何实现分布式
这首先要看MemCache是如何运转的。
1. 内存机制
MemCache是一个基于内存的缓存系统对内存的管理自然有一套严格的标准slab负责管理让我们把目光聚焦下图 MemCache将内存空间分割为若干slab组class每个slab又分割为若干page每个page默认是1M而每个page又分为若干chunk。总结一句话“MemCache最终把数据存于chunk中”。
MemCache为了快速管理内存和分配内存将已使用内存和未使用内存编制为一个链表结构。对于新加入的数据先更新headerH对应过期的数据先更新TailT。
为了将新加入的数据合理存储MemCache会通过计算将其放在与其大小“相当”的slab中。因此一定程度上容忍内存“浪费”。
当然鉴于MemCache的内存机制也提出了一些基础限制。 比如单条数据Item最大不超1M又比如key最大不超250字符等等在此博主不再赘述可以另行查阅相关文档。
2. 分布式实现
MemCache的分布式无法自己完成通常是由MemCache客户端API负责实现。通过基于一致Hash算法完成节点node匹配和节点路由router最终实现数据的分布式缓存。 这么来看MemCache分布式是不是很简洁博主不禁感叹“这是一个被算法支配的世界”。 当然如何安装和使用它可以参考其他博主文章相对简单这里不再表述。
QMemCache适应场景有哪些
MemCache基于内存必然消失于内存比如重启服务器针对于开发人员而言简直是个灾难。 因此它适合存储无需持久化的数据且数据量不宜太大因此分布式是一个很好的选择。正如“鸡蛋不宜放在同一个篮子”一样数据也不宜放在同一个slab。 结语
MemCache作为分布式缓存的另一选项势必为微服务提供了一定的技术可能。我们说内存一般决定性能性能高低势必影响最终的用于体验。 如何选择合适的Cache的工具或系统取决于业务场景和形式。抛开业务谈技术皆是耍流氓希望各位盆友明辨取舍的关键。
好了各位盆友今天的话题到此结束期待大家的反馈和分享甚至讨论热烈期待中…。
