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memcached全面剖析–2.理解memcached的内存存储

来源: 作者: 时间:2008-08-09 Tag:linux   cache   memcached   点击:

下面是《memcached全面剖析》的第二部分。

发表日:2008/7/9
作者:前坂徹(Toru Maesaka)
原文链接:http://gihyo.jp/dev/feature/01/memcached/0002

  • Slab Allocation机制:整理内存以便重复使用
    • Slab Allocation的主要术语
  • 在Slab中缓存记录的原理
  • Slab Allocator的缺点
  • 使用Growth Factor进行调优
  • 查看memcached的内部状态
  • 查看slabs的使用状况
  • 内存存储的总结

我是mixi株式会社研究开发组的前坂徹。 上次的文章介绍了memcached是分布式的高速缓存服务器。本次将介绍memcached的内部构造的实现方式,以及内存的管理方式。另外,memcached的内部构造导致的弱点也将加以说明。

Slab Allocation机制:整理内存以便重复使用

最近的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的原理相当简单。 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)。

memcached-0002-01.png

图1 Slab Allocation的构造图

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。

在Slab中缓存记录的原理

下面说明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(图2)。 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。

memcached-0002-02.png

图2 选择存储记录的组的方法

实际上,Slab Allocator也是有利也有弊。下面介绍一下它的缺点。

Slab Allocator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(图3)。

memcached-0002-03.png

图3 chunk空间的使用

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。


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