我對于Memcached的接觸，還是在去年看了CSDN的一系列國外大型網(wǎng)站架構(gòu)設(shè)計而開始的。最初的時候只是簡單的封裝了Memcached Java版的客戶端，主要是對于配置的簡化以及Memcached多點備份作了一些工作，然后就作為ASF的組件一部分提供給其他Team使用。其實看過Memcached Java客戶端代碼的人就會了解其實客戶端的事情很簡單，就是要有一套高性能的Socket通信框架以及對Memcached的私有協(xié)議實現(xiàn)的接口，自己去做這些事情也是很簡單的，不過既然有可以滿足自己需求的開源部分，那么就去實現(xiàn)自己需要的但沒有實現(xiàn)的。這里我用的是Whalin的客戶端版本，這里為什么還要提出來講這個，后面會提到。
在對Java客戶端作了簡單封裝和擴(kuò)展以后，由于其他Team使用的沒有什么特殊需求，也就沒有再去做太多的修改，直到最近自己的服務(wù)集成平臺需要做服務(wù)訪問控制，才重新豐富了Cache組件，也就是這個過程中對于Memcached的一些特性和小的細(xì)節(jié)有了一些新的認(rèn)識。
作為服務(wù)集成平臺需要對服務(wù)有所監(jiān)控，包括訪問頻率控制以及訪問次數(shù)控制。頻率控制其實很類似于硬件方面的頻率控制，例如硬件可以對IP的高頻率訪問視為攻擊，列入黑名單。而作為服務(wù)的訪問，對于服務(wù)訪問者的控制其實涉及到了業(yè)務(wù)參數(shù)，那么硬件就不是很適合去做這方面的控制，為此我也考慮了很久，最開始打算在Apache上做一個模塊控制，但是最后覺得還是放在后面的業(yè)務(wù)框架上做這件事情。當(dāng)然后面我說說的方案可能并不好，但是也算是一種想法。要把頻繁的訪問數(shù)據(jù)記錄下來同時分析，那么數(shù)據(jù)庫肯定是不行的，最簡單的方式就是采用Cache，又因為是集群范圍內(nèi)的控制，那么集中式Cache就非Memcached莫數(shù)了（分布式的Cache傳播本身損耗太大，集中式Cache本來的最大缺點就是單點，但作簡單的備份操作就可以基本解決此類問題）。
作為解決這個問題的方法來說只需要實現(xiàn)兩部分工作：訪問計數(shù)器，定時任務(wù)。定時任務(wù)在我做日志分析框架的時候都是采用了Jdk5的Concurrent包里面的ScheduledExecutorService，這個作簡單的循環(huán)任務(wù)足夠用了，同時也是有很好的多線程異步支持，復(fù)雜一點么用Quartz。計數(shù)器就要靠Memcached來實現(xiàn)了，本來一般的Cache最大的問題就是高并發(fā)下的事務(wù)保證，如果采用Get+Set來完成計數(shù)的話，那么高并發(fā)下計數(shù)器就會出現(xiàn)讀寫不一致性的問題，幸好Memcached提供了計數(shù)累加功能，讓這種累加動作能夠在服務(wù)端一次做好，服務(wù)端控制并發(fā)寫入，保證數(shù)據(jù)的一致性。
下面就看看以下幾個方法：
boolean storeCounter(String key, long count)：存儲key的計數(shù)器，值為count。
long getCounter(String key)：獲取key的計數(shù)器，如果不存在返回-1。
long addOrDecr(String key, long decr)：計數(shù)器值減去decr，如果計數(shù)器不存在，保存decr作為計數(shù)器值
long addOrIncr(String key, long inc)：計數(shù)器值增加inc，如果計數(shù)器不存在，保存inc作為計數(shù)器值
long decr(String key, long decr)：與addOrDecr不同的是在計數(shù)器不存在的時候不保存任何值，返回-1
long incr(String key, long inc) ：與addOrIncr不同的是在計數(shù)器不存在的時候不保存任何值，返回-1
這里需要說明幾點：
storeCounter和普通的set方法不同，如果通過set方式置入key:value的話，getCounter等其他四個方法都認(rèn)為技術(shù)器不存在。所以Counter的存儲方式是和普通內(nèi)容存儲不同的。
在不同的場景要慎用addOrXXXX和XXXX的方法，兩者還是有比較大的區(qū)別的。
計數(shù)器沒有提供移除特殊方法，使用delete方法可以移除計數(shù)器，但是頻繁的delete和addOrXXXX有時候會出現(xiàn)一些奇怪的問題（例如同名的計數(shù)器就沒有辦法再次被創(chuàng)建，不過這個還需要進(jìn)一步的去研究一下看看）。一般情況下如果計數(shù)器的key不是很多，同時也會被復(fù)用，那么可以通過置為0或者減去已經(jīng)分析過的數(shù)量來復(fù)位。
有上面的一套計數(shù)器機(jī)制就可以很方便的實現(xiàn)Memcached的計數(shù)功能，但是又一個問題出現(xiàn)了，如何讓定時任務(wù)去遍歷計數(shù)器，分析計數(shù)器是否到了閥值，觸發(fā)創(chuàng)建黑名單記錄的工作。早先我同事希望我能夠提供封裝好的keySet接口，但是我自己覺得其實作為Cache來說簡單就是最重要的，Cache不需要去遍歷。首先使用Cache的角色就應(yīng)該知道Key，然后去Cache里面找，找不到就去后臺例如DB里面去搜索，然后將搜索的結(jié)果在考慮更新到Cache里面，這樣才是最高效并且最可靠的，Cache靠不住阿，隨時都可能會丟失或者崩潰，因此作為類似于一級緩存或者這類數(shù)據(jù)完整性要求不高，性能要求很高的場景使用最合適。當(dāng)時就沒有提供這樣的接口，直到今天自己需要了，才考慮如何去做這件事情。
開始考慮是否能夠?qū)?/span>key都記錄在另外的Cache中或者是Memcached中，首先在高并發(fā)下更新操作就是一大問題，再者Memcached的內(nèi)存分配回收機(jī)制以及Value的大小限制都不能滿足這樣的需求，如果使用數(shù)據(jù)庫，那么頻繁更新操作勢必不可行，采用異步緩存刷新又有一個時間間隔期，同時更新也不是很方便。最后考慮如果能夠讓Memcached實現(xiàn)Keyset那么就是最好的解決方案，網(wǎng)上搜索了一下，找到一種策略，然后自己優(yōu)化了一下，優(yōu)化后的代碼如下：
Code
@SuppressWarnings("unchecked")
public Set keySet(int limit,boolean fast)
{
Set<String> keys = new HashSet<String>();
Map<String,Integer> dumps = new HashMap<String,Integer>();
Map slabs = getCacheClient().statsItems();
if (slabs != null && slabs.keySet() != null)
{
Iterator itemsItr = slabs.keySet().iterator();
while(itemsItr.hasNext())
{
String server = itemsItr.next().toString();
Map itemNames = (Map) slabs.get(server);
Iterator itemNameItr = itemNames.keySet().iterator();
while(itemNameItr.hasNext())
{
String itemName = itemNameItr.next().toString();
// itemAtt[0] = itemname
// itemAtt[1] = number
// itemAtt[2] = field
String[] itemAtt = itemName.split(":");
if (itemAtt[2].startsWith("number"))
dumps.put(itemAtt[1], Integer.parseInt(itemAtt[1]));
}
}
if (!dumps.values().isEmpty())
{
Iterator<Integer> dumpIter = dumps.values().iterator();
while(dumpIter.hasNext())
{
int dump = dumpIter.next();
Map cacheDump = statsCacheDump(dump,limit);
Iterator entryIter = cacheDump.values().iterator();
while (entryIter.hasNext())
{
Map items = (Map)entryIter.next();
Iterator ks = items.keySet().iterator();
while(ks.hasNext())
{
String k = (String)ks.next();
try
{
k = URLDecoder.decode(k,"UTF-8");
}
catch(Exception ex)
{
Logger.error(ex);
}
if (k != null && !k.trim().equals(""))
{
if (fast)
keys.add(k);
else
if (containsKey(k))
keys.add(k);
}
}
}
}
}
}
return keys;
}
對于上面代碼的了解需要從Memcached內(nèi)存分配和回收機(jī)制開始，以前接觸Memcached的時候只是了解，這部分代碼寫了以后就有些知道怎么回事了。Memcached為了提高內(nèi)存的分配和回收效率，采用了slab和dump分區(qū)的概念。Memcached一大優(yōu)勢就是能夠充分利用Memory資源，將同機(jī)器或者不同機(jī)器的Memcached服務(wù)端組合成為對客戶端看似統(tǒng)一的存儲空間，Memcached可以在一臺機(jī)器上開多個端口作為服務(wù)端多個實例，也可以在多臺機(jī)器上開多個服務(wù)實例，而slab就是Memcached的服務(wù)端。下面是我封裝后的Cache配置：
配置
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<memcached>
<client name="mclient0" compressEnable="true" defaultEncoding="UTF-8" socketpool="pool0">
<!--errorHandler></errorHandler-->
</client>
<client name="mclient1" compressEnable="true" defaultEncoding="UTF-8" socketpool="pool1">
<!--errorHandler></errorHandler-->
</client>
<client name="mclient11" compressEnable="true" defaultEncoding="UTF-8" socketpool="pool11">
<!--errorHandler></errorHandler-->
</client>
<socketpool name="pool0" failover="true" initConn="10" minConn="5" maxConn="250" maintSleep="0"
nagle="false" socketTO="3000" aliveCheck="true">
<servers>10.2.225.210:13000,10.2.225.210:13001,10.2.225.210:13002</servers>
</socketpool>
<socketpool name="pool1" failover="true" initConn="10" minConn="5" maxConn="250" maintSleep="0"
nagle="false" socketTO="3000" aliveCheck="true">
<servers>10.2.225.210:13000</servers>
</socketpool>
<socketpool name="pool11" failover="true" initConn="10" minConn="5" maxConn="250" maintSleep="0"
nagle="false" socketTO="3000" aliveCheck="true">
<servers>10.2.225.210:13000</servers>
</socketpool>
<cluster name="cluster1">
<memCachedClients>mclient1,mclient11</memCachedClients>
</cluster>
</memcached>
可以看到其實pool才是最終連接服務(wù)端的配置，看看pool0，它會連接10.2.225.210:13000,10.2.225.210:13001,10.2.225.210:13002這些機(jī)器和他們的端口，但是對于使用pool0的mclient0來說它僅僅只是知道有一個叫做mclient0的cache可以保存數(shù)據(jù)。此時slab就有三個：10.2.225.210:13000和10.2.225.210:13001和10.2.225.210:13002。
當(dāng)一個key:value要被放入到Memcached中，首先Memcached會根據(jù)key的hash算法獲取到hash值來選擇被分配的slab，然后根據(jù)value選擇適合的dump區(qū)。所謂dump區(qū)其實就是根據(jù)value的大小來將內(nèi)存按照存儲單元內(nèi)容大小分頁。這個是可以配置Memcached的，例如Memcached將slab中的內(nèi)存劃分成4個dump，第一dump區(qū)存儲0-50k大小的數(shù)據(jù)，第二dump區(qū)存儲50-100k的數(shù)據(jù)，第三dump區(qū)存儲100-500k的數(shù)據(jù),第四dump區(qū)存儲500-1000K的數(shù)據(jù)。那么當(dāng)key:value需要被寫入的時候，很容易定位到value所處的dump，分配內(nèi)存給value。這種分dump模式簡化內(nèi)存管理，加速了內(nèi)存回收和分配。但是這里需要注意的幾點就是，首先當(dāng)你的應(yīng)用場景中保存的數(shù)據(jù)大小離散度很高，那么就不是很適合Memcached的這種分配模式，容易造成浪費，例如第一dump區(qū)已經(jīng)滿了，第二第三dump區(qū)都還是只有一個數(shù)據(jù)，那么第二第三dump區(qū)不會被回收，第二第三dump區(qū)的空間就浪費了。同時Memcached對于value的大小支持到1M,大于1M的內(nèi)容不適合Memcached存儲。其實在Cache的設(shè)計中這樣的情況發(fā)生本來就證明設(shè)計有問題，Cache只是加速，一般保存都是較小的id或者小對象，用來驗證以及為數(shù)據(jù)定位作精準(zhǔn)細(xì)化，而大數(shù)據(jù)量的內(nèi)容還是在數(shù)據(jù)庫等存儲中。
知道了基本的分配機(jī)制以后再回過頭來看看代碼：
Map slabs = getCacheClient().statsItems();//獲取所有的slab
//用來收集所有slab的dump號
while(itemsItr.hasNext())
{
String server = itemsItr.next().toString();
Map itemNames = (Map) slabs.get(server);
Iterator itemNameItr = itemNames.keySet().iterator();
while(itemNameItr.hasNext())
{
String itemName = itemNameItr.next().toString();
// itemAtt[0] = itemname
// itemAtt[1] = number
// itemAtt[2] = field
String[] itemAtt = itemName.split(":");
// 如果是itemName中是:number來表示，那么證明是一個存儲數(shù)據(jù)的dump，還有一些是age的部分
if (itemAtt[2].startsWith("number"))
dumps.put(itemAtt[1], Integer.parseInt(itemAtt[1]));
}
}
//根據(jù)收集到的dump來獲取keys
if (!dumps.values().isEmpty())
{
Iterator<Integer> dumpIter = dumps.values().iterator();
while(dumpIter.hasNext())
{
int dump = dumpIter.next();
// statsCacheDump支持三個參數(shù)String[],int,int，第一個參數(shù)可以省略，默認(rèn)填入null，表示從那些slab中獲取dump號為第二個參數(shù)的keys，如果是null就從當(dāng)前所有的slab中獲取。第二個參數(shù)表示dump號，第三個參數(shù)表示返回最多多少個結(jié)果。
Map cacheDump = statsCacheDump(dump,limit);
Iterator entryIter = cacheDump.values().iterator();
while (entryIter.hasNext())
{
Map items = (Map)entryIter.next();
Iterator ks = items.keySet().iterator();
while(ks.hasNext())
{
String k = (String)ks.next();
try
{
//這里為什么要作decode，因為其實在我使用的這個Java客戶端存儲的時候，默認(rèn)會把key都作encoding一次，所以必須要做，不然會出現(xiàn)問題。
k = URLDecoder.decode(k,"UTF-8");
}
catch(Exception ex)
{
Logger.error(ex);
}
if (k != null && !k.trim().equals(""))
{
//這里的fast參數(shù)是在方法參數(shù)中傳入，作用是什么，其實采用這種搜索slab以及dump的方式獲取keys會發(fā)現(xiàn)返回的可能還有一些已經(jīng)移除的內(nèi)容的keys，如果覺得需要準(zhǔn)確的keys，就在做一次contains的檢查，不過速度就會有一定的影響。
if (fast)
keys.add(k);
else
if (containsKey(k))
keys.add(k);
}
}
}
}
}
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