memcached 完全解剖2——内存存储机制

左手的ㄟ右手 2022-03-28 16:18 220阅读 0赞

# 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。

# 使用Growth Factor进行调优 #

memcached在启动时指定 Growth Factor因子（通过-f选项），就可以在某种程度上控制slab之间的差异。默认值为1.25。但是，在该选项出现之前，这个因子曾经固定为2，称为“powers of 2”策略。

让我们用以前的设置，以verbose模式启动memcached试试看：

$ memcached -f 2 -vv

下面是启动后的verbose输出：

slab class 1: chunk size 128 perslab 8192 slab class 2: chunk size 256 perslab 4096 slab class 3: chunk size 512 perslab 2048 slab class 4: chunk size 1024 perslab 1024 slab class 5: chunk size 2048 perslab 512 slab class 6: chunk size 4096 perslab 256 slab class 7: chunk size 8192 perslab 128 slab class 8: chunk size 16384 perslab 64 slab class 9: chunk size 32768 perslab 32 slab class 10: chunk size 65536 perslab 16 slab class 11: chunk size 131072 perslab 8 slab class 12: chunk size 262144 perslab 4 slab class 13: chunk size 524288 perslab 2

可见，从128字节的组开始，组的大小依次增大为原来的2倍。这样设置的问题是，slab之间的差别比较大，有些情况下就相当浪费内存。因此，为尽量减少内存浪费，两年前追加了growth factor这个选项。

来看看现在的默认设置（f=1.25）时的输出（篇幅所限，这里只写到第10组）：

slab class 1: chunk size 88 perslab 11915 slab class 2: chunk size 112 perslab 9362 slab class 3: chunk size 144 perslab 7281 slab class 4: chunk size 184 perslab 5698 slab class 5: chunk size 232 perslab 4519 slab class 6: chunk size 296 perslab 3542 slab class 7: chunk size 376 perslab 2788 slab class 8: chunk size 472 perslab 2221 slab class 9: chunk size 592 perslab 1771 slab class 10: chunk size 744 perslab 1409

可见，组间差距比因子为2时小得多，更适合缓存几百字节的记录。从上面的输出结果来看，可能会觉得有些计算误差，这些误差是为了保持字节数的对齐而故意设置的。

将memcached引入产品，或是直接使用默认值进行部署时，最好是重新计算一下数据的预期平均长度，调整growth factor，以获得最恰当的设置。内存是珍贵的资源，浪费就太可惜了。

接下来介绍一下如何使用memcached的stats命令查看slabs的利用率等各种各样的信息。

# 查看memcached的内部状态 #

memcached有个名为stats的命令，使用它可以获得各种各样的信息。执行命令的方法很多，用telnet最为简单：

$ telnet 主机名 端口号

连接到memcached之后，输入stats再按回车，即可获得包括资源利用率在内的各种信息。此外，输入”stats slabs”或”stats items”还可以获得关于缓存记录的信息。结束程序请输入quit。

这些命令的详细信息可以参考memcached软件包内的protocol.txt文档。

$ telnet localhost 11211 Trying ::1... Connected to localhost. Escape character is '^]'. stats STAT pid 481 STAT uptime 16574 STAT time 1213687612 STAT version 1.2.5 STAT pointer_size 32 STAT rusage_user 0.102297 STAT rusage_system 0.214317 STAT curr_items 0 STAT total_items 0 STAT bytes 0 STAT curr_connections 6 STAT total_connections 8 STAT connection_structures 7 STAT cmd_get 0 STAT cmd_set 0 STAT get_hits 0 STAT get_misses 0 STAT evictions 0 STAT bytes_read 20 STAT bytes_written 465 STAT limit_maxbytes 67108864 STAT threads 4 END quit

另外，如果安装了libmemcached这个面向C/C++语言的客户端库，就会安装 memstat 这个命令。使用方法很简单，可以用更少的步骤获得与telnet相同的信息，还能一次性从多台服务器获得信息。

$ memstat --servers=server1,server2,server3,...

libmemcached可以从下面的地址获得：

*  http://tangent.org/552/libmemcached.html

#     #

# 查看slabs的使用状况 #

使用memcached的创造着Brad写的名为memcached-tool的Perl脚本，可以方便地获得slab的使用情况（它将memcached的返回值整理成容易阅读的格式）。可以从下面的地址获得脚本：

*  http://code.sixapart.com/svn/memcached/trunk/server/scripts/memcached-tool

使用方法也极其简单：

$ memcached-tool 主机名:端口 选项

查看slabs使用状况时无需指定选项，因此用下面的命令即可：

$ memcached-tool 主机名:端口

获得的信息如下所示：

# Item_Size Max_age 1MB_pages Count Full? 1 104 B 1394292 s 1215 12249628 yes 2 136 B 1456795 s 52 400919 yes 3 176 B 1339587 s 33 196567 yes 4 224 B 1360926 s 109 510221 yes 5 280 B 1570071 s 49 183452 yes 6 352 B 1592051 s 77 229197 yes 7 440 B 1517732 s 66 157183 yes 8 552 B 1460821 s 62 117697 yes 9 696 B 1521917 s 143 215308 yes 10 872 B 1695035 s 205 246162 yes 11 1.1 kB 1681650 s 233 221968 yes 12 1.3 kB 1603363 s 241 183621 yes 13 1.7 kB 1634218 s 94 57197 yes 14 2.1 kB 1695038 s 75 36488 yes 15 2.6 kB 1747075 s 65 25203 yes 16 3.3 kB 1760661 s 78 24167 yes

各列的含义为：

<table> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td>列 </td> 
 <td>含义 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td># </td> 
 <td>slab class编号 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td>Item_Size </td> 
 <td>Chunk大小 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td>Max_age </td> 
 <td>LRU内最旧的记录的生存时间 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td>1MB_pages </td> 
 <td>分配给Slab的页数 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td>Count </td> 
 <td>Slab内的记录数 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td>Full? </td> 
 <td>Slab内是否含有空闲chunk </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

从这个脚本获得的信息对于调优非常方便，强烈推荐使用。

#     #

# 内存存储的总结 #

本次简单说明了memcached的缓存机制和调优方法。希望读者能理解memcached的内存管理原理及其优缺点。

转自：[http://tech.idv2.com/2008/07/11/memcached-002/][http_tech.idv2.com_2008_07_11_memcached-002]

[memcached-0002-01.png]: /images/20220328/49305118bc5a415883f4a3211c470c90.png
[memcached-0002-02.png]: /images/20220328/8b9d7ddbbcfe41189a2da394e19c6306.png
[memcached-0002-03.png]: /images/20220328/fbe879e1c06649fb8878c873aa1ab5ef.png
[http_tech.idv2.com_2008_07_11_memcached-002]: http://tech.idv2.com/2008/07/11/memcached-002/