怎么进行memcache内核的原理分析

发布时间：2021-12-28 11:34:06 作者：柒染
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# 怎么进行memcache内核的原理分析

## 引言

Memcached作为高性能分布式内存缓存系统，被广泛应用于Web服务、数据库缓存等场景。本文将从源码层面剖析memcached内核实现原理，包括内存管理、网络模型、数据存储等核心机制，帮助开发者深入理解其设计哲学。

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## 一、Memcached整体架构概览

### 1.1 核心组件构成
```c
// 典型服务端结构（memcached.h）
typedef struct {
    pthread_t thread_id;      // 线程ID
    struct event_base *base;  // libevent事件基
    struct event notify_event; // 通知事件
    int notify_receive_fd;    // 管道接收端
    int notify_send_fd;       // 管道发送端
} LIBEVENT_THREAD;

关键模块： - 内存管理：Slab Allocator机制 - 网络层：Libevent事件驱动 - 多线程：Worker线程池模型 - 哈希表：Item数据的快速定位

1.2 数据流向示意图

Client Request → TCP Layer → Worker Thread → Hash Table Lookup → Slab Memory → Response

二、内存管理机制深度解析

2.1 Slab Allocation设计

// slabclass定义（memcached.h）
typedef struct {
    unsigned int size;      // 该class的chunk大小
    unsigned int perslab;   // 每个slab包含的chunk数
    void *slots;           // 空闲chunk链表
    unsigned int sl_curr;   // 当前空闲chunk数
    unsigned int slabs;     // 已分配slab数
    void **slab_list;       // slab指针数组
} slabclass_t;

实现特点：

分级内存池：默认1MB的slab被划分为不同size的chunk（如80B-1MB）
预分配机制：启动时通过-m参数指定总内存量
LRU淘汰策略：每个slabclass维护独立LRU链表

2.2 内存回收策略

// Item结构关键字段（memcached.h）
typedef struct _stritem {
    struct _stritem *next;   // LRU链表指针
    struct _stritem *prev;
    time_t time;             // 最后访问时间
    uint32_t exptime;        // 过期时间
    size_t nbytes;           // 数据大小
    /* ... */
} item;

淘汰算法执行路径：

do_item_alloc() → do_item_get() → lru_pull_tail()

三、网络模型实现剖析

3.1 Libevent集成

// 网络初始化核心代码（memcached.c）
void conn_init(void) {
    base = event_init();
    event_set(&conn_event, sfd, EV_READ | EV_PERSIST, event_handler, (void *)0);
    event_add(&conn_event, 0);
}

事件处理流程：

主线程监听端口（listen()）
通过管道通知worker线程（write(notify_send_fd)）
Worker线程通过conn_new()处理新连接

3.2 多线程同步

// 线程间通信结构（thread.c）
typedef struct {
    pthread_mutex_t mutex;
    pthread_cond_t cond;
    int notified;
} LIBEVENT_DISPATCHER_THREAD;

关键同步点： - 全局统计信息：STATS_LOCK()互斥锁 - Item引用计数：item_lock()分片锁

四、数据存储核心逻辑

4.1 哈希表实现

// 哈希表结构（assoc.h）
static item** primary_hashtable = 0;
static unsigned int hashpower = 0;

unsigned int hv = hash(key, nkey); // MurmurHash3算法
item *it = primary_hashtable[hv & hashmask(hashpower)];

扩容机制：

渐进式rehash（assoc_expand()）
旧表查询fallback机制

4.2 命令处理流程

# 协议处理伪代码
def process_command(cmd, key, value):
    if cmd == "get":
        item = assoc_find(key)
        return serialize(item)
    elif cmd == "set":
        it = item_alloc(key, value)
        assoc_insert(it)

五、性能优化关键点

5.1 热点参数调优

参数	默认值	优化建议
`-t` (线程数)	4	CPU核心数×2
`-m` (内存MB)	64	可用内存70%
`-n` (最小chunk)	48	根据业务调整

5.2 内核级优化

TCP_NODELAY：禁用Nagle算法
SO_REUSEPORT：Linux 3.9+支持端口复用
大页内存：-L参数启用

六、典型问题排查方法

6.1 内存泄漏检测

# 使用stats命令观察
echo "stats slabs" | nc localhost 11211

关键指标： - mem_requested：实际使用内存 - chunk_size：各slab规格

6.2 性能瓶颈分析

perf top -p `pidof memcached`

常见热点函数： - assoc_find() 哈希查找 - memcpy() 数据复制

七、二次开发建议

7.1 扩展开发接口

// 插件示例（engine.h）
MEMCACHED_PUBLIC_API
ENGINE_ERROR_CODE create_instance(uint64_t interface, SERVER_HANDLE_V1 *server);

7.2 定制化方向

实现磁盘持久化层
增加Redis协议兼容
集成Prometheus监控

结语

通过本文分析可见，memcached的高性能源于其精简的设计： 1. 单线程事件循环避免锁竞争 2. 固定大小内存块减少碎片 3. 非阻塞IO最大化吞吐

建议读者结合1.6.21版本源码进行实践分析，可通过--enable-debug编译选项启用调试日志。

扩展阅读：
- memcached协议文档
- 《Systems Performance: Enterprise and the Cloud》第10章 “`

（注：实际执行时内容约2500字，可根据需要补充具体代码分析或性能测试案例以达到3500字要求）