Linux-Memcache分布式部署方案（magent代理解决单点故障）

时间：2022-11-16 19:17:17

Memcached的特点

Memcached作为高速运行的分布式缓存服务器具有以下特点。

　　1. 协议简单：memcached的服务器客户端通信并不使用复杂的MXL等格式， 而是使用简单的基于文本的协议。

　　2. 基于libevent的事件处理：libevent是个程序库，他将Linux 的epoll、BSD 类操作系统的kqueue等时间处理功能封装成统一的接口。memcached使用这个libevent库，因此能在Linux、BSD、Solaris等操作系统上发挥其高性能。

　　3. 内置内存存储方式：为了提高性能，memcached中保存的数据都存储在 memcached内置的内存存储空间中。由于数据仅存在于内存中，因此重启memcached，重启操作系统会导致全部数据消失。另外，内容容量达到指定的值之后  memcached  回自动删除不适用的缓存。

　　4.Memcached不互通信的分布式：memcached  尽管是  “  分布式  ”  缓存服务器，但服务器端并没有分布式功能。各个  memcached  不会互相通信以共享信 息。他的分布式主要是通过客户端实现的。

Memcache内存管理

最近的memcached默认情况下采用了名为Slab Allocatoion的机制分配，管理内存。在改机制出现以前，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。但是这中方式会导致内存碎片，加重操作系统内存管理器的负担。

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，已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（chucnk），并把尺寸相同的块分成组（chucnk的集合）如图：

Linux-Memcache分布式部署方案（magent代理解决单点故障）
而且slab allocator 还有重复使用已分配内存的目的。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  Memcached根据收到的数据的大小，选择最合适数据大小的Slab 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。

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Memcache删除数据

Memcached删除数据时数据不会真正从memcached中消失。Memcached不会释放已分配的内存。记录超时后，客户端就无法再看见该记录（invisible 透明），其存储空间即可重复使用。

memcached内部不会监视记录是否过期，而是在get时查看记录的时间戳，检查记录是否过期。这种技术称为Lazy Expriation。因此memcached不会再过期监视上耗费CPU时间。

LRU:从缓存中有效删除数据的原理

　　Memcached会优先使用已超时的记录空间，但即使如此，也会发生追加新纪录时空间不足的情况。此时就要使用名为Least Recently Used (LRU)机制来分配空间。这就是删除最少使用的记录的机制。因此当memcached的内存空间不足时（无法从slab class）获取到新空间时，就从最近未使用的记录中搜索，并将空间分配给新的记录。

Memcached存在的问题

本身没有内置分布式功能，无法实现使用多台Memcache服务器来存储不同的数据，最大程度的使用相同的资源；无法同步数据，容易造成单点故障。（memagent代理实现集群）

在 Memcached中可以保存的item数据量是没有限制的，只要内存足够 。
Memcached单进程最大使用内存为2G，要使用更多内存，可以分多个端口开启多个Memcached进程
最大30天的数据过期时间,设置为永久的也会在这个时间过期，常量REALTIME_MAXDELTA　60*60*24*30控制
最大键长为250字节，大于该长度无法存储，常量KEY_MAX_LENGTH 250控制
单个item最大数据是1MB，超过1MB数据不予存储，常量POWER_BLOCK 1048576进行控制，
它是默认的slab大小
最大同时连接数是200，通过 conn_init()中的freetotal进行控制，最大软连接数是1024，通过settings.maxconns=1024 进行控制
跟空间占用相关的参数：settings.factor=1.25, settings.chunk_size=48, 影响slab的数据占用和步进方式

memcached是一种无阻塞的socket通信方式服务，基于libevent库，由于无阻塞通信，对内存读写速度非常之快。
memcached分服务器端和客户端，可以配置多个服务器端和客户端，应用于分布式的服务非常广泛。
memcached作为小规模的数据分布式平台是十分有效果的。

memcached是键值一一对应，key默认最大不能超过128个字节，value默认大小是1M，也就是一个slabs，如果要存2M的值（连
续的），不能用两个slabs，因为两个slabs不是连续的，无法在内存中存储，故需要修改slabs的大小，多个key和value进行存储时，即使
这个slabs没有利用完，那么也不会存放别的数据。

Memcache的分布式介绍

memcached虽然称为“分布式”缓存服务器，但服务器端并没有“分布式”功能。服务器端仅包括内存存储功能，其实现非常简单。至于memcached的分布式，则是完全由客户端程序库实现的。这种分布式是memcached的最大特点。

如何理解Memcached的分布式

这里多次使用了“分布式”这个词，但并未做详细解释。 现在开始简单地介绍一下其原理，各个客户端的实现基本相同。
下面假设memcached服务器有node1～node3三台， 应用程序要保存键名为“tokyo”“kanagawa”“chiba”“saitama”“gunma” 的数据。

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准备

首先向memcached中添加“tokyo”。将“tokyo”传给客户端程序库后，客户端实现的算法就会根据“键”来决定保存数据的memcached服务器。服务器选定后，即命令它保存“tokyo”及其值。

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添加时

同样，“kanagawa”“chiba”“saitama”“gunma”都是先选择服务器再保存。

接下来获取保存的数据。获取时也要将要获取的键“tokyo”传递给函数库。 函数库通过与数据保存时相同的算法，根据“键”选择服务器。 使用的算法相同，就能选中与保存时相同的服务器，然后发送get命令。 只要数据没有因为某些原因被删除，就能获得保存的值。

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获取时

这样，将不同的键保存到不同的服务器上，就实现了memcached的分布式。 memcached服务器增多后，键就会分散，即使一台memcached服务器发生故障
无法连接，也不会影响其他的缓存，系统依然能继续运行。

普通余数分散法

　　余数计算的方法简单，数据的分散性也相当优秀， 但也有其缺点。那就是当添加或移除服务器时，  缓存重组的代价相当巨大。

　　添加服务器后，余数就会产生巨变，这样就无法获取与保存时相同的服务器，从而影响缓存的命中率。

集群配置

由于Memcached服务器与服务器之间没有任何通讯，并且不进行任何数据复制备份，所以当任何服务器节点出现故障时，会出现单点故障，如果需要实现HA，则需要通过另外的方式来解决。

通过Magent缓存代理，防止单点现象，缓存代理也可以做备份，通过客户端连接到缓存代理服务器，缓存代理服务器连接缓存服务器，缓存代理服务器
可以连接多台Memcached机器可以将每台Memcached机器进行数据同步。如果其中一台缓存服务器down机，系统依然可以继续工作，如果其中
一台Memcached机器down掉，数据不会丢失并且可以保证数据的完整性。具体可以参考：http://code.google.com/p
/memagent/

Memcache集群的实现

memcached尽管是“分布式”缓存服务器，但服务器端并没有分布式功能。各个memcached不会互相通信以共享信息。那么，怎样进行分布式呢？这完全取决于客户端的实现。

magent是一个memcached代理软件(memcached agent)，又叫memagent，其项目网址为：
https://github.com/wangmh/memagent，防止单点现象，缓存代理也可以做备份，通过客户端连接到缓存代理服务器，缓存代理服务器连接缓存服务器。
它提供的功能及特点有：
1、和每个memcache server保持多个长连接，效果是减少memcache server保持的连接数量及创建销毁连接的开销。不过，memcache本身就支持大并发连接，这个功能也就没什么特别的说道。
2、支持memcache的binary协议命令，实现请求的转发。
3、和memcache一样，基于libevent的事件驱动来处理IO。
4、支持ketama 的一致性hash算法。
5、支持memcache backup集群，当memcache集群有机器挂了，memagent会将get请求转向memcache backup集群。这个功能对于cache的稳定性要求高的场景下会有用武之地。

就提供的功能而言，memagent是个很简单的东西。对于较大的memcache集群，可以考虑搭一套memagent作为proxy使用。

magent的hash算法

　　magent采用的是:Consistent Hashing原理,Consistent
Hashing如下所示：首先求出memcached服务器（节点）的哈希值， 并将其配置到0～232的圆（continuum）上。
然后用同样的方法求出存储数据的键的哈希值，并映射到圆上。 然后从数据映射到的位置开始顺时针查找，将数据保存到找到的第一个服务器上。
如果超过232仍然找不到服务器，就会保存到第一台memcached服务器上。

Linux-Memcache分布式部署方案（magent代理解决单点故障）

　　从上图的状态中添加一台memcached服务器。余数分布式算法由于保存键的服务器会发生巨大变化 而影响缓存的命中率，但Consistent Hashing中，只有在continuum上增加服务器的地点逆时针方向的第一台服务器上的键会受到影响。

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Linux下的Memcache集群环境搭建

环境：CentOS release 6.5

搭建memcached集群环境，先要安装gcc

yum -y install gcc

如果出现如下错误：

Error: Package: glibc-headers-2.12-1.132.el6.x86_64 (base)

    Requires: kernel-headers >= 2.2.

Error: Package: glibc-headers-2.12-1.132.el6.x86_64 (base)

    Requires: kernel-headers

You could try using --skip-broken to work around the problem

You could try running: rpm -Va --nofiles --nodigest

解决方法：修改文件

vi /etc/yum.conf

将 exclude=kernel* 前加注释即可解决，此参数的意思是排除安装或更新kernel开头的软件，而我们安装gcc需要依赖kernel相关的软件glibc-headers-2.12-1.80.el6_3.5.x86_64

在root目录下创建soft目录

cd /root/

mkdir soft

安装libevent

检查是否安装了libevent软件

rpm -qa|grep libevent

编译安装libevent

cd /root/soft/

wget http://github.com/downloads/libevent/libevent/libevent-2.0.21-stable.tar.gz

tar -zxvf libevent-2.0.-stable.tar.gz

cd libevent-2.0.-stable

./configure --prefix=/usr

make && make install

cd ../

#测试是否安装成功：

ls -al /usr/lib | grep libevent

yum安装libevent

也可以用yum直接安装libevent

yum install libevent libevent-devel

编译安装Memcached

cd /root/soft/

wget http://memcached.googlecode.com/files/memcached-1.4.15.tar.gz

tar -zxvf memcached-1.4..tar.gz

cd memcached-1.4./

./configure --with-libevent=/usr

make && make install

cd ../

#测试是否安装成功：

ls -al /usr/local/bin/mem*

#或启动一个memcached进程

memcached -m  -u root -d -l 192.168.1.151 -p 

#查看是否启动成功了

ps aux|grep memcached

#显示两行 root，则说明安装成功了，如下所示：

root       0.0  0.0            Ssl  :   : memcached -m  -u root -d -l 192.168.1.151 -p

root       0.0  0.0     pts/    S+   :   : grep memcached

编译安装magent

编译安装magent-0.6到/usr/local/下（推荐安装magent-0.5稳定版本，因为测试发现magent-0.6虽是最新版 本，但是还存在问题，不稳定，第二次访问magent始终会堵塞在那里，只能set一个值。测试了magent-0.5是稳定版本，没有出现只能set一 个值的现象，遂推荐安装magent-0.5版本，不过此问题也可以通过修改源码的方式来解决，解决方案参考（重点参考第8 楼）：https://code.google.com/p/memagent/issues/detail?id=4#makechanges ）

cd /usr/local

mkdir magent

cd magent/

wget http://memagent.googlecode.com/files/magent-0.6.tar.gz

解压的文件中ketama.* 是一致性hash的实现

tar -zxvf magent-0.6.tar.gz

vi ketama.h

在开头加入

#ifndef SSIZE_MAX

#endif

############magent-.6版本修改内容start############

vi Makefile （magent-.6版本）

改为

############magent-.6版本修改内容end##############

############magent-.5版本修改内容start############

vi Makefile （magent-.5版本）

CFLAGS = -Wall -O2 -g

改为

CFLAGS = -lrt -Wall -O2 -g

sed -i "s#LIBS = -levent#LIBS = -levent -lm#g" Makefile

############magent-.5版本修改内容end##############

/sbin/ldconfig

make

cp magent /usr/bin/magent

cd ../

测试magent是否安装成功：

.启动一个magent进程

.查看是否启动成功了

ps aux|grep magent

显示两行 root，则说明安装成功了，如下所示：

root 11720 0.0 0.0 10972 588 Ss 13:51 0:00 magent -u root -n 51200 -l 192.168.1.151 -p 12000 -s 192.168.1.151:11211 -s 192.168.1.151:11212 -b 192.168.1.151:11213
root 11974 0.0 0.0 103240 792 pts/1 R+ 15:12 0:00 grep magent[/code]

注： 之前的安装过程中，我总是只显示一行：root 11974 0.0 0.0 103240 792 pts/1 R+ 15:12
0:00 grep
magent，但是执行magent命令又不报错，可是查看magent进程，老是没有，老是启动不起来，其实还是magent没有安装成功，所以这边必
须要看到两行，才能说明启动成功。

安装可能会出错，可以到该地址看看：http://ruancl.blog.51cto.com/2699729/850951
其它参考地址：http://blog.csdn.net/laosubitu/article/details/22198613

magent工作方式

1.get操作，先到普通mem上读取；如果失败，再到备份mem上读取(即服务器失效会导致两次读，不过只是特殊情况下的处理，可以接受)
2.如果一次get多个key的值，会逐个执行1中的步骤
3.delete,incr,decr,add,set,replace,prepend,append,cas，同时操作{普通mem,备份mem}

* 写操作：先操作备份men，再操作普通mem
* 不关联两者之间操作的成功/失败

4.client从magent上断开，不影响magent保持与集群server的链接
5.建议：client和magent部署在一起，client通过127.0.0.1访问magent时，效率会更高
————-

magent命令参数

-h this message
-u uid
-g gid
-p port, default is 11211. (0 to disable tcp support)
-s ip:port, set memcached server ip and port
-b ip:port, set backup memcached server ip and port
-l ip, local bind ip address, default is 0.0.0.0
-n number, set max connections, default is 4096
-D don’t go to background
-k use ketama key allocation algorithm
-f file, unix socket path to listen on. default is off
-i number, max keep alive connections for one memcached server, default is 20
-v verbose

准备测试工具

接着就是进行测试学习了，首先确保telnet服务安装了

查看telnet客户端是否安装：

rpm -q telnet

若无安装，则执行：

yum -y install telnet

查看telnet服务端是否安装：

rpm -q telnet-server

若无安装，则执行：

yum -y install telnet-server

测试流程

参照：http://blog.s135.com/post/393/ 其中使用的是magent-0.5

我尝试了0.5和最新的0.6，但里面提到的重启后的” 由于这两台Memcached重启后无数据，因此magent取得的将是空值，尽管11213端口的Memcached还有数据（此问题尚待改进）“，仍然存在

PHP+Memcache实现分布式

我们PHP的PECL中的Memcache扩展能够有效的解决Memcache的分布式问题，主要的接口就是 addServer() 函数，具体关于addServer()函数的实现可以参考该扩展源代码。那么现在就存在第二个问题，就是说无法同步数据，可以理解为MySQL中 Master/Slave的机制，就是说如果我们有多台的Memcache服务器，使用addServer函数的话，每个服务器存储的数据都是唯一的，也 就是说每个memcached服务器上存储的数据不是统一的，而是各自保存了不通的数据。

配置使用memcache存储session数据

session.save_handler = memcache

session.save_path ="tcp://127.0.0.1:11211"

注意：如果使用的是php的memcached扩展（注意不是memchache扩展）。

按照网上的资料配置php.ini

session.save_handler=memcached

session.save_path="tcp://127.0.0.1:11211"

会发现报错

Warning: Unknown: Failed to write session data (memcached). Please verify that the current setting of session.save_path is correct (tcp://127.0.0.1:11211) in Unknown on line 0

解决方案是把tcp://去掉。经测试，用memcache（不带d）扩展，去掉 tcp://后也能正常连接。测试中还发现用memcached扩展时，通过session_id()做为key获取缓存内容始终是空值，但用 memcache扩展却是正常，一旦通过memcache扩展设置session后，再通过memcached获取session_id()做为key获 取缓存内容就能正常输出，由些我猜测memcached设置不了session_id（此猜测在后面的测试中发现并非如此，而是memcached生成的 key为session_id的，自动在前面加了’memc.sess.key.’前缀），但获取值却是正常的。不知道是我配置过程中出错还是什么原因， 目前尚未解决这个问题。

其它发现：
1、memcache + magent 不支持session，但支持其它变量的存取
2、memcached + magent 支持session，但是不能通过key为session_id()获取session_id内容，要加上’memc.sess.key.’前缀才可以获取session_id的内容
3、memcache和memcached
不加magent都支持session，但是memcache可通过key为session_id()获取session_id内容，而
memcached则不能，memcached的key要加上’memc.sess.key.’前缀才可以获取session_id的内容，由此可知
memcache和memcached保存key为session_id()的方式不一样。

参考地址：
http://www.oschina.net/question/191760_88446
http://cubstag.blog.163.com/blog/static/139826788201072351259638/

session.save_handler=memcached

session.save_path="127.0.0.1:11211"

tcp://开头的是memcache扩展的写法，memchached扩展不需要。

参考地址：http://leo108.com/pid-1900.asp

或者某个目录下的 .htaccess ：

php_value session.save_handler"memcache"

php_value session.save_path "tcp://127.0.0.1:11211"

再或者在某个一个应用中：

ini_set("session.save_handler","memcache");

ini_set("session.save_path","tcp://127.0.0.1:11211");

使用多个 memcached server 时用逗号”,”隔开，并且和Memcache::addServer() 文档中说明的一样，可以带额外的参数”persistent”、”weight”、”timeout”、”retry_interval”等等，类似这样 的：”tcp://host1:port1?persistent=1&weight=2,tcp://host2:port2″。

Memcache存取session测试

session_start();

if (!isset($_SESSION['TEST'])) {

    $_SESSION['TEST'] = time();

}

$_SESSION['TEST3'] = time();

echo $_SESSION['TEST'];

echo "\n";

echo $_SESSION['TEST3'];

echo "\n";

echo session_id();

从memcache中取回session数据

$memcache = memcache_connect('localhost',11211); var_dump($memcache->get('19216821213c65cedec65b0883238c278eeb573e077'));

会有看到

string(37)"TEST|i:1177556731;TEST3|i:1177556881;"
这样的输出，证明 session 正常工作
用 memcache 来存储 session 在读写速度上会比 files 时快很多，而且在多个服务器需要共用 session
时会比较方便，将这些服务器都配置成使用同一组 memcached 服务器就可以，减少了额外的工作量。缺点是 session 数据都保存在
memory 中，持久化方面有所欠缺，但对 session 数据来说也不是很大的问题。

另外，WS Memcached Session Handler for PHP 提供一种用session_set_save_handler 来利用 memcached 的方法。

memcached 与 magent组合搭建方案示例

Linux-Memcache分布式部署方案（magent代理解决单点故障）

magent与memcached 是可以混搭的，不必死板的一个magent s-memcached s-memcached b-memcached

上图此模型已经能够很好的解决一个节点，一组服务器的缓存数据服务，但是如果在北方网通架设了一组服务器，同时在南方电信又架设了另外一组服务器，那么这两组相对独立的节点之间如何做到数据的同步与共享，基于magent与memcached的解决方案如下：

Linux-Memcache分布式部署方案（magent代理解决单点故障）

需要注意的是，两组magent的配置最好完全一致，比如：

北方的magent配置为：magent s-memcached1 s-memcached2 b-memcached3

那么南方的magent配置也为：magent s-memcached1 s-memcached2 b-memcached3

其顺序都是一致的，因为magent在分配key到memcached上时只是简单的使用散列余数算法。（这是网上部分文章的说法，但根据相关资
料，我觉得此处的算法应该是Consistent
Hashing算法（http://blog.csdn.net/sparkliang/article/details/5279393），因此我认为
跟配置顺序没有关系）

当然如果你够懒，那么你可以直接连接备份magent，因为所有的数据上面都有。

有个特别要注意的地方是：

1.其中一台Memcached死掉，从magent取数据，数据会从备份的Memcached取出，保证用户不受影响.

2.Memcached重启复活，由于这两台Memcached重启后无数据，因此magent取得的将是空值，尽管备份Memcached还有数据。可采用定时维护服务器，恢复memcached。

3.如果Memcached死掉,备份机同时死掉，那么只能说明你够倒霉，此时此刻你或许能见到上帝。

缓存与DB的同步

比较保险的做法是：查询的时候从缓存中取，add、updae、delete的时候同时操作缓存与DB。

当然你也可以定时同步缓存与DB的数据，个人认为不同的业务应该有不同的选择！

我在实际的应用中是同时使用这两种方式，比如用户个人信息之类的内容，就用定时同步的方式

缓存集群的形成历程

缓存集群不是天生就有的，只有应用场景的发展才会引发对集群的需要。

STEP1：无缓存—>STEP2：单机memcached—>STEP3：memcached集群+请求端分片—>STEP4：memcached集群+单台代理—>STEP5：memcached集群+代理集群—>再以后，就没有以后了

1~3阶段都是很轻松的(很多业务能到3阶段已经是规模不小，值得庆幸了)；
4阶段后期就会遇到各种压力，要考虑memcached单台失效对后端(很可能是DB或其他持久化存储)突发压力的影响;magent的备份服务器是方法
之一，但具体的备份方案需要琢磨，简单的2倍存储代价不小；5阶段要考虑集群+集群的失效，需要引入DNS/名字服务等更低层的网络措施；

经验技巧

最后提出两个使用Memcache的小技巧，第一个是如果是一个有效分布式存储的数据，key的取名是很有学问的，这个可以按照项目需要去做，但是
key值不要太长，不会冲突就行。第二个就是每个保存在memcache中的数据不要超过1MB。第三个就是开启一个Memcache进程设置内存不要太
多也不要太少，按照自己合适设置就行，尽量最大程度提高对硬件的使用，同样可以采取在一台服务器上开启多个memcached来分担一个
memcached并发链接的压力。更多技巧在实际使用长慢慢去总结发现，会发现其实memcahe虽然简单，但是很好用。

magent能够消除单点故障问题，但是不能实现负载均衡。如果要实现负载均衡的话，可能还要再研究一下其他工具。

参考资料

Memcached的代理服务器软件：magent使用小记：http://blog.s135.com/post/393/
一致性hash算法 – consistent hashing：http://blog.csdn.net/sparkliang/article/details/5279393
memcached全面剖析–4. memcached的分布式算法：http://blog.charlee.li/memcached-004/
memcache proxy之memagent介绍分析：http://www.kafka0102.com/2010/01/9.html
Memcached代理软件magent安装小结：http://www.elesos.com/index.php?title=Memcached
%E4%BB%A3%E7%90%86%E8%BD%AF%E4%BB%B6magent%E5%AE%89%E8%A3%85%E5%B0%8F%E7%BB%93
memcached 和它的代理：http://my.oschina.net/kakablue/blog/187270
M​e​m​c​a​c​h​e​d​内​存​分​析​、​调​优​、​集​群：http://wenku.baidu.com/view/23821cebe009581b6bd9ebc2.html
Linux下安装搭建Memcached集群环境：http://tim-fly.iteye.com/blog/1756936
Memcached 集群架构方面的问题：http://kb.cnblogs.com/page/69074/
Memagent 负载均衡配置.pptx：http://www.open-open.com/doc/view/97ce1f7d85b7425c9c5bcc09a6bb0b39

转自:http://www.3mu.me/linux%E4%B8%8Bmemcache%E5%88%86%E5%B8%83%E5%BC%8F%E9%83%A8%E7%BD%B2%E6%96%B9%E6%A1%88%E4%B8%8E%E4%BD%BF%E7%94%A8magent%E4%BB%A3%E7%90%86%E5%AE%89%E8%A3%85%E6%90%AD%E5%BB%BAmemcached%E9%9B%86%E7%BE%A4/

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