MemCache
memcache是一套分布式的高速缓存系统。目前被许多网站使用以提升网站的访问速度，尤其对于一些大型的、需要频繁访问数据库的网站访问速度提升效果十分显著，是一套开放源代码软件。
工作流程
MemCache的工作流程如下：先检查客户端的请求数据是否在memcached中，如有，直接把请求数据返回，不再对数据库进行任何操作；如果请 求的数据不在memcached中，就去查数据库，把从数据库中获取的数据返回给客户端，同时把数据缓存一份到memcached中（memcached客户端 不负责，需要程序明确实现）；每次更新数据库的同时更新memcached中的数据，保证一致性；当分配给memcached内存空间用完之后，会使用 LRU（Least Recently Used，最近最少使用）策略加上到期失效策略，失效数据首先被替换，然后再替换掉最近未使用的数据。
Memcache是一个高性能的分布式的内存对象缓存系统，通过在内存里维护一个统一的巨大的hash表，它能够用来存储各种格式的数据，包括图 像、视频、文件以及数据库检索的结果等。简单的说就是将数据调用到内存中，然后从内存中读取，从而大大提高读取速度。Memcached是以守护程序(监听)方式运行于一个或多个服务器中，随时会接收客户端的连接和操作。
特性和限制
- 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单进程在32位系统中最大使用内存为2G，若在64位系统则没有限制,这是由于32位系统限制单进程最多可使用2G内存,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。
- memcached已经可以支持C/C++、Perl、PHP、Python、Ruby、Java、C#、Postgres、Chicken Scheme、Lua、MySQL和Protocol等语言客户端
接口介绍
Memcache客户端包含两组接口，一组是面向过程的接口，一组是面向对象的接口，具体可以参考PHP手册
MemCache“LXXV. Memcache Functions” 这章。
Memcache面向对象的常用接口包括：
Memcache::connect -- 打开一个到Memcache的连接
Memcache::pconnect -- 打开一个到Memcache的长连接
Memcache::close -- 关闭一个Memcache的连接
Memcache::set -- 保存数据到Memcache服务器上
Memcache::get --提取一个保存在Memcache服务器上的数据
Memcache::replace --替换一个已经存在Memcache服务器上的项目（功能类似Memcache::set）
Memcache::delete -- 从Memcache服务器上删除一个保存的项目
Memcache::flush -- 刷新所有Memcache服务器上保存的项目（类似于删除所有的保存的项目）
Memcache::getStats -- 获取当前Memcache服务器运行的状态
应用
使用Memcache的网站一般流量都是比较大的，为了缓解数据库的压力，让Memcache作为一个缓存区域，把部分信息保存在内存中，在前端能够迅速的进行存取。那么一般的焦点就是集中在如何分担数据库压力和进行分布式，毕竟单台Memcache的内存容量的有限的。