分布式内存对象缓存系统Memcached-概述

全面掌握Memcached

1.       概述

Memcached是danga.com（运营LiveJournal的技术团队）开发的一套分布式内存对象缓存系统，是为了加快网站http://www.livejournal.com/访问速度而诞生的一个项目，用于在动态系统中减少数据库负载，提升性能。许多Web应用都将数据保存到RDBMS（关系数据库管理系统）中，应用服务器从中读取数据并在浏览器中显示。但随着数据量的增大、访问的集中，就会出现RDBMS的负担加重、数据库响应恶化、网站显示延迟等重大影响。有的Web应用将Session信息保存到inteinfo.exe进程、ASP.NETState Service中，这类Web应用搭建负载时，会导致Session丢失。就需要将数据缓存到内存，并支持分布式的需求。对于支持分布式缓存有：MemCached、Redis、MongoDB等。这里我将通过网络和书籍收集到的MemCached技术整理，并分享给大家。

1.1memcached是怎么工作的

MemCached是高性能的分布式内存缓存服务器。一般的使用目的是，通过缓存数据库查询结果，减少数据库访问次数，以提高动态Web应用的速度、提高可扩展性

Memcached通过在内存里维护一个统一的巨大的hash表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。它的神奇来自两阶段哈希（two-stage hash）。Memcached就像一个巨大的、存储了很多<key,value>对的哈希表。通过key，可以存储或查询任意的数据。客户端可以把数据存储在多台memcached上。当查询数据时，客户端首先参考节点列表计算出key的哈希值（阶段1哈希），进而选中一个节点；客户端将请求发送给选中的节点，然后memcached节点通过一个内部的哈希算法（阶段2哈希），查找真正的数据（item）。

举个列子，假设有3个客户端Client 1, Client 2, Client 3，3台memcached A, B, C：

Client 1想把数据"bar"以key "foo"存储。Client 1首先参考节点列表（A, B, C），计算key "foo"的哈希值，假设memcached B被选中。接着，Client 1直接connect到memcached B，通过key "foo"把数据"bar"存储进去。Client 2使用与Client 1相同的客户端库（意味着阶段1的哈希算法相同），也拥有同样的memcached列表（A, B, C）。

于是，经过相同的哈希计算（阶段1），Client 2计算出key "foo"在memcached B上，然后它直接请求memcached B，得到数据"bar"。

各种客户端在memcached中数据的存储形式是不同的（perl Storable, php serialize, java hibernate, JSON等）。一些客户端实现的哈希算法也不一样。但是，memcached服务器端的行为总是一致的。

最后，从实现的角度看，memcached是一个非阻塞的、基于事件的服务器程序。这种架构可以很好地解决C10K problem（网络服务器在处理数以万计的客户端连接时，往往出现效率低下甚至是瘫痪，被称为C10K问题） ，并具有极佳的可扩展性。

1.2 Memcached的特点

1）协议简单。Memcached的服务器客户端通信并不使用复杂的XML等格式， 而使用简单的基于文本行的协议。因此，通过telnet也能在Memcached上保存数据、取得数据。

2） 基于libevent的事件处理。libevent是一个事件触发的网络库，适用于windows、linux、bsd等多种平台，内部使用select、epoll、kqueue等系统调用管理事件机制。而且libevent在使用上可以做到跨平台，而且根据libevent官方网站上公布的数据统计，似乎也有着非凡的性能。

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，内容容量达到指定值之后，就基于LRU(Least Recently Used)算法自动删除不使用的缓存。 memcached本身是为缓存而设计的服务器，因此并没有过多考虑数据的永久性问题。

4）Memcached不互相通信的分布式。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。那么，怎样进行分布式呢?这完全取决于客户端的实现。Cache::Memcached的分布式方法简单来说，就是“根据服务器台数的余数进行分散”。 求得键的整数哈希值，再除以服务器台数，根据其余数来选择服务器。

5）Memcached的缓存是一种分布式的，可以让不同主机上的多个用户同时访问， 因此解决了共享内存只能单机应用的局限，更不会出现使用数据库做类似事情的时候，磁盘开销和阻塞的发生。

6）许多语言都实现了连接Memcached的客户端，其中以Perl、PHP为主。 仅仅Memcached网站上列出的语言就有Perl、PHP、Python、Ruby、C#、C/C++等等。　　　　

1.3 memcached最大的优势

Memcached最大的好处就是它带来了极佳的水平可扩展性，特别是在一个巨大的系统中。由于客户端自己做了一次哈希，那么我们很容易增加大量memcached到集群中。memcached之间没有相互通信，因此不会增加 memcached的负载；没有多播协议，不会网络通信量爆炸（implode）。memcached的集群很好用。内存不够了？增加几台memcached吧；CPU不够用了？再增加几台吧；有多余的内存？在增加几台吧，不要浪费了。

基于memcached的基本原则，可以相当轻松地构建出不同类型的缓存架构。

1.4 MemCached的分布式

（1）MemCached服务器端并没有“分布式”功能。分布式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。

（2）set（存数据到MemCached）时，set（‘key’,data），将’key’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（’key’,data）；

（3）get（从MemCached取数据）时，get(‘key’），此时客户端把’key’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。

（4）以上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。

（5）Cache::MemCached的分布式算法简单来说，就是“根据服务器台数的余数进行分散”。求得键的整数哈希值[使用crc32函数，如crc32($key)]，再除以服务器台数，根据其余数来选择服务器。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

2.       Memcached基础知识说明

2.1 Memcached的cache机制

目前MemCached采用SlabAllocator的机制分配、管理内存。SlabAllocator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。

（1）如上图所示，SlabAllocation将分配的内存分割成各种尺寸的块（chunk，用于缓存记录的内存空间），并把尺寸相同的块分成组（chunk的集合，每个chunk的大小相同）。默认一个slab（chunks）的大小是1MB，叫1Page。

（2）slaballocator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。

（3）MemCached根据收到的数据的大小，选择最适合数据大小的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。如当来了100bytes数据，会选择最合适的112bytes的chunk（假如slabclasses中chunk的大小包含有88bytes、112bytes、144bytes……）

（4）SlabAllocator解决了当初的内存碎片问题，但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。

2.2 MemCached的删除机制

（1）MemCached是缓存，所以数据不会永久保存在服务器上，其实数据不会真正从memcached中消失。实际上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，其存储空间即可重复使用。

（2）LazyExpiration：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。这种技术被称为lazyexpiration（延期过期技术）。因此，MemCached不会在过期监视上耗费CPU时间。

（3）MemCached会优先使用已超时的记录的空间，但即使如此，也会发生追加新记录时空间不足的情况，此时就要使用名为LeastRecently Used（LRU）机制来分配空间。顾名思义，这是删除“最近最少使用”的记录的机制。因此，当memcached的内存空间不足时（无法从slabclass获取到新的空间时），就从最近未被使用的记录中搜索，并将其空间分配给新的记录。

Memcached主要的cache机制是LRU（最近最少用）算法+超时失效。当您存数据到memcached中，可以指定该数据在缓存中可以呆多久Which is forever, or some time in the future。如果memcached的内存不够用了，过期的slabs会优先被替换，接着就轮到最老的未被使用的slabs。

2.3 Memcached冗余机制

不实现！ Memcached应该是应用的缓存层。它的设计本身就不带有任何冗余机制。如果一个memcached节点失去了所有数据，您应该可以从数据源（比如数据库）再次获取到数据。需要特别注意，应用应该可以容忍节点的失效。不要写一些糟糕的查询代码，寄希望于memcached来保证一切！如果您担心节点失效会大大加重数据库的负担，那么您可以采取一些办法。比如您可以增加更多的节点（来减少丢失一个节点的影响），热备节点（在其他节点down了的时候接管IP），等等。

2.4 Memcached的内存分配器

为什么不使用malloc/free！？要使用slabs？

实际上，这是一个编译时选项。默认会使用内部的slab分配器。您确实应该使用内建的slab分配器。最早的时候，memcached只使用malloc/free来管理内存。然而，这种方式不能与OS的内存管理协调很好地工作。反复地malloc/free造成了内存碎片，OS最终花费大量的时间去查找连续的内存块来满足malloc的请求，而不是运行memcached进程。如果您不同意，当然可以使用malloc！

slab分配器就是为了解决这个问题而生的。内存被分配并划分成chunks，一直被重复使用。因为内存被划分成大小不等的slabs，如果item的大小与被选择存放它的slab不是很合适的话，就会浪费一些内存。

2.5 Memcached命令说明

所有的被发送到memcached的单个命令是完全原子的。如果您针对同一份数据同时发送了一个set命令和一个get命令，它们不会影响对方。它们将被串行化、先后执行。即使在多线程模式，所有的命令都是原子的，除非程序有bug

命令序列不是原子的。如果您通过get命令获取了一个item，修改了它，然后想把它set回memcached，我们不保证这个item没有被其他进程（process，未必是操作系统中的进程）操作过。在并发的情况下，您也可能覆写了一个被其他进程set的item。

memcached 1.2.5以及更高版本，提供了gets和cas命令，它们可以解决上面的问题。如果您使用gets命令查询某个key的item，memcached会给您返回该item当前值的唯一标识。如果您覆写了这个item并想把它写回到memcached中，您可以通过cas命令把那个唯一标识一起发送给memcached。如果该item存放在memcached中的唯一标识与您提供的一致，您的写操作将会成功。如果另一个进程在这期间也修改了这个item，那么该item存放在memcached中的唯一标识将会改变，您的写操作就会失败。

通常，基于memcached中item的值来修改item，是一件棘手的事情。除非您很清楚自己在做什么，否则请不要做这样的事情。

3.       如何使用Memcached

3.1 Memcached如何处理容错

不处理！在memcached节点失效的情况下，集群没有必要做任何容错处理。如果发生了节点失效，应对的措施完全取决于用户。节点失效时，下面列出几种方案供您选择：

（1）忽略它！ 在失效节点被恢复或替换之前，还有很多其他节点可以应对节点失效带来的影响。

（2）把失效的节点从节点列表中移除。做这个操作千万要小心！在默认情况下（余数式哈希算法），客户端添加或移除节点，会导致所有的缓存数据不可用！因为哈希参照的节点列表变化了，大部分key会因为哈希值的改变而被映射到（与原来）不同的节点上。

（3） 启动热备节点，接管失效节点所占用的IP。这样可以防止哈希紊乱（hashing chaos）。如果希望添加和移除节点，而不影响原先的哈希结果，可以使用一致性哈希算法（consistent hashing）。（一致性Hash算法的目的有两点：一是节点变动后其他节点受影响尽可能小；二是节点变动后数据重新分配尽可能均衡 Memcached客户端有各种语言的版本供大家使用，包括java，c，php，.net等等）

（4）两次哈希（reshing）。当客户端存取数据时，如果发现一个节点down了，就再做一次哈希（哈希算法与前一次不同），重新选择另一个节点（需要注意客户端并没有把down的节点从节点列表中移除，下次还是有可能先哈希到它）。如果某个节点时好时坏，两次哈希的方法就有风险了，好的节点和坏的节点上都可能存在脏数据（stale data）。

3.2 Memcached如何做身份验证

没有身份认证机制！memcached是运行在应用下层的软件（身份验证应该是应用上层的职责）。memcached的客户端和服务器端之所以是轻量级的，部分原因就是完全没有实现身份验证机制。这样，memcached可以很快地创建新连接，服务器端也无需任何配置。

如果您希望限制访问，您可以使用防火墙，建议Memcached部署在防火墙后面，或者让memcached监听unix domain socket。

3.3 Memcached多线程如何使用

线程就是定律（threads rule）！在Steven Grimm和Facebook的努力下，memcached 1.2及更高版本拥有了多线程模式。多线程模式允许memcached能够充分利用多个CPU，并在CPU之间共享所有的缓存数据。memcached使用一种简单的锁机制来保证数据更新操作的互斥。相比在同一个物理机器上运行多个memcached实例，这种方式能够更有效地处理multi gets。

如果您的系统负载并不重，也许您不需要启用多线程工作模式。如果您在运行一个拥有大规模硬件的、庞大的网站，您将会看到多线程的好处。更多信息请参见：http://code.sixapart.com/svn/memcached/trunk/server/doc/threads.txt。

总结：命令解析（memcached在这里花了大部分时间）可以运行在多线程模式下。memcached内部对数据的操作是基于很多全局锁的（因此这部分工作不是多线程的）。未来对多线程模式的改进，将移除大量的全局锁，提高memcached在负载极高的场景下的性能。

3.4 Memcached中item如何批量导入导出

您不应该这样做！Memcached是一个非阻塞的服务器。任何可能导致memcached暂停或瞬时拒绝服务的操作都应该值得深思熟虑。向memcached中批量导入数据往往不是您真正想要的！想象看，如果缓存数据在导出导入之间发生了变化，您就需要处理脏数据了；如果缓存数据在导出导入之间过期了，您又怎么处理这些数据呢？

因此，批量导出导入数据并不像您想象中的那么有用。不过在一个场景倒是很有用。如果您有大量的从不变化的数据，并且希望缓存很快热（warm）起来，批量导入缓存数据是很有帮助的。虽然这个场景并不典型，但却经常发生，因此我们会考虑在将来实现批量导出导入的功能。

但是我确实需要把memcached中的item批量导出导入，怎么办？

如果您需要批量导出导入，最可能的原因一般是重新生成缓存数据需要消耗很长的时间，或者数据库坏了让您饱受痛苦。如果一个memcached节点down了让您很痛苦，那么您还会陷入其他很多麻烦。您的系统太脆弱了。您需要做一些优化工作。比如处理"惊群"问题（比如 memcached节点都失效了，反复的查询让您的数据库不堪重负...），或者优化不好的查询。记住，Memcached 并不是您逃避优化查询的借口。

如果您的麻烦仅仅是重新生成缓存数据需要消耗很长时间（15秒到超过5分钟），您可以考虑重新使用数据库。这里给出一些提示：

（1）使用MogileFS（或者CouchDB等类似的软件）在存储item。把item计算出来并dump到磁盘上。MogileFS可以很方便地覆写item，并提供快速地访问。您甚至可以把MogileFS中的item缓存在memcached中，这样可以加快读取速度。 MogileFS+Memcached的组合可以加快缓存不命中时的响应速度，提高网站的可用性。

（2）重新使用MySQL。MySQL的InnoDB主键查询的速度非常快。如果大部分缓存数据都可以放到VARCHAR字段中，那么主键查询的性能将更好。从memcached中按key查询几乎等价于MySQL的主键查询：将key 哈希到64-bit的整数，然后将数据存储到MySQL中。您可以把原始（不做哈希）的key存储到普通的字段中，然后建立二级索引来加快查询...key被动地失效，批量删除失效的key，等等。

上面的方法都可以引入memcached，在重启memcached的时候仍然提供很好的性能。由于您不需要当心"hot"的item被memcached LRU算法突然淘汰，用户再也不用花几分钟来等待重新生成缓存数据（当缓存数据突然从内存中消失时），因此上面的方法可以全面提高性能。

关于这些方法的细节，详见博客：http://dormando.livejournal.com/495593.html 。

3.5 Memcached能接受的key的最大长度

key的最大长度是250个字符。需要注意的是，250是memcached服务器端内部的限制，如果您使用的客户端支持"key的前缀"或类似特性，那么key（前缀+原始key）的最大长度是可以超过250个字符的。我们推荐使用较短的key，因为可以节省内存和带宽。

3.6 Memcached对item的过期时间限制

过期时间最大可以达到30天。memcached把传入的过期时间（时间段）解释成时间点后，一旦到了这个时间点，memcached就把item置为失效状态。这是一个简单但obscure的机制。

3.7 Memcached最大能存储多大的单个item

1MB。如果你的数据大于1MB，可以考虑在客户端压缩或拆分到多个key中。为什么单个item的大小被限制在1M byte之内？

简单的回答：因为内存分配器的算法就是这样的。详细的回答：Memcached的内存存储引擎（引擎将来可插拔...），使用slabs来管理内存。内存被分成大小不等的slabs chunks（先分成大小相等的slabs，然后每个slab被分成大小相等chunks，不同slab的chunk大小是不相等的）。chunk的大小依次从一个最小数开始，按某个因子增长，直到达到最大的可能值。

如果最小值为400B，最大值是1MB，因子是1.20，各个slab的chunk的大小依次是：slab1 - 400B slab2 - 480B slab3 - 576B ... slab中chunk越大，它和前面的slab之间的间隙就越大。因此，最大值越大，内存利用率越低。Memcached必须为每个slab预先分配内存，因此如果设置了较小的因子和较大的最大值，会需要更多的内存。

还有其他原因使得您不要这样向memcached中存取很大的数据...不要尝试把巨大的网页放到mencached中。把这样大的数据结构load和unpack到内存中需要花费很长的时间，从而导致您的网站性能反而不好。如果您确实需要存储大于1MB的数据，你可以修改slabs.c:POWER_BLOCK的值，然后重新编译memcached；或者使用低效的malloc/free。其他的建议包括数据库、MogileFS等。

我可以在不同的memcached节点上使用大小不等的缓存空间吗？这么做之后，memcached能够更有效地使用内存吗？

Memcache客户端仅根据哈希算法来决定将某个key存储在哪个节点上，而不考虑节点的内存大小。因此，您可以在不同的节点上使用大小不等的缓存。但是一般都是这样做的：拥有较多内存的节点上可以运行多个memcached实例，每个实例使用的内存跟其他节点上的实例相同。

什么是二进制协议，我该关注吗？二进制协议尝试为端提供一个更有效的、可靠的协议，减少客户端/服务器端因处理协议而产生的CPU时间。根据Facebook的测试，解析ASCII协议是memcached中消耗CPU时间最多的环节。所以，我们为什么不改进ASCII协议呢？

4.       Memcached、服务器的local cache和MySQL的query cache

4.1 Memcached和MySQL的query cache相比

把memcached引入应用中，还是需要不少工作量的。MySQL有个使用方便的query cache，可以自动地缓存SQL查询的结果，被缓存的SQL查询可以被反复地快速执行。Memcached与之相比，怎么样呢？MySQL的query cache是集中式的，连接到该query cache的MySQL服务器都会受益。

（1）当您修改表时，MySQL的query cache会立刻被刷新（flush）。存储一个memcached item只需要很少的时间，但是当写操作很频繁时，MySQL的query cache会经常让所有缓存数据都失效。

（2）在多核CPU上，MySQL的query cache会遇到扩展问题（scalability issues）。在多核CPU上，query cache会增加一个全局锁（global lock）, 由于需要刷新更多的缓存数据，速度会变得更慢。

（3）在MySQL的query cache中，我们是不能存储任意的数据的（只能是SQL查询结果）。而利用memcached，我们可以搭建出各种高效的缓存。比如，可以执行多个独立的查询，构建出一个用户对象（user object），然后将用户对象缓存到memcached中。而query cache是SQL语句级别的，不可能做到这一点。在小的网站中，query cache会有所帮助，但随着网站规模的增加，query cache的弊将大于利。

（4）query cache能够利用的内存容量受到MySQL服务器空闲内存空间的限制。给数据库服务器增加更多的内存来缓存数据，固然是很好的。但是，有了memcached，只要您有空闲的内存，都可以用来增加memcached集群的规模，然后您就可以缓存更多的数据。

4.2 Memcached和服务器的local cache（比如PHP的APC、mmap文件等）相比

首先，local cache有许多与上面(query cache)相同的问题。local cache能够利用的内存容量受到（单台）服务器空闲内存空间的限制。不过，local cache有一点比memcached和query cache都要好，那就是它不但可以存储任意的数据，而且没有网络存取的延迟。

（1）local cache的数据查询更快。考虑把highly common的数据放在local cache中吧。如果每个页面都需要加载一些数量较少的数据，考虑把它们放在local cached吧。

（2）local cache缺少集体失效（group invalidation）的特性。在memcached集群中，删除或更新一个key会让所有的观察者觉察到。但是在local cache中, 我们只能通知所有的服务器刷新cache（很慢，不具扩展性），或者仅仅依赖缓存超时失效机制。

（3）local cache面临着严重的内存限制，这一点上面已经提到。

5.       Memcached命令行参数说明

5.1启动Memcache 常用参数

-p <num>      设置TCP端口号(默认不设置为: 11211)

-U <num>      UDP监听端口(默认: 11211, 0 时关闭)

-l <ip_addr>  绑定地址(默认:所有都允许,无论内外网或者本机更换IP，有安全隐患，若设置为127.0.0.1就只能本机访问)

-d                    以daemon方式运行

-u <username> 绑定使用指定用于运行进程<username>

-m <num>      允许最大内存用量，单位M (默认: 64 MB)

-P <file>     将PID写入文件<file>，这样可以使得后边进行快速进程终止, 需要与-d 一起使用

在linux下：./usr/local/bin/memcached -d -u root  -l 192.168.1.197 -m 2048 -p 12121

在window下：d:\App_Serv\memcached\memcached.exe -d RunService -l 127.0.0.1 -p 11211 -m 500

在windows下注册为服务后运行：

sc.exe create Memcached_srv binpath= “d:\App_Serv\memcached\memcached.exe -d RunService -p 11211 -m 500″start= auto

net start Memcached

5.2 连接

telnet 127.0.0.1 11211

5.3 基本命令

您将使用五种基本 memcached 命令执行最简单的操作。这些命令和操作包括：

Set、add、replace、get、delete

前三个命令是用于操作存储在 memcached 中的键值对的标准修改命令。它们都非常简单易用，且都使用如下 所示的语法：

command <key> <flags> <expiration time> <bytes>

<value>

参数	用法
key	key 用于查找缓存值
flags	可以包括键值对的整型参数，客户机使用它存储关于键值对的额外信息
expiration time	在缓存中保存键值对的时间长度（以秒为单位，0 表示永远）
bytes	在缓存中存储的字节点
value	存储的值（始终位于第二行）

set 。set 命令用于向缓存添加新的键值对。如果键已经存在，则之前的值将被替换。

如果使用 set 命令正确设定了键值对，服务器将使用单词 STORED 进行响应。本示例向缓存中添加了一个键值对，其键为userId，其值为12345。并将过期时间设置为 0，这将向 memcached 通知您希望将此值存储在缓存中直到删除它为止。

add 。仅当缓存中不存在键时，add 命令才会向缓存中添加一个键值对。如果缓存中已经存在键，则之前的值将仍然保持相同，并且您将获得响应 NOT_STORED。

replace 。仅当键已经存在时，replace 命令才会替换缓存中的键。如果缓存中不存在键，那么您将从 memcached 服务器接受到一条 NOT_STORED 响应。

Get。get 命令用于检索与之前添加的键值对相关的值。您将使用 get 执行大多数检索操作。get 命令相当简单。您使用一个键来调用 get，如果这个键存在于缓存中，则返回相应的值。如果不存在，则不返回任何内容。

Delete。最后一个基本命令是 delete。delete 命令用于删除 memcached 中的任何现有值。您将使用一个键调用delete，如果该键存在于缓存中，则删除该值。如果不存在，则返回一条NOT_FOUND 消息。可以在 memcached 中使用的两个高级命令是 gets 和 cas。gets 和cas 命令需要结合使用。您将使用这两个命令来确保不会将现有的名称/值对设置为新值（如果该值已经更新过）。

Gets。gets 命令的功能类似于基本的 get 命令。两个命令之间的差异在于，gets 返回的信息稍微多一些：64 位的整型值非常像名称/值对的 “版本” 标识符。考虑 get 和 gets 命令之间的差异。gets 命令将返回一个额外的值 — 在本例中是整型值 4，用于标识名称/值对。如果对此名称/值对执行另一个set 命令，则gets 返回的额外值将会发生更改，以表明名称/值对已经被更新。

cas 。cas（check 和 set）是一个非常便捷的 memcached 命令，用于设置名称/值对的值（如果该名称/值对在您上次执行 gets 后没有更新过）。它使用与 set 命令相类似的语法，但包括一个额外的值：gets 返回的额外值。注意，我并未使用 gets 最近返回的整型值，并且 cas 命令返回 EXISTS 值以示失败。从本质上说，同时使用gets 和cas 命令可以防止您使用自上次读取后经过更新的名称/值对。

stats 。stats 命令的功能正如其名：转储所连接的 memcached 实例的当前统计数据。在下例中，执行 stats 命令显示了关于当前 memcached 实例的信息：

STAT pid 22459                             进程ID

STAT uptime 1027046                        服务器运行秒数

STAT time 1273043062                       服务器当前unix时间戳

STAT version 1.4.4                         服务器版本

STAT pointer_size 64                       操作系统字大小(这台服务器是64位的)

STAT rusage_user 0.040000                  进程累计用户时间

STAT rusage_system 0.260000                进程累计系统时间

STAT curr_connections 10                   当前打开连接数

STAT total_connections 82                  曾打开的连接总数

STAT connection_structures 13              服务器分配的连接结构数

STAT cmd_get 54                            执行get命令总数

STAT cmd_set 34                            执行set命令总数

STAT cmd_flush 3                           指向flush_all命令总数

STAT get_hits 9                            get命中次数

STAT get_misses 45                         get未命中次数

STAT delete_misses 5                       delete未命中次数

STAT delete_hits 1                         delete命中次数

STAT incr_misses 0                         incr未命中次数

STAT incr_hits 0                           incr命中次数

STAT decr_misses 0                         decr未命中次数

STAT decr_hits 0                           decr命中次数

STAT cas_misses 0    cas未命中次数

STAT cas_hits 0                            cas命中次数

STAT cas_badval 0                          使用擦拭次数

STAT auth_cmds 0

STAT auth_errors 0

STAT bytes_read 15785                      读取字节总数

STAT bytes_written 15222                   写入字节总数

STAT limit_maxbytes 1048576                分配的内存数（字节）

STAT accepting_conns 1                     目前接受的链接数

STAT listen_disabled_num 0

STAT threads 4                             线程数

STAT conn_yields 0

STAT bytes 0                               存储item字节数

STAT curr_items 0                          item个数

STAT total_items 34                        item总数

STAT evictions 0                           为获取空间删除item的总数

 flush_all 。用于清理缓存中的所有名称/值对。如果您需要将缓存重置到干净的状态，则 flush_all 能提供很大的用处。

6.       参考资料

http://blog.csdn.net/liujinyou85/article/details/10023063

http://adrianset.iteye.com/blog/1976475

http://www.iteye.com/blogs/tag/memcached

http://blog.csdn.net/wanghai__/article/details/8539435

http://www.cnblogs.com/fll/archive/2008/05/17/1201540.html

http://www.360doc.com/content/13/0522/18/1542811_287328877.shtml

http://www.360doc.com/content/12/1028/22/2472295_244347968.shtml