memcached内存分配及回收初探

对memcached(后面简称mc) 的内存分配及回收机制进行了深度分析和测试，以下是一些学习的心得，和大家共同探讨一下，期望能抛砖引玉

 

mc简介：

 

mc是由LiveJournal技术团队开发的一套分布式对象缓存系统，基于c语言，目前应用十分广泛，它可以应对任意多个连接，使用非阻塞的网络I/O。它的使用非常简单和方便，最常用的功能不超过5个方法(set,get,delete...)。目前pconline的网站群基本上都是使用mc做缓存服务

 

mc在很多时候都是作为数据库前端缓冲使用的。因为它比数据库少了SQL解析、磁盘操作等开销，而且它是使用内存来管理数据的， 所以它可以提供比直接读取数据库更好的性能，在大型bbs系统中，访问同样的数据是很频繁的，mc可以大大降低数据库压力，使系统执行效率提升。 另外，mc也经常作为服务器之间数据共享的存储媒介，例如在SSO系统中保存系统单点登陆状态的数据就可以保存在mc中，被多个应用共享。

 

命题提出

 

      前段时间登录系统出现了一个比较怪异的问题，刚刚登录的用户，还未到session过期时间就开始抛空异常，查看mc内存利用率不到60%，检查重启mc后问题得到缓解，后来小虎分析可能是mc中缓存的未过期数据被冲掉，于是有了下面的分析

 

mc内存分配机制简介

memcached默认情况下采用了名为Slab Allocator的机制分配、管理内存，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。

先来解释一下与Slab Allocator存储有关的几个术语：

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。

Growth Factor：增长因数，默认为1.25(较早的版本固定为2)

 

mc启动后，会根据这个factor，计算出从1M逐步递减的不同的slab，如factor=1.25时：

 

Java代码  收藏代码
  1. <span style="font-size: medium;">slab class   1: chunk size     88 perslab 11915  
  2. slab class   2: chunk size    112 perslab  9362  
  3. slab class   3: chunk size    144 perslab  7281  
  4. slab class   4: chunk size    184 perslab  5698  
  5. slab class   5: chunk size    232 perslab  4519  
  6. slab class   6: chunk size    296 perslab  3542  
  7. slab class   7: chunk size    376 perslab  2788  
  8. slab class   8: chunk size    472 perslab  2221  
  9. slab class   9: chunk size    592 perslab  1771  
  10. slab class  10: chunk size    744 perslab  1409  
  11. ...</span>  

 

第一列数据(slab class)，为slab的编号；

第二列数据是chunk的大小，跟slab class是一一对应的关系，可以通俗的理解为slab就是存放一组相同大小chunk的集合，只不过这个集合是固定的(1M)，

第三列数据，表示每种不同slab中的page可以存放的chunk个数,实际上等于1MB/ (chunk size),例如slab1中的chunk size是88B，那么这种slab中每个page中可以存放的chunk个数为 1MB / 88B ，约等于11915

很显然，slab的chunk size越大，其中的每个page包含的chunk数量就越少

如图所示：

 

 

新入对象时，会根据自身大小来匹配slab列表，比如100KB的对象，根据最小空间损失原则，会被放入到slab2(size:112B)对应的page下，如下图

这时，如果slab2下的page中有尚可以使用的chunk(即空闲的chunk或者过期的chunk)，slab2会优先使用这些chunk，在没有chunk可用的情况下，mc会去内存中再申请一个page，然后切分成chunk，然后使用；需要注意的是，根据 Slab Allocator算法， 该实例中的100KB对象，是永远没有机会存放到其他slab(如slab3,slab4等等)，即便是其他slab中有大量的可用chunk，细心的朋友会发现，这种机制很有可能会导致内存浪费严重，mc命中率降低等问题，对，这种问题真的存在，这也正是这种机制的缺点，下面会进行详细的分析和探讨

 

mc数据删除机制简介：

首先我们知道，缓存在mc中的数据，不会主动从内存中消失，也就是说mc不会监视记录是否过期，而是在client端执行get方法时才去检查时间戳是否过期(这样做的目的就是避免在过期监视上耗费cpu资源，以提高mc的响应能力)；每次有新对象加入时，mc会优先将对象置于已超时的同一规格chunk中，然而，即使如此，内存仍然会发生追加新记录时空间不足的情况，那么，当mc内存耗完后，又是怎样处理新入的数据呢？mc有两种处理策略，一种是默认的LRU(Least Recently Used),指删除近段时间最少使用同规格chunk,再将对象塞入)，另一种策略是存满即不可再存，除非有过期的对象，否则会报错

 

再回头看问题：

想必各位已经发现我们的登录状态数据是怎么被冲走的了，对，没错，LRU！在内存还有将近一半的情况下，就发生了LRU，为什么呢？这一半空闲的内存，表面是空闲的，实际上已经被mc将其打包成page分配到了其他stat里，而这些stat即便空闲、数据过期，也不会被mc回收已供其他繁忙的slab调用的。产生这种情况的直接原因就是，mc启动后，较大chunk size的slab同时间大量涌入mc，假设slab为20，这时，mc不得为slab 20分配大量的page，而在一小段时间后，slab 20中的chunk纷纷过期，但是它们曾经占用的page就永远不会被mc主动回收了，除非再有与slab20同规格的对象进入时，这些page才会重新得到使用的机会，与此形成强烈对比的slab2(chunk size = 112B)却处于无可用chunk，无内存已供分配新page的境地，这个时候，LRU出场了，会按时间相关度清理掉一些尚未过期的slab2 chunk，如此造成缓存来去匆匆，实际上性能严重下降

 

LRU：

首先,在memcache分配的时候，初始化会去分配一系列的slab，例如初始的slab为88k，然后factor为1.25，那么你会发现开始的时候 就会有：88,112,44,....一直到1M大小的slab各一个，假如对象集中在其中某一个区间，那么很快那个slab就会分配满，此时如果内存还有，那么就会新建一个同样大小的slab作为链挂在第一个同等大小的slab上，如果说内存也满了，slab也满了，那么就开始LRU算法了。  但是Memcached的LRU算法是针对slab的，而非全局的，如果数据集中在一个slab上，那么初始化的时候其他几个slab肯定就浪费了，同时，如果slab的大小和对象的大小有比较大的差异，那么浪费的将会更加巨大。所以在评估使用 memcache初始大小和factor的时候需要注意这些，选择适合的初始化size和factor，减少slab分配的浪费。

 

解决思路

 

思路1.通用解决方法： 调整growth factor

逐步调整growth factor,并观察chunks的分布，尽量将数据对象的大小控制到一定区间内，启动时加入-f参数即可，在factor=1.25时有39组slab

 

Java代码  收藏代码
  1. $memcached  -m 5 -vv  -l localhost  -p 11211 -f 1.25s  
  2.   
  3. slab class   1: chunk size     88 perslab 11915  
  4. slab class   2: chunk size    112 perslab  9362  
  5. slab class   3: chunk size    144 perslab  7281  
  6. slab class   4: chunk size    184 perslab  5698  
  7. slab class   5: chunk size    232 perslab  4519  
  8. slab class   6: chunk size    296 perslab  3542  
  9. slab class   7: chunk size    376 perslab  2788  
  10. slab class   8: chunk size    472 perslab  2221  
  11. slab class   9: chunk size    592 perslab  1771  
  12. slab class  10: chunk size    744 perslab  1409  
  13. slab class  11: chunk size    936 perslab  1120  
  14. slab class  12: chunk size   1176 perslab   891  
  15. slab class  13: chunk size   1472 perslab   712  
  16. slab class  14: chunk size   1840 perslab   569  
  17. ...  
  18. slab class  36: chunk size 250376 perslab     4  
  19. slab class  37: chunk size 312976 perslab     3  
  20. slab class  38: chunk size 391224 perslab     2  
  21. slab class  39: chunk size 489032 perslab     2  

 

 当growth factor调大成2以后，slab class明显变少，只有13组了

 

Java代码  收藏代码
  1. $memcached  -m 5 -vv  -l localhost  -p 11211 -f 2  
  2.   
  3. slab class   1: chunk size    128 perslab  8192  
  4. slab class   2: chunk size    256 perslab  4096  
  5. slab class   3: chunk size    512 perslab  2048  
  6. slab class   4: chunk size   1024 perslab  1024  
  7. slab class   5: chunk size   2048 perslab   512  
  8. slab class   6: chunk size   4096 perslab   256  
  9. slab class   7: chunk size   8192 perslab   128  
  10. slab class   8: chunk size  16384 perslab    64  
  11. slab class   9: chunk size  32768 perslab    32  
  12. slab class  10: chunk size  65536 perslab    16  
  13. slab class  11: chunk size 131072 perslab     8  
  14. slab class  12: chunk size 262144 perslab     4  
  15. slab class  13: chunk size 524288 perslab     2  

 

很显然，factor越小，chunk匹配得就越精准，但是slab组就会分得越多，而产生LRU的机会也会增加，factor越大，分组就越少，产生LRU的机会就越小，但是chunk匹配精准度会有所下降，如在数据大小为130B时，如果f=1.25，mc会将其放入class3(chunk size = 144B),浪费的空间为14B；如果f=2.0，mc会将其放入class2(class size = 256)中,浪费的空间为126B，相当惊人，所以factor的大小设置在一个比较平衡的值，一般以默认的1.25较为理想。

 

思路2.动态调整slab中page的数量

大体思路是使用java客户端监控程序，定时检查每个slab的使用情况，动态调整每个slab中的page，将某个比较空闲的slab中的page移动到另外的slab中去，不过mc的开发人员认为在mc中遍历slab和page移动会造成较大系统开销，所有没有提供直接的api已供调用，一直屏蔽调用，在1.28版本以前，还可以通过在memcached.h中添加宏#define ALL_SLABS_REASIGN并重新编译使slabs reassign命令生效，但在使用过程中，出现了大量的性能问题，mc稳定性下降，而且在数据移动过程中，会导致mc不可写的问题，针对这些弊端，mc的开发团队在其后续版本中已经彻底删除相关处理逻辑，我也尝试对1.28的源码进行修改和编译，基本可用，但是何时调用 reassign，以及reassign后对系统造成的影响仍然需要进一步的数据分析，继续跟进中。。。

posted @ 2013-11-08 16:19  siyed  Views(445)  Comments(0)  Edit  收藏  举报