Memcached理解笔记3---Memcached使用总结
为了将N个前端数据同步，通过Memcached完成数据打通，但带来了一些新问题：
- 使用iBatis整合了Memcached，iBatis针对每台server生成了唯一标识，导致同一份数据sql会产生不同的key，造成重复缓存。——通过重写iBatis部分原码，终止了唯一标识的生成，同一个SQL产生同一个Key，同时对生成key做hash，控制长度，使得数据统一在Memcached。
- 为了迎合iBatis的架构，通过CacheModel模式，对缓存数据分组管理。最初通过Map实现CacheModel，就是简单的Key对应最终的Object。为了后台操作数据时，前台能及时响应，以CacheModel为基准点。后台操作数据时，做Flush，清空对应的CacheModel，可以及时同步数据。但，由于前后台Domain对象可能不一致，调用CacheModel（Map）反序列化时，发生ClassNotFonudException（CNF）。——将CacheModel的Map实现改为Set，CacheModel仅存需要Flush掉的key，Object按原有方式缓存。
- 以前一直用EhCache，也很少会把List<List>这样的重量级对象放进缓存里。即便如此，只要EhCache没有抛异常，我们恐怕也无感知。这次改用Memcached，没有注意到缓存List过大，导致“Cannot cache data larger than 1MB memcached”，即缓存对象体积不能超过1MB——使用Memcached数据压缩，优化SQL，可以暂时维持。
相关链接：
Memcached笔记——（一）安装&常规错误&监控
Memcached笔记——（二）XMemcached&Spring集成
Memcached笔记——（三）Memcached使用总结
Memcached笔记——（四）应对高并发攻击
说了这么多，简要总结如下：
- Memcached的Key，要杜绝使用空格，且长度控制在250个字符。
- Memcached的Value，要控制体积，必须小于1MB，必要时进行使用压缩。
- 失效时间，0为永久有效，最大值不得超过30天（2592000s），否则重新计算可能缓存只有1秒
- Memcached仅支持LRU算法，完全适用你的需要。
- 尽量不要将List这种重体积对象扔到Memcached中，传输、存储都会产生瓶颈。
- 使用一致性哈希算法实现，提高多个Memcacehd Server利用率。
关于使用XMemcached实现时，参考如下实现：
Java代码 
- private MemcachedClientBuilder createMemcachedClientBuilder(
- Properties properties) {
- String addresses = properties.getProperty(ADDRESSES).trim();
- if (logger.isInfoEnabled()) {
- logger.info("Configure Properties:[addresses = " + addresses + "]");
- }
- MemcachedClientBuilder builder = new XMemcachedClientBuilder(
- AddrUtil.getAddresses(addresses));
- // 使用二进制文件
- builder.setCommandFactory(new BinaryCommandFactory());
- // 使用一致性哈希算法（Consistent Hash Strategy）
- builder.setSessionLocator(new KetamaMemcachedSessionLocator());
- // 使用序列化传输编码
- builder.setTranscoder(new SerializingTranscoder());
- // 进行数据压缩，大于1KB时进行压缩
- builder.getTranscoder().setCompressionThreshold(1024);
- return builder;
- }
主要有以下几点参考：
- 使用二进制文件模式
- 使用一致性哈希算法
- 使用序列化编码
- 对数据进行压缩
关于SET&ADD
- SET&ADD都属于更新操作，都要先申请内存
- SET，会擦除这个键所对应的内存，不管原先是否有内容
- ADD，会先查看这个键对应的内存是否有内容，如果有，则等待；若没有，则获取锁，并更新内存。
缓存命中率，通常认为：缓存命中率低于95%的设计都是不合理的，存在设计缺陷的。 
这是我在线上服务器，经过优化后得到的最好成绩！
