从运维的角度理解memcached

《使用Memcached实现抽奖活动》从应用的角度讲了讲memcached,这篇文章从运维的角色说一说,换个角度思考能够更好的使用memcached。

1:启动

memcached 在启动的时候有很多的参数,列举几个重要的。

-m:表示 memcached 可以使用的内存,注意 memcached 实际占用的内存大于 -m 配置的值,比如网络连接也要占用内存。

-d:表示在后台运行memcached。

-v:控制 STDOUT/STDERR 的输出,多个 -v 可以输出很多有用的数据,比如查看set了那些key,对于排查问题非常有用。

-l:表示服务绑定的网卡地址,绑定内网网卡可以有效保证安全性。

-p:修改 tcp 监听端口,对应的 udp 端口也修改。

-U:是否支持 udp 端口,默认是关闭的。

-u:以某个用户的身份启动 memcached,避免使用 root 启动,有效保障安全性。

-s:严格限制只有本地 user 通过 unix domain socket 访问 memcached。

-c:设置最大连接数,默认是 1024,如果当前最大连接数超过 -c 设置的值,请求在连接队列中等待,由于 memcached 连接占用的资源非常少,所以该值不要设置太高。

-t:工作线程数量,默认是 4,可以有效利用多核服务器,由于 memcached 性能很高,该值不建议设置过高。

2:硬件选择

从硬件的角度思考 memcached,以便选择正确的硬件,对某个系统参数进行调优。

(1)cpu or 内存

memcached 是多线程模型,性能极高,所以不一定要多核服务器,但内存越大越好。

那么选择什么样的服务器来放置 memcached 呢?如果规模较小,那么在 web 服务器上部署 memcached 是非常不错的选择,memcached cpu 消耗很小 ,不会加重 web 服务器的负载,而 web 服务器对内存的要求不高,剩下来的内存可以供 memcached 使用。

需要注意的是,不要在专用的数据库服务器上部署 memcached,因为这两个服务对内存的要求都非常高,避免发生 swap。

对于具有一定规模的业务来说,采用专门的服务器来部署 memcached 更有优势,它们都具有大容量的内存,需要注意的是,一个节点可以部署很多个实例,如果某个节点挂掉了,那么失效的 key 会非常多,这在容量规划的时候要注意。

(2)网卡

网络流量取决于memcached请求峰值和item平均大小,避免跑满带宽,不过现在的网卡都是千兆了,理论上应该不会出现问题。

(3)网络连接数

首先要注意的是,-c 启动的连接数不要太高,一方面避免超过系统允许的连接数;另外一方面memcached非常高效,没有必要设置太高,-c 最优化配置和操作系统本身的TCP优化很有关系。

memcached使用专门的一个线程接收客户端连接,如果客户端频繁的连接、释放,这个线程的压力会非常大,可以使用长连接或memcached udp 监听来避免连接和释放的消耗。

3:分析和监控

memcached 协议命令有两种类型,add/set/get主要用于完成工作,而其他一些内部命令对于排查、优化、分析都非常有帮助,比如:

  • stats:常规统计,列出的信息非常多。
  • stats slabs:slab 统计,返回大小和内存使用情况,也包含每个 slab class的统计信息。
  • stats item:item 统计,返回每个slab class 的item信息,相比 stats slabs 命令,stats items 显示更高层次的信息。
  • stats sizes:item 大小统计,返回不同大小item存储的个数。

了解这四个基本命令后,我们看看监控怎么弄,当然也可以看看官方提供的一个工具(https://github.com/memcached/memcached/blob/master/scripts/memcached-tool),并不是为了使用它,而是看看它关注什么,从中可以学到很多。

提醒:memcached 1.4版本以后发生了很大的变化,内部命令和内存管理发生了很大的变化,大家如果使用了一些外部统计和监控工具,需要看看这些工具有没有更新。

(1)应用监控,定时执行 set、get 等命令,监控操作是否成功,以及记录响应的性能。如果连接很慢,可能是网络问题,如果性能低下,可能产生了内存 swap。

(2)stats

curr_connections:查看某个端口的连接数,避免 curr_connections 大于配置的最大连接数(-c)。

listen_disabled_num:这个值最好接近于 0,如果大于0,表示有多个连接进入了连接队列,需要等待其他连接的释放。

accepting_conns:这个数值和 listen_disabled_num 很类似,如果服务连接数已达到最大值,该值被设置为 1。

limit_maxbytes:该值等于服务启动配置的内存总容量(-m),即有多少内存可以使用。

cmd_flush:该数值表示有多少个 flush 命令被执行了,如果数值过大,说明应用的模式有问题,从监控的角度看,应该尽量避免。

(3)查看 evicted

可以使用 stats 和 stats items 命令监控 evicted 和 evicted_nonzero 数量,前者针对整体,后者针对各个 slab。

evicted 表示被剔除的数量,evicted_nonzero 更重要,值如果过高表示没有过期的 item 被 evicted 的太多了,这可能会影响业务。

注意:evicted 过高,不一定代表内存不够。比如 set 了大量 keys,但这些 keys 后来从没使用过,也会导致 evicted 过高。

(4)查看命中率

通过 stats 命令可以统计全局的命中率:get_hits / (get_hits + get_misses,了解某个时间点命中率,以及命中率变化的情况。

stats slabs 命令能够了解每个 slab 的统计情况,但没有 get_misses 数值,但可以通过观察 get_hits 和 cmd_set 间接了解每个 slab 命中率的变化。

注意:命中率不高,不一定代表内存不够,比如请求的 keys 大量不存在,也会导致命中率过低。

(5)系统监控

比如系统负载,cpu 使用率、swap 情况、网卡流量等等。

memcached 相关文章:


欢迎了解我的书[《深入浅出HTTPS:从原理到实战》,也可以关注公众号(ID:yudadanwx,虞大胆的叽叽喳喳)。

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 213,014评论 6 492
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 90,796评论 3 386
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 158,484评论 0 348
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 56,830评论 1 285
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 65,946评论 6 386
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 50,114评论 1 292
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 39,182评论 3 412
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 37,927评论 0 268
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 44,369评论 1 303
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 36,678评论 2 327
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 38,832评论 1 341
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 34,533评论 4 335
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 40,166评论 3 317
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 30,885评论 0 21
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,128评论 1 267
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 46,659评论 2 362
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 43,738评论 2 351

推荐阅读更多精彩内容