memcache是互聯(lián)網(wǎng)分層架構(gòu)中，使用最多的的KV緩存。面試的過程中，memcache相關(guān)的問題幾乎是必問的，關(guān)于memcache的面試提問，你能回答到哪一個(gè)層次呢?

畫外音：很可能關(guān)乎，你拿到offer的薪酬檔位。

[[268097]]

***類問題：知道不知道

這一類問題，考察用沒用過，知不知道，相對(duì)比較好回答。

關(guān)于memcache一些基礎(chǔ)特性，使用過的小伙伴基本都能回答出來：

• mc的核心職能是KV內(nèi)存管理，value存儲(chǔ)***為1M，它不支持復(fù)雜數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)(哈希、列表、集合、有序集合等);
• mc不支持持久化;
• mc支持key過期;
• mc持續(xù)運(yùn)行很少會(huì)出現(xiàn)內(nèi)存碎片，速度不會(huì)隨著服務(wù)運(yùn)行時(shí)間降低;
• mc使用非阻塞IO復(fù)用網(wǎng)絡(luò)模型，使用監(jiān)聽線程/工作線程的多線程模型;

面對(duì)這類封閉性的問題，一定要斬釘截鐵，毫無猶豫的給出回答。

第二類問題：為什么(why)，什么(what)

這一類問題，考察對(duì)于一個(gè)工具，只停留在使用層面，還是有原理性的思考。

(1) memcache為什么不支持復(fù)雜數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)?為什么不支持持久化?

業(yè)務(wù)決定技術(shù)方案，mc的誕生，以“以服務(wù)的方式，而不是庫的方式管理KV內(nèi)存”為設(shè)計(jì)目標(biāo)，它顛覆的是，KV內(nèi)存管理組件庫，復(fù)雜數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與持久化并不是它的初衷。

當(dāng)然，用“顛覆”這個(gè)詞未必不合適，庫和服務(wù)各有使用場(chǎng)景，只是在分布式的環(huán)境下，服務(wù)的使用范圍更廣。設(shè)計(jì)目標(biāo)，誕生背景很重要，這一定程度上決定了實(shí)現(xiàn)方案，就如redis的出現(xiàn)，是為了有一個(gè)更好用，更多功能的緩存服務(wù)。

畫外音：我很喜歡問這個(gè)問題，大部分候選人面對(duì)這個(gè)沒有標(biāo)準(zhǔn)答案的問題，狀態(tài)可能是蒙圈。

(2) memcache是用什么技術(shù)實(shí)現(xiàn)key過期的?

懶淘汰(lazy expiration)。

(3) memcache為什么能保證運(yùn)行性能，且很少會(huì)出現(xiàn)內(nèi)存碎片?

提前分配內(nèi)存。

(4) memcache為什么要使用非阻塞IO復(fù)用網(wǎng)絡(luò)模型，使用監(jiān)聽線程/工作線程的多線程模型，有什么優(yōu)缺點(diǎn)?

目的是提高吞吐量。

多線程能夠充分的利用多核，但會(huì)帶來一些鎖沖突。

面對(duì)這類半開放的問題，有些并沒有標(biāo)準(zhǔn)答案，一定要回答出自己的思考和見解。

第三類問題：怎么做(how) | 文本剛開始

這一類問題，探測(cè)候選人理解得有多透，掌握得有多細(xì)，對(duì)技術(shù)有多刨根究底。

畫外音：所謂“好奇心”，真的很重要，只想要“一份工作”的技術(shù)人很難有這種好奇心。

(1) memcache是什么實(shí)現(xiàn)內(nèi)存管理，以減小內(nèi)存碎片，是怎么實(shí)現(xiàn)分配內(nèi)存的?

開講之前，先解釋幾個(gè)非常重要的概念：

• chunk：它是將內(nèi)存分配給用戶使用的最小單元。
• item：用戶要存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)，包含key和value，最終都存儲(chǔ)在chunk里。
• slab：它會(huì)管理一個(gè)固定chunk size的若干個(gè)chunk，而mc的內(nèi)存管理，由若干個(gè)slab組成。

畫外音：為了避免復(fù)雜性，本文先不引入page的概念了。

如上圖所示，一系列slab，分別管理128B，256B，512B…的chunk內(nèi)存單元。

將上圖中管理128B的slab0放大：

能夠發(fā)現(xiàn)slab中的一些核心數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是：

• chunk_size：該slab管理的是128B的chunk
• free_chunk_list：用于快速找到空閑的chunk
• chunk[]：已經(jīng)預(yù)分配好，用于存放用戶item數(shù)據(jù)的實(shí)際chunk空間

畫外音：其實(shí)還有l(wèi)ru_list。

(2) 假如用戶要存儲(chǔ)一個(gè)100B的item，是如何找到對(duì)應(yīng)的可用chunk的呢?

會(huì)從最接近item大小的slab的chunk[]中，通過free_chunk_list快速找到對(duì)應(yīng)的chunk，如上圖所示，與item大小最接近的chunk是128B。

(3) 為什么不會(huì)出現(xiàn)內(nèi)存碎片呢?

拿到一個(gè)128B的chunk，去存儲(chǔ)一個(gè)100B的item，余下的28B不會(huì)再被其他的item所使用，即：實(shí)際上浪費(fèi)了存儲(chǔ)空間，來減少內(nèi)存碎片，保證訪問的速度。

畫外音：理論上，內(nèi)存碎片幾乎不存在。

(4) memcache通過slab，chunk，free_chunk_list來快速分配內(nèi)存，存儲(chǔ)用戶的item，那它又是如何快速實(shí)現(xiàn)key的查找的呢?

沒有什么特別算法：

• 通過hash表實(shí)現(xiàn)快速查找
• 通過鏈表來解決沖突

用最樸素的方式，實(shí)現(xiàn)key的快速查找。

(5) 隨著item的個(gè)數(shù)不斷增多，hash沖突越來越大，hash表如何保證查詢效率呢?

當(dāng)item總數(shù)達(dá)到hash表長度的1.5倍時(shí)，hash表會(huì)動(dòng)態(tài)擴(kuò)容，rehash將數(shù)據(jù)重新分布，以保證查找效率不會(huì)不斷降低。

(6) 擴(kuò)展hash表之后，同一個(gè)key在新舊hash表內(nèi)的位置會(huì)發(fā)生變化，如何保證數(shù)據(jù)的一致性，以及如何保證遷移過程服務(wù)的可用性呢(肯定不能加一把大鎖，遷移完成數(shù)據(jù)，再重新服務(wù)吧)?

哈希表擴(kuò)展，數(shù)據(jù)遷移是一個(gè)耗時(shí)的操作，會(huì)有一個(gè)專門的線程來實(shí)施，為了避免大鎖，采用的是“分段遷移”的策略。

當(dāng)item數(shù)量達(dá)到閾值時(shí)，遷移線程會(huì)分段遷移，對(duì)hash表中的一部分桶進(jìn)行加鎖，遷移數(shù)據(jù)，解鎖：

• 一來，保證不會(huì)有長時(shí)間的阻塞，影響服務(wù)的可用性
• 二來，保證item不會(huì)在新舊hash表里不一致

(7) 新的問題來了，對(duì)于已經(jīng)存在與舊hash表中的item，可以通過上述方式遷移，那么在item遷移的過程中，如果有新的item插入，是應(yīng)該插入舊hash表還是新hash表呢?

memcache的做法是，判斷舊hash表中，item應(yīng)該插入的桶，是否已經(jīng)遷移至新表中：

• 如果已經(jīng)遷移，則item直接插入新hash表
• 如果還沒有被遷移，則直接插入舊hash表，未來等待遷移線程來遷移至新hash表

(8) 為什么要這么做呢，不能直接插入新hash表嗎?

memcache沒有給出官方的解釋，樓主揣測(cè)，這種方法能夠保證一個(gè)桶內(nèi)的數(shù)據(jù)，只在一個(gè)hash表中(要么新表，要么舊表)，任何場(chǎng)景下都不會(huì)出現(xiàn)，舊表新表查詢兩次，以提升查詢速度。

(9) memcache是怎么實(shí)現(xiàn)key過期的，懶淘汰(lazy expiration)具體是怎么玩的?

實(shí)現(xiàn)“超時(shí)”和“過期”，最常見的兩種方法是：

• 啟動(dòng)一個(gè)超時(shí)線程，對(duì)所有item進(jìn)行掃描，如果發(fā)現(xiàn)超時(shí)，則進(jìn)行超時(shí)回調(diào)處理
• 每個(gè)item設(shè)定一個(gè)超時(shí)信號(hào)通知，通知觸發(fā)超時(shí)回調(diào)處理

這兩種方法，都需要有額外的資源消耗。

mc的查詢業(yè)務(wù)非常簡(jiǎn)單，只會(huì)返回cache hit與cache miss兩種結(jié)果，這種場(chǎng)景下，非常適合使用懶淘汰的方式。

懶淘汰的核心是：

• item不會(huì)被主動(dòng)淘汰，即沒有超時(shí)線程，也沒有信號(hào)通知來主動(dòng)檢查
• item每次會(huì)查詢(get)時(shí)，檢查一下時(shí)間戳，如果已經(jīng)過期，被動(dòng)淘汰，并返回cache miss

舉個(gè)例子，假如set了一個(gè)key，有效期100s：

• 在第50s的時(shí)候，有用戶查詢(get)了這個(gè)key，判斷未過期，返回對(duì)應(yīng)的value值
• 在第200s的時(shí)候，又有用戶查詢(get)了這個(gè)key，判斷已過期，將item所在的chunk釋放，返回cache miss

這種方式的實(shí)現(xiàn)代價(jià)很小，消耗資源非常低：

• 在item里，加入一個(gè)過期時(shí)間屬性
• 在get時(shí)，加入一個(gè)時(shí)間判斷

內(nèi)存總是有限的，chunk數(shù)量有限的情況下，能夠存儲(chǔ)的item個(gè)數(shù)是有限的，假如chunk被用完了，該怎么辦?

仍然是上面的例子，假如128B的chunk都用完了，用戶又set了一個(gè)100B的item，要不要擠掉已有的item?要。

這里的啟示是：

• 即使item的有效期設(shè)置為“***”，也可能被淘汰;
• 如果要做全量數(shù)據(jù)緩存，一定要仔細(xì)評(píng)估，cache的內(nèi)存大小，必須大于，全量數(shù)據(jù)的總大小，否則很容易采坑;

(10) 擠掉哪一個(gè)item?怎么擠?

這里涉及LRU淘汰機(jī)制。

如果操作系統(tǒng)的內(nèi)存管理，最常見的淘汰算法是FIFO和LRU：

• FIFO(first in first out)：***被set的item，***被淘汰
• LRU(least recently used)：最近最少被使用(get/set)的item，***被淘汰

使用LRU算法擠掉item，需要增加兩個(gè)屬性：

• 最近item訪問計(jì)數(shù)
• 最近item訪問時(shí)間

并增加一個(gè)LRU鏈表，就能夠快速實(shí)現(xiàn)。

畫外音：所以，管理chunk的每個(gè)slab，除了free_chunk_list，還有l(wèi)ru_list。

思路比結(jié)論重要。

【本文為51CTO專欄作者“58沈劍”原創(chuàng)稿件，轉(zhuǎn)載請(qǐng)聯(lián)系原作者】

戳這里，看該作者更多好文