Memcached 深度剖析：架構、記憶體管理、協議、一致性雜湊、BSM_Memcache 擴展

Memcached 定位

• **分散式**記憶體物件快取，基於網路 (TCP/UDP) 服務，非本地共享記憶體 (區別於 APC/Shm)。
• 適用場景：DB 前端快取、跨服務 Session/Token 共享、熱點資料緩衝。
• **不適用**：單機本地快取 (網路開銷大於收益)、持久化儲存 (重啟資料丟失)。

啟動流程 (memcached.c main)

1. `settings_init()` 初始化預設參數。
2. 解析命令列參數覆蓋設定。
3. 設定 `RLIMIT_NOFILE` (最大檔案描述符)。
4. 建立 TCP/UDP/Unix Socket 監聽。
5. 檢查非 root 身份 (安全)。
6. Daemon 化 (`-d` 參數) → `daemon()` fork + `setsid` + 重導向標準流到 `/dev/null`。
7. 初始化核心子系統：`item`、`event` (libevent)、`stats`、`hash` (一致性雜湊)、`conn`、 `slab` 分配器。
8. 訊號處理、刪除佇列、PID 檔寫入。
9. 進入 `drive_machine` 事件迴圈 (libevent `event_base_loop`)。

記憶體管理：Slab Allocator (核心亮點)

設計動機

避免頻繁 `malloc/free` 造成碎片與鎖爭用，預先向 OS 申請大塊 (預設 1MB) Slab，切分為固定大小 Chunk。

關鍵資料結構

• `slabclass[0..MAX_NUMBER_OF_SLAB_CLASSES-1]` (1.2 版預設 200 類)。
• 每 class 固定 `chunk_size`，遞增因子 `factor=1.25` (可調 `-f`)。
• `chunk_size[0] = 96 bytes` (含 `item` 結構體)，之後 `chunk_size[n] = ceil(chunk_size[n-1] * factor)` 對齊 8 位元組。

分配流程

1. 客戶端 `set` → 計算 `key+value+flags+expire` 總長 → 找到最小滿足的 `slabclass`。
2. 該 class `slots` 鏈表有空閒 chunk → 直接取用。
3. 無空閒 → 向 OS 申請新 1MB Slab → 切分掛入 `slots` → 取用。
4. LRU 淘汰：同 class 內按 `time` 排序，尾部淘汰 (非全域 LRU)。

優缺點

網路模型：libevent + 狀態機

• 單執行緒 (預設) + 非阻塞 I/O，`drive_machine` 根據 `conn->state` 處理讀/寫/關閉。
• 支援多執行緒 (`-t`)：主執行緒 `accept` → 分派到 worker 執行緒佇列，各自獨立 event_base。
• 協議：簡單文本行協議 (`set key flags exptime bytes\r\nvalue\r\n`)，二進制協議 (1.3+) 減少解析開銷。

分散式：Client 端一致性雜湊

**伺服器端無叢集感知**，分散邏輯完全在 Client Library：

1. 將 Key 雜湊 (Ketama 演算法) 映射到 0~2^32-1 環。
2. 每台實體伺服器對應 100-200 個虛擬節點 (權重可調)。
3. 順時針找最近虛擬節點 → 該實體伺服器。
4. 增減節點僅影響少數 Key 重新映射 (單調性)。

BSM_Memcache (PHP 擴展) 關鍵實現

• C 層封裝 `libmemcached`，提供 `Memcache` 類相容介面 + 新增 `getMulti`、`setMulti` 批次操作。
• 連線池管理：`persistent_id` 區分進程間共享連線，避免 PHP-FPM 重複建連。
• 序列化策略：`igbinary` > `msgpack` > `php` (可配置 `memcache.serializer`)。
• 壓縮：`MEMCACHE_COMPRESSED` 旗標觸發 `zlib` 壓縮，閾值 `memcache.compress_threshold` (預設 20KB)。

調優檢查清單

1. `-m` 記憶體上限 (預設 64MB，生產建議 2-4GB/進程)。
2. `-f` 增長因子 (1.1-1.25，資料長度分佈均勻可調小)。
3. `-t` 執行緒數 (CPU 核心數，超執行緒不建議超過物理核心)。
4. 監控 `stats`：`get_hits/get_misses`、 `evictions`、 `bytes_used/limit_maxbytes`、 `curr_connections`。
5. Client 端：連線池復用、批次 `getMulti`、`setMulti` 減少 RTT、關閉 `no_delay` (Nagle) 降低延遲。

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