zoukankan      html  css  js  c++  java
  • Memcached内存管理模型分析

     

      Memcached 是一个高性能的分布式内存对象缓存系统,它通过在内存中缓存数据和对象来减少读取数据库的次数,从而减轻RDBMS的负担,提高服务的速度、提升可扩展性。本文将基于memcached1.4.15版本源码,对其内存模型进行分析。

      首先从业务需求出发。我们通过一条命令(如set)将一条键值对(key,value)插入memcached后,需要能够做到:1、对该键值数据的高效索引;2、系统可能会频繁的创建新数据和删除旧数据,需要高效的内存管理;3、系统应该能够自行删除长期不使用的缓存数据。

      关于问题1,memcached通过哈希表来对键值数据进行管理,具体的实现中采用链接法来处理hash冲突问题。(本文不考虑多线程中的加锁问题和哈希表扩容问题)

      关于问题2,最简单的思路是来了新的数据就malloc内存,将新数据保存在这段新分配的内存中,当数据要被删除时就把这段内存free掉。但是频繁的malloc和free将会导致系统的内存碎片问题,加重系统内存管理的负担。同时malloc和free作为系统调用,在时间方面也存在一定开销。Memcached的解决方式是创建内存池来管理内存分配,具体实现思路是采用Slab Allocator作为内存分配器。

      关于问题3,memcached给每个数据记录过期时间,并将同一个slab class的所有数据通过LRU算法进行组织,当插入新数据时通过检查LRU链表对超时的旧数据进行删除。

    主要数据结构介绍:

      item:为键值数据的实际储存结构。item主要由两个部分组成,第一个部分是公共属性部分,包括连接其它 item 的指针 (next,prev,h_next),还有最近访问时间(time), 过期的时间(exptime)等,结构长度固定;第二部分是item的数据部分,由 CAS, key, suffix, value 组成,由于实际的键值数据长度不确定,因此该部分的结构长度不固定。

      在此处采用了struct的空数组技巧,在公共数据最后定义了空数组data,该data指针本身并不占用任何存储空间,指向数据部分的首地址。数据部分长度不确定,根据具体数据长度分配的内存大小。实际item结构的长度 = item中的属性部分长度(固定) + 数据部分长度(不固定),因此不同item之间需要的内存大小是不一样的。

     

      Chunk:由申请的连续内存块平均切分而成。比如申请的1M连续内存块,可以被切分成11个88bytes的chunk内存小块。Chunk是实际分配给item的内存空间。Memcached会维护多个不同大小的chunk内存块。若某个item需要100bytes的内存空间,系统将会取出一个最接近且大于100bytes大小的chunk分配给该item作为内存空间。

    image  

      上图所示中,某item公共属性部分需要48bytes内存空间,数据部分需要52bytes内存空间,该item一共需要100bytes连续内存空间。该memcached分别维护了88bytes、112 bytes、144 bytes和184 bytes大小的chunk块群。最接近且大于该item所需内存大小的是size为112bytes的chunk块。因此我们取出一个尚未被使用的112 bytes 的chunk块,并将该item中的数据保存到该chunk的内存空间中。此时该chunk中将有12bytes剩余内存将作为碎片被暂时浪费。

                          image


      

      Slab Class:管理特定大小的 chunk 的集合。Memcached每次默认分配的一个连续内存块为1M大小,它们被切分为不同大小的chunk。但是不同chunk的需求量不同,有的情况下某些大小的chunk只需一个连续内存块切分的数量即可满足业务需要,但有的大小的chunk需求量比较大,需要分配更多的连续内存块来进行切分。这些切分为相同大小的chunk块群,都由对应的slab class进行管理。

           通常memcached会指定一个最小的chunk大小,同时设置一个增长因子。系统依次创建管理随增长因子增长且保持字节对齐的chunk大小的slab class。比如最小chunk大小为88bytes,增长因子为1.25,则系统将会分别创建管理88bytes大小、112bytes大小、144bytes大小的chunk的slab class。

    image

      slabclass的属性说明。

    复制代码
    typedef struct {
       unsigned int size;     //该 slabclass 的 chunk 大小 
        unsigned int perslab;   //表示每个 slab 可以切分成多少个 chunk,如果slab为1M,则perslab = 1M/size
        void *slots;          //回收到的item链表
        unsigned int sl_curr;   //当前链表中有多少个回收而来的空闲chunk  
        unsigned int slabs;     //该class一共分配了多少chunk
        void **slab_list;       //list数组用于维护chunk.
        unsigned int list_size; /* size of prev array */        
        unsigned int killing;  /* index+1 of dying slab, or zero if none */
        size_t requested; /* The number of requested bytes */
    } slabclass_t;
    复制代码

    内存初始化:

      Memcached的内存初始化方式分为两种,分别为预分配方式和按需分配方式。Memcached默认采用按需分配方式。

      在预分配方式中,memcached会在启动时通过malloc申请64M的连续内存(可配置),然后memcached根据初始chunk大小和增长因子创建管理不同chunk大小的slab class,每个slab class依次从之前申请的64M内存中获取1个1M的连续内存块,并将该内存块切分为对应大小的chunk块并进行管理,直到申请的内存用完为止。

      下图表示预分配方式下初始化时创建的前3个slab_class,每个slab class分配了一个1M的连续内存块。其中slab_class1切分为了11915个每个大小为88bytes的chunk,slab_class2切分为了9362个每个大小为112bytes的chunk,slab_class3切分为了7281个每个大小为144bytes的chunk,更多slab_class以此类推(图中每个slab class中只画了4个chunk)。

    image

      我们以具体的size为88bytes的slab class为例进行说明。该slab class目前被分配了约1M的连续内存,这段内存被挂载在slab_list[0]上。这段内存被切分成了11915段(图中只画了4段),每段作为一个88bytes的chunk。每一个chunk又被item初始化,并通过slots指针作为表头节点,与每个item的prev、next指针共同组成了空闲item双向链表。初始化完后该slab class中存在11915个空闲的item。每当系统需要一个88bytes的chunk时,就通过表头slots从链表中取出一个chunk即可。

    image

      通过预分配方式,每个slab class在初始化阶段公平的分配到了约为1M的连续内存,让系统在一开始每个slab都有chunk可供分配。但是实际业务中,不同大小的chunk使用频率并不相同,有的slab中的chunk很快就被使用完毕,而有的slab中的chunk又长期未被使用,造成内存的浪费。因此Memcached默认采用的是按需分配的方式。

      在按需分配的方式中,初始化阶段Memcached只会为每个slab指定对应chunk大小,并不会给slab分配实际内存。

      当有实际数据待储存到该slab下的chunk时,Memcached首先会判断该slab是否有过期的item待回收使用,如果没有再判断是否有空闲的chunk,如果还没有,才会给该slab分配1M连续内存。这时slab将会对这块连续内存进行切分chunk管理,并从中取出一个空闲chunk用于储存数据。

    Slab内存扩容:

      

      在之前的预分配初始化中,我们给size为88bytes的slab class分配了一块约为1M的连续内存块,并将其切分为了11915个chunk。但是实际使用中,11915个chunk很可能是不够使用的。如果原有chunk全部被使用后,又有新的数据需要88bytes的chunk内存空间。此时Memcached将会对该slab进行扩容操作。

    image

    (上图中slab_list[0]中的chunk均未使用,并不会实际申请slab_list[1]的新连续内存块)

      在slab中存在一个初始大小为16的slab_list数组,用于管理连续内存块。其中预分配的第一个连续内存块被挂载在slab_list[0]上。当第一个连续内存块中chunk不够用时,Memcached将会再次给该slab分配一个大小约为1M的连续内存块,并挂载在slab_list[1]上,并同样将该段连续内存切分为11915个chunk,并将这些新chunk添加到该slab的空闲双向链表中。此时该slab一共管理11915*2个chunk,其中新分配的11915个chunk为空闲chunk。

      因为slab_list数组初始大小为16,理论上该slab可以挂载16个这样的连续内存,每个连续内容可切分为11915个chunk,也就是slab能够管理16*11915=190640个chunk。如果190640个chunk都不能满足这个slab的chunk需求,那么Memcached将会对slab_list通过realloc进行扩容,每次扩容的大小为原slab_list的大小的2倍。一次slab_list扩容后,该数组大小为32,将可分配32*11915个chunk。只要系统内存足够,通过slab_list的扩容和分配新的连续内存块,每个slab class可以管理无数个大小相同的chunk。

    哈希表:

      Memcached的哈希表采用链接法实现。hashtable被分成多个桶bucket,每个item通过hash函数确定具体的bucket,然后链接到该bucket上,如果该桶中已存在链接的item(即出现了哈希冲突),则将这个item通过h_next指针形成该bucket下链接的单向链表。图中,item A和item B都被哈希映射到了bucket[1]中,它们通过h_next组织为单向链表,且bucket[1]作为链表表头。(可以参考STL中的unordered_map)

    image

    LRU链表:

      Memcached中每个slab中都维护了一个LRU链表,来组织该slab中已经被分配的item块,用于记录“最近最少使用”的item信息。其中heads指向链表的头节点,tails指向链表的尾节点。每当有新chunk被使用时,将会将该chunk的item添加到LRU链表头。或者有原使用的item被修改,也会将其从链表中移动到LRU链表头处。通过该机制,保证了链表头部分的的item为新创建或新修改的数据,链表尾item为该slab中储存最久的数据。

      Memcached采用了惰性删除的机制,系统不会主动监视item中数据是否过期,而是在get的时候查看该item的时间戳,如果已过期就删除并将该chunk释放到空闲链表中。

      同时在新数据插入中,Memcached也会优先判断该slab的LRU链表尾部的item节点是否超时,如果超时的话,Memcached也会优先删除并使用已经超时的item的chunk作为新数据的储存空间。

      当该slab的LRU链表尾部item节点并未超时,但是slab中无可用chunk,且无法从系统中扩容到新的内存空间时,Memcached将会直接摘取LRU链表中的最后的item,强行删除并将其空间分配给新的数据记录。

      Memcached可以配置为禁止使用LRU机制,这样的话当该slab中chunk耗尽且分配不到新内存时将会返回错误。

    插入数据流程:

      在Memcached中插入数据主要分为以下几个流程:

      1.哈希查找是否存在相同键值

      2.根据item大小选择slab class

      3.从过期item或空闲链表中分配item

      4.加入LRU链表及哈希表

      我们以插入一个名为Data1的键值数据进行说明。首先系统将根据Data1的key去查询哈希表,是否存在相同的键值数据,如果数据相同,只执行更新操作;如果key相同但value不同,对原item执行删除操作,并继续执行。

      data1 + item 部分所需内存 < 88bytes,因此我们选择管理88bytes的slab class。首先判断该slab的LRU链表尾部tails所指是否存在超时过期节点,此时LRU链表为空,tails指向null,并无过期节点。

      然后再判断该slab class中slots指针维护的空闲链表,此时空闲链表中存在空闲chunk。Memcached将空闲链表的头节点chunk取出,并将Data1的数据保存到该chunk中。此时空闲chunk双向链表如图浅黑色指针部分。

      接着通过hash映射确定该item对应于哈希表中bucket[1]中,因为之前该哈希表中bucket[1]已经挂载了2个数据item,因此我们将Data1的item添加到bucket[1]中的单链表的表头。此时哈希表如图红色指针部分。

      我们把该item加入该slab class的LRU链表,此时该item将作为该slab class第一个被使用的item。LRU链表如图蓝色指针部分。

      最后我们修改该slab class中的属性,因为一个chunk已经被使用,因此我们将该slab class中的sl_curr当前可用chunk修改为11914。

      

    image

    再添加一个具体数据

      完成了上述插入操作后,我们再尝试添加一个新的Data2数据,data2 + item 部分所需内存依旧小于88bytes。

      首先依旧是进行哈希查找是否存在相同键值,略过不谈。

      同样是选择管理88bytes的slab class,判断该slab的LRU链表尾部tails所指是否存在超时过期节点。此时LRU链表只有之前储存Data1的item节点,tails即指向它,该item节点并未过期。

      此时该slab class的空闲链表中依旧存在空闲chunk,我们再次从该slots维护的空闲双向链表中取出表头的88bytes的chunk,并将Data2的数据保存到该chunk中。

      通过hash映射确定该item对应于哈希表中bucket[3]中,因为之前中bucket[3]中并未挂载任何item,因此我们将Data2的item添加到bucket[3]中的单链表的表头。

      我们把该item加入该slab class的LRU链表的表头。此时Data2所对应的item位于LRU链表的第一个节点,Data1对应的item位于LRU链表的第二个节点。

      最后将该slab class中的sl_curr当前可用chunk修改为11913。

    image

      

    删除数据流程:

      关于删除数据item部分的操作大致为添加操作的逆操作,主要流程为:

      1.通过哈希表获取该键值数据item

      2.从哈希表中移除该item节点

      3.从LRU链表中移该item节点

      4.清空item数据并将该chunk重新添加到空闲chunk链表

      在此再不做具体分析。

  • 相关阅读:
    python的gui库tkinter
    python图像处理库Pillow基本使用方法
    github配置SSH proxy
    python的pandas库读取csv
    学习app开发思路
    shell脚本中四则运算
    shell脚本实例三
    shell脚本实例二
    shell脚本实例一
    LINUX系统下的shell命令---grep、sed、awk
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/Pjson/p/8744507.html
Copyright © 2011-2022 走看看