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memcached是高性能的分布式内存缓存服务器。一般的使用目的是，通过缓存数据库查询结果，减少数据库访问次数，以提高动态Web应用的速度、提高可扩展性。
Memcached使用libevent库实现网络连接服务，理论上可以处理无限多的连接，但是它和Apache不同，它更多的时候是面向稳定的持续连接的，所以它实际的并发能力是有限制的。在保守情况下memcached的最大同时连接数为200，这和Linux线程能力有关系，这个数值是可以调整的。关于libevent可以参考相关文档。 Memcached内存使用方式也和APC不同。APC是基于共享内存和MMAP的，memcachd有自己的内存分配算法和管理方式，它和共享内存没有关系，也没有共享内存的限制，通常情况下，每个memcached进程可以管理2GB的内存空间，如果需要更多的空间，可以增加进程数。
Memcached适合什么场合？在很多时候，memcached被滥用了，它不适用所有场合。Memcached是 “分布式”的内存对象缓存系统。因此，那些不需要“分布”的，不需要共享的，或者干脆规模小到只有一台服务器的应用，使用memcached根本不会带来任何好处，相反还会拖慢系统效率，因为网络连接同样需要资源，即使是UNIX本地连接也一样。在我之前的测试数据中显示，memcached本地读写速度要比直接PHP内存数组慢几十倍，而APC、共享内存方式都和直接数组差不多。可见，如果只是本地级缓存，使用memcached是非常不划算的。
Memcached深度分析 
Memcached用途：
（一）Memcached在很多时候都是作为数据库前端cache使用的。因为它比数据库少了很多SQL解析、磁盘操作等开销，而且它是使用内存来管理数据的，所以它可以提供比直接读取数据库更好的性能，在大型系统中，访问同样的数据是很频繁的，memcached可以大大降低数据库压力，使系统执行效率提升。
Memcached注意事项：
（一）memcached使用内存管理数据，所以它是易失的，当服务器重启，或者memcached进程中止，数据便会丢失，所以memcached不能用来持久保存数据。
（二）memcached的实际瓶颈在于网络连接。很多人的错误理解，memcached的性能非常好，好到了内存和硬盘的对比程度，其实 memcached使用内存并不会得到成百上千的读写速度提高，因为他的瓶颈在于网络连接。它和使用磁盘的数据库系统相比，好处在于它本身非常“轻”，因为没有过多的开销和直接的读写方式，它可以轻松应付非常大的数据交换量，所以经常会出现两条千兆网络带宽都满负荷了，memcached进程本身并不占用多少CPU资源的情况。
（三）memcached之间不互相通信。
（四）memcached缺乏认证以及安全管制，所以memcached服务器应该放置在防火墙后。
范例
将纯粹使用数据库查询的程式码加上memcached支援是很简单的，假设这是原来的程式码：
//最原始的方法，直接从数据库获取数据
function get_foo (int userid) {
result = db_select("SELECT * FROM users WHERE userid = ?", userid);
return result; //加上memcached的快取机制后：
function get_foo (int userid) {
result = memcached_fetch("userrow:" + userid);
if (!result) {
result = db_select("SELECT * FROM users WHERE userid = ?", userid);
memcached_add("userrow:" + userid, result);
}
return result;
上述的程式会先到memcached检查是否有userrow:userid的资料，如果有则直接传回结果，如果不存在时再去数据库查询，并将结果放到memcached内。
有一个问题，如果在memcached内已经有缓存数据时，而数据库的数据被更新后，上述的程式会抓到旧的数据，这是属于Cache coherency的问题。其中一种解决的方法是在更新数据库时，同时更新memcached内的数据：
//数据库更新数据的方法
function update_foo(int userid, string dbUpdateString) {
result = db_execute(dbUpdateString);
if (result) {
data = createUserDataFromDBString(dbUpdateString);
memcached_set("userrow:"+userid, data);
}
} 