Установка и настройка memcache

Давайте рассмотрим настройку memcached на примере связки memcached + PHP7.

Для начала давайте вспомним для чего нужен memcached.

memcached — это сервис кэширования данных в оперативной памяти на основе хеш-таблиц.

Другими словами, с помощью memcached вы можете кэшировать наиболее часто использующиеся данные в вашем приложении, например на вебсайте.

Установим memcached на ubuntu server

apt-get update

apt-get install memcached php-memcached

Перезапустим сервис memcached

service memcached restart

Убедиться что сервис memcached запущен можно командой:

ps aux | grep memcached

Перезапустим сервис PHP7

service php7.0-fpm restart

Теперь создайте страницу с PHP Info

<?php
phpinfo();
?>

На ней должна появится запись о подключенном модуле memcached

Теперь рассмотрим простой пример на PHP

После установки memcached работает на localhost на порту 11211, к нему мы и подключимся.

Далее мы запишем ключ MYnewDATA с данными — Value Found!  I am saved in memcached!

<?php
$mem = new Memcached();
$mem->addServer("127.0.0.1", 11211);
 
$result = $mem->get("MYnewDATA");
 
if ($result) {
    echo $result;
} else {
    echo "No matching key found yet. Let's start adding that now!";
    $mem->set("MYnewDATA", "Value Found!  I am saved in memcached!") or die("Value not found in memcached...");
}
?>

При первой загрузке страницы вы должны увидеть надпись — Value not found in memcached…»

При повторной загрузке страницы вы увидите надпись — Value Found!  I am saved in memcached!

Это самый простой пример сохранения данных из PHP в memcached , на самом деле методов работы с memcached через PHP намного больше, более подробно все описано тут.

Для просмотра сохраненных ключей можно использовать telnet

telnet localhost 11211

Далее выполнить команд:

stats items

Для просмотра текущих показателей memcached выполните команду:

stats

Для удаления всех значений можно использовать команд:

flush_all

Теперь давайте рассмотрим как работает memcached и как мы можем оптимизировать его работу.

Memcached использует алгоритм выделения памяти SLAB.

В самом SLAB храняться так называемые чанки, в которых храняться данные.

Когда мы сохраняем что-то в memcached , то выбирается пустой SLAB , а в нем пустой чанк.

Чтобы было проще понять иерархию хранения данных в Memcached , то выглядит она так:

SERVER-RAM--->
             Память выделенная под Memcached
                                            --->SLAB
                                                     --->Chunk
                                                              --->Memcached KEY-VALUE

Для обеспечения высокой скорости работы memcached выделяет чанки одинакового размера, если значение которое нужно сохранить в чанк меньше чем сам чанк, то остается свободное место.
Именно свободное место и можно использовать для оптимизации.

Для определения размера минимального размера чанка используется параметр -n , установить минимальный размер чанка в 16 байт можно так:

memcached -n 16

Уменьшать размер  чанка имеет смысл только для очень маленьких данных, например для хэшей, логинов, флагов.

Следующий параметр оптимизации -f , это фактор роста, с его помощью можно более эффективно создавать размеры SLAB

memcached -f 1.05

Это имеет смысл когда вы используете для хранения объекты разного размера, от очень маленьких данных до очень больших.

Еще один полезный параметр это -L, он позволяем выделить всю память под memcached сразу при старте.

Это значит что в процессе работы memcached не будет заниматься инициализацией SLAB и чанков.

Еще в конфиге memcached (/etc/memcached.conf) вы можете поменять следующие параметры:

-p 11211 (Используемый порт) 
-m 4096  (Кол-во выделенной памяти, в данном примере 4 GB)
-c 2000  (Лимит на кол-во соединений)

Обратите внимание, если вы выделили memcached 4 GB памяти, а хотите записать данных на 5 GB, то memcached начнет удалять данные по принципу Least Recently Used (LRU)
Это означает что в первую очередь memcached удалит те данные, которые запрашивались очень давно.

Наверное пока это все что хотелось бы рассказать про memcached, возможно в следующей статье я раскрою тему оптимизации более подробно.