Memcached存儲單個item最大數據是在1MB內，如果數據超過1M,存取set和get是都是返回false，而且引起性能的問題。
我們之前對排行榜的數據進行緩存，由於排行榜在我們所有sql select查詢裏面佔了30%，而且我們排行榜每小時更新一次，所以必須對數據做緩存。爲了清除緩存方便，把所有的用戶的數據放在同一key中，由於memcached:set的時候沒有壓縮數據。在測試服測試的時候，沒發現問題，當上線的時候，結果發現，在線人數剛剛490人的時候，服務器load average飄到7.9。然後我們去掉緩存，一下子就下降到0.59。
所以Memcahce不適合緩存大數據，超過1MB的數據，可以考慮在客戶端壓縮或拆分到多個key中。大的數據在進行load和uppack到內存的時候需要花很長時間，從而降低服務器的性能。
Memcached支持最大的存儲對象爲1M。這個值由其內存分配機制決定的。
memcached默認情況下采用了名爲Slab Allocator的機制分配、管理內存。在該機制出現以前，內存的分配是通過對所有記錄簡單地進行malloc和free來進行的。但是，這種方式會導致內存碎片，加重操作系統內存管理器的負擔，最壞的情況下，會導致操作系統比memcached進程本身還慢。Slab Allocator就是爲解決該問題而誕生的。Slab Allocator的基本原理是按照預先規定的大小，將分配的內存分割成特定長度的塊，以完全解決內存碎片問題.
今天（2012-03-16）我們重新測試了memcached ::set的數據大小。可能是我們用php的memcached擴展是最新版，set數據的時候是默認壓縮的。set 數據：
- $ac = new memcahed();
- $data = str_repeat('a', 1024* 1024); //1M的數據
- $r = $ac->set('key', $data, 9999);
- //或者
- $data = str_repeat('a', 1024* 1024*100);//100M的數據
- $r = $ac->set('key', $data, 9999);
不論是1M的數據還是100M的數據，都能set成功。後來我發現，memcachedset數據的時候是默認壓縮的。由於這個這個是重複的字符串，壓縮率高達1000倍。因此100M的數據壓縮後實際也就100k而已。
當我設置：
- $ac->setOption(memcahed::OPT_COMPRESSION,0); //不壓縮存儲數據。
- $data = str_repeat('a', 1024* 1024); //1M數據
- $r = $ac->set('key', $data, 9999);//1M的數據set不成功。
也就是說memcached server不能存儲超過1M的數據，但是經過客戶端壓縮數據後，只要小於1M的數據都能存儲成功。
memcached相關知識：
1、memcached的基本設置
1）啓動Memcache的服務器端
# /usr/local/bin/memcached -d -m 10 -u root -l 192.168.0.200 -p 12000 -c 256 -P /tmp/memcached.pid
-d選項是啓動一個守護進程，
-m是分配給Memcache使用的內存數量，單位是MB，我這裏是10MB，
-u是運行Memcache的用戶，我這裏是root，
-l是監聽的服務器IP地址，如果有多個地址的話，我這裏指定了服務器的IP地址192.168.0.200，
-p是設置Memcache監聽的端口，我這裏設置了12000，最好是1024以上的端口，
-c選項是最大運行的併發連接數，默認是1024，我這裏設置了256，按照你服務器的負載量來設定，
-P是設置保存Memcache的pid文件，我這裏是保存在 /tmp/memcached.pid，
2）如果要結束Memcache進程，執行：
# kill `cat /tmp/memcached.pid`
哈希算法將任意長度的二進制值映射爲固定長度的較小二進制值，這個小的二進制值稱爲哈希值。哈希值是一段數據唯一且極其緊湊的數值表示形式。如果散列一段明文而且哪怕只更改該
段落的一個字母，隨後的哈希都將產生不同的值。要找到散列爲同一個值的兩個不同的輸入，在計算上是不可能的。
2、適用memcached的業務場景？
1）如果網站包含了訪問量很大的動態網頁，因而數據庫的負載將會很高。由於大部分數據庫請求都是讀操作，那麼memcached可以顯著地減小數據庫負載。
2）如果數據庫服務器的負載比較低但CPU使用率很高，這時可以緩存計算好的結果（ computed objects ）和渲染後的網頁模板（enderred templates）。
3）利用memcached可以緩存session數據、臨時數據以減少對他們的數據庫寫操作。
4）緩存一些很小但是被頻繁訪問的文件。
5）緩存Web 'services'（非IBM宣揚的Web Services，譯者注）或RSS feeds的結果.。
3、不適用memcached的業務場景？
1）緩存對象的大小大於1MB
Memcached本身就不是爲了處理龐大的多媒體（large media）和巨大的二進制塊（streaming huge blobs）而設計的。
2）key的長度大於250字符
3）虛擬主機不讓運行memcached服務
如果應用本身託管在低端的虛擬私有服務器上，像vmware, xen這類虛擬化技術並不適合運行memcached。Memcached需要接管和控制大塊的內存，如果memcached管理 的內存被OS或 hypervisor交換出去，memcached的性能將大打折扣。
4）應用運行在不安全的環境中
Memcached爲提供任何安全策略，僅僅通過telnet就可以訪問到memcached。如果應用運行在共享的系統上，需要着重考慮安全問題。
5）業務本身需要的是持久化數據或者說需要的應該是database
4、 不能能夠遍歷memcached中所有的item
這個操作的速度相對緩慢且阻塞其他的操作（這裏的緩慢時相比memcached其他的命令）。memcached所有非調試（non-debug）命令，例如add, set, get, fulsh等無論
memcached中存儲了多少數據，它們的執行都只消耗常量時間。任何遍歷所有item的命令執行所消耗的時間，將隨着memcached中數據量的增加而增加。當其他命令因爲等待（遍歷所有item的命令執行完畢）而不能得到執行，因而阻塞將發生。
5、 memcached能接受的key的最大長度是250個字符memcached能接受的key的最大長度是250個字符。需要注意的是，250是memcached服務器端內部的限制。如果使用的Memcached客戶端支持"key的前綴"或類似特性，那麼key（前綴+原始key）的最大長度是可以超過250個字符的。推薦使用較短的key，這樣可以節省內存和帶寬。
6、 單個item的大小被限制在1M byte之內因爲內存分配器的算法就是這樣的。
詳細的回答：
1）Memcached的內存存儲引擎，使用slabs來管理內存。內存被分成大小不等的slabs chunks（先分成大小相等的slabs，然後每個slab被分成大小相等chunks，不同slab的chunk大小是不相等的）。chunk的大小依次從一個最小數開始，按某個因子增長，直到達到最大的可能值。如果最小值爲400B，最大值是1MB，因子是1.20，各個slab的chunk的大小依次是：
slab1 - 400B；slab2 - 480B；slab3 - 576B ...slab中chunk越大，它和前面的slab之間的間隙就越大。因此，最大值越大，內存利用率越低。Memcached必須爲每個slab預先分配內存，因此如果設置了較小的因子和較大的最大值，會需要爲Memcached提供更多的內存。
2）不要嘗試向memcached中存取很大的數據，例如把巨大的網頁放到mencached中。因爲將大數據load和unpack到內存中需要花費很長的時間，從而導致系統的性能反而不好。如果確實需要存儲大於1MB的數據，可以修改slabs.c：POWER_BLOCK的值，然後重新編譯memcached；或者使用低效的malloc/free。另外，可以使用數據庫、MogileFS等方案代替Memcached系統。
7、 memcached的內存分配器是如何工作的？爲什麼不適用malloc/free！？爲何要使用slabs？實際上，這是一個編譯時選項。默認會使用內部的slab分配器，而且確實應該使用內建的slab分配器。最早的時候，memcached只使用malloc/free來管理內存。然而，這種方式不能與OS的內存管理以前很好地工作。反覆地malloc/free造成了內存碎片，OS最終花費大量的時間去查找連續的內存塊來滿足malloc的請求，而不是運行memcached進程。slab分配器就是爲了解決這個問題而生的。內存被分配並劃分成chunks，一直被重複使用。因爲內存被劃分成大小不等的slabs，如果item的大小與被選擇存放它的slab不是很合適的話，就會浪費一些內存。
8、memcached對item的過期時間有什麼限制？
item對象的過期時間最長可以達到30天。memcached把傳入的過期時間（時間段）解釋成時間點後，一旦到了這個時間點，memcached就把item置爲失效狀態，這是一個簡單但obscure的機制。
9、什麼是二進制協議，是否需要關注？
二進制協議嘗試爲端提供一個更有效的、可靠的協議，減少客戶端/服務器端因處理協議而產生的CPU時間。根據Facebook的測試，解析ASCII協議是memcached中消耗CPU時間最多的
環節。
10、 memcached的內存分配器是如何工作的？爲什麼不適用malloc/free！？爲何要使用slabs？
實際上，這是一個編譯時選項。默認會使用內部的slab分配器，而且確實應該使用內建的slab分配器。最早的時候，memcached只使用malloc/free來管理內存。然而，這種方式不能與OS的內存管理以前很好地工作。反覆地malloc/free造成了內存碎片，OS最終花費大量的時間去查找連續的內存塊來滿足malloc的請求，而不是運行memcached進程。slab分配器就是爲了解決這個問題而生的。內存被分配並劃分成chunks，一直被重複使用。因爲內存被劃分成大小不等的slabs，如果item的大小與被選擇存放它的slab不是很合適的話，就會浪費一些內存。
11、memcached是原子的嗎？
所有的被髮送到memcached的單個命令是完全原子的。如果您針對同一份數據同時發送了一個set命令和一個get命令，它們不會影響對方。它們將被串行化、先後執行。即使在多線程模式，所有的命令都是原子的。然是，命令序列不是原子的。如果首先通過get命令獲取了一個item，修改了它，然後再把它set回memcached，系統不保證這個item沒有被其他進程（process，未必是操作系統中的進程）操作過。memcached 1.2.5以及更高版本，提供了gets和cas命令，它們可以解決上面的問題。如果使用gets命令查詢某個key的item，memcached會返回該item當前值的唯一標識。如果客戶端程序覆寫了這個item並想把它寫回到memcached中，可以通過cas命令把那個唯一標識一起發送給memcached。如果該item存放在memcached中的唯一標識與您提供的一致，寫操作將會成功。如果另一個進程在這期間也修改了這個item，那麼該item存放在memcached中的唯一標識將會改變，寫操作就會失敗。