memcached最吸引人的地方主要在於它的分佈式。分佈式對於互聯網應用來講，按照用途基本上可劃分爲三種方式：分佈式計算、分佈式存儲和兩者兼而有之。memcached是分佈式存儲的一種。我們常見的分佈式存儲大多數是將N臺設備（server或者單獨的存儲）構建成盤陣，而memcached旨在構建一個高速的內存池。更通俗一點來講：分佈式計算是將N顆cpu組裝成一顆cpu，分佈式慢速存儲是將N個硬盤組裝成一個大硬盤，memcached是將N塊內存組裝成一塊大內存。
有個朋友問：那是不是代價很昂貴啊。我的回答是肯定的。如果你的網站規模只有三兩臺服務器的話，我覺得你就不用考慮這樣的方案了，等你的網站做大了以後，再參考這方面的資料即可。一般都是比較大的互聯網公司爲了追求更好的用戶體驗，才進行這方面的投資，對他們來講，用戶體驗至上，money是小case。
還有朋友問：有一些dbms提供內存表的功能，比如mysql的內存表，可以代替memcached。但我要建議你的是：mysql的內存表確實起到同樣的作用，但它的侷限也很多，往往不能讓你隨心所欲，所以建議你不要走彎路。
還有朋友問：有一些dbms提供內存表的功能，比如mysql的內存表，可以代替memcached。但我要建議你的是：mysql的內存表確實起到同樣的作用，但它的侷限也很多，往往不能讓你隨心所欲，所以建議你不要走彎路。
二、memcached的應用場景
2.1 應用範圍
memcached產品或相關技術的應用，我們在前面已經提到了一些。其實它的應用還是非常普遍的，應用作爲廣泛的領域：例如sns類網站、blog類網站、bbs類網站以及im後臺服務。
2.2 sns類網站的應用
livejournal.com是99年始於校園中的項目，有點像中國的校內網。幾個學生純屬出於愛好做了這樣一個網站,主要實現以下功能： sns、blog、bbs和rss等。livejournal從建立開始就採用了大量的開源軟件，到現在它本身也衍生了不少開源軟件。 sns網站，現在比比皆是，規模比較大的象開心、校內、51，它們的頁面上往往需要引用大量的用戶信息、好友信息以及文章信息等，所以跨表或跨庫操作會相當多。如果這些功能全部直接操作數據庫，顯然會帶來極大的效率損耗和系統負載。memcached在這樣的場景下就會發揮巨大的作用，它採用大內存把這些不變的數據全都緩存起來，當數據修改時就通知cache過期，這樣應用層基本上就可以解決大部分問題了，只有很小一部分請求穿透應用層，用到數據庫。
memcached產品或相關技術的應用，我們在前面已經提到了一些。其實它的應用還是非常普遍的，應用作爲廣泛的領域：例如sns類網站、blog類網站、bbs類網站以及im後臺服務。
2.2 sns類網站的應用
livejournal.com是99年始於校園中的項目，有點像中國的校內網。幾個學生純屬出於愛好做了這樣一個網站,主要實現以下功能： sns、blog、bbs和rss等。livejournal從建立開始就採用了大量的開源軟件，到現在它本身也衍生了不少開源軟件。 sns網站，現在比比皆是，規模比較大的象開心、校內、51，它們的頁面上往往需要引用大量的用戶信息、好友信息以及文章信息等，所以跨表或跨庫操作會相當多。如果這些功能全部直接操作數據庫，顯然會帶來極大的效率損耗和系統負載。memcached在這樣的場景下就會發揮巨大的作用，它採用大內存把這些不變的數據全都緩存起來，當數據修改時就通知cache過期，這樣應用層基本上就可以解決大部分問題了，只有很小一部分請求穿透應用層，用到數據庫。
2.3 blog、bbs類網站的應用
象blog.sina.com.cn這些流量巨大的blog系統，它需要頻繁讀寫的一些小數據。其中最典型的應用，我們通常成爲“數字類服務”，比如blog中需要實時顯示的用戶點擊數和閱讀數，bbs中需要記錄的在線人數、在線用戶等。這些小數據的處理非常繁瑣，你無論怎麼去設計數據庫，都很難避開跨表或者跨庫。有的朋友會說，可以在數據庫中增加冗餘字段解決這類問題，但事實上，這既不符合數據庫設計的範式規則，也很難做到數據的一致性，由此會引發更爲複雜的問題。而且由於產品線的分散發展，數據已經很難做到完全的統一規劃。memcached在這樣的場景下就會將這些小數據進行緩存，定期持久化就可以了，查詢操作一直都在內存中運行。說到這裏，有的朋友又會想到一些其它的問題：“memcached server宕機了怎麼辦，怎麼保證與數據庫的數據一致”。我會對你說：“你的問題非常好，我們將會在後面章節給出相應的解決方案”。另外，其實這種小數據並不是關鍵性數據，即使偶爾發生點錯誤，也沒太大的問題。blog、bbs系統並不是嚴格的企業級系統，假如你是爲銀行業務提供解決方案的話，memcached並不適合。
象blog.sina.com.cn這些流量巨大的blog系統，它需要頻繁讀寫的一些小數據。其中最典型的應用，我們通常成爲“數字類服務”，比如blog中需要實時顯示的用戶點擊數和閱讀數，bbs中需要記錄的在線人數、在線用戶等。這些小數據的處理非常繁瑣，你無論怎麼去設計數據庫，都很難避開跨表或者跨庫。有的朋友會說，可以在數據庫中增加冗餘字段解決這類問題，但事實上，這既不符合數據庫設計的範式規則，也很難做到數據的一致性，由此會引發更爲複雜的問題。而且由於產品線的分散發展，數據已經很難做到完全的統一規劃。memcached在這樣的場景下就會將這些小數據進行緩存，定期持久化就可以了，查詢操作一直都在內存中運行。說到這裏，有的朋友又會想到一些其它的問題：“memcached server宕機了怎麼辦，怎麼保證與數據庫的數據一致”。我會對你說：“你的問題非常好，我們將會在後面章節給出相應的解決方案”。另外，其實這種小數據並不是關鍵性數據，即使偶爾發生點錯誤，也沒太大的問題。blog、bbs系統並不是嚴格的企業級系統，假如你是爲銀行業務提供解決方案的話，memcached並不適合。
2.4 im server的應用
前些時間， 有一些文章介紹memcached 在Jabber上應用。寫累了，喝口水，讀者自己去找找資料吧，有時間的話，幫我補上吧，呵呵。
我們舉了幾個例子來說明memcached的應用場景，似乎都侷限於小數據服務，那是不是就不能用於較大數據的緩衝了？那絕不是，memcached能夠用來存儲各種格式的數據，包括圖像、視頻、文件以及數據庫檢索的結果等等，而且生產環境中就這麼跑過，只不過讓大數據量使用緩衝的話，有點太浪費了，同樣數量的內存存不了幾條數據，所以會明顯的降低命中率。
本文出自 “網站架構之家”
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