安装
1.服务器端安装（用于数据存储）memcached
2.客户端安装（作为扩展添加到某一开发环境）memcache
定义
高性能分布式内存缓存系统。通过缓存数据库的查询结果降低数据库的访问压力，提高动态web应用的稳定性和可扩展性。
实质：存储键值对的hashmap。
高性能来源：1k-v存储 o(1);2一致性hash实现分布式；3支持并发访问
工作流程
1.先检查客户端请求数据在不在m中；
2.若不在，查询数据库，同时将数据缓存到m中（需要程序实现）；
3.每次更新数据库的同时更新m中数据；
4.分配给m的内存空间用完后，使用LRU(最近最少算法)+到期失效策略，先用后者。
缓存命令
set add(不能添加已经存在的键名) get replace delete(m提供的一些方法)
应用场景
1.完整数据缓存 如电商商品分类功能
2.热点数据缓存
优点
1.部分容灾
假设只用一台memcache，如果这台memcache服务器挂掉了，那么请求将不断的冲击数据库，这样有可能搞死数据库，从而引发”雪崩“。
如果使用多台memcache服务器，由于memcache使用一致性哈希算法，万一其中一台挂掉了，部分请求还是可以在memcache中命中，为修复系统赢得一些时间。
2.容量问题
一台memcache服务器的容量毕竟有限，可以使用多台memcache服务器，增加缓存容量。
3. 均衡请求
使用多台memcache服务器，可以均衡请求，避免所有请求都冲进一台memcache服务器，导致服务器挂掉。
4.利用memcache分布式特性
使用一台memcache服务器，并没有利用memcache的数据分布式特性。
缺点
1.不能持久化存储
2.存储数据有限制：1M 【大于1M，认为就行分割】（内存碎片）
3.存储数据只能key-value
4.集群数据没有复制和同步机制 【崩溃不会影响程序，会从数据库中取数据
内存管理机制
前言：高效的内存管理方案不会直接使用malloc free调用，容易造成内存泄漏，频繁调用会产生内存碎片。
Mencached：拿空间换时间，因为是预先分配内存，而不是动态分配。
Slab allocation机制管理内存，将分配的内存分割成特定的长度的块以存储相应长度的key-value数据记录。Chunk是存储数据的最小单位。
分配流程：判断数据大小>>查看空闲chunk列表，找到可以存下数据的列表
缺点：会导致空间浪费，因为每个chunk都分配了特定长度的内存空间，无法充分利用。
Memcached集群实现机制（只能通过客户端实现分布式存储）
在客户端通过一致性哈希算法实现分布式存储。客户端发送数据之前，首先根据算法计算数据的目标节点，然后数据被发送到相应的节点保存；
当需要读取数据时，先查询出数据所在的节点，然后向节点发送查询请求以获取数据。
与Redis对比
1.性能
Redis使用单线程的IO复用模型。由于Redis只使用单核，而Memcached可以使用多核，所以在比较上，平均每一个核上Redis在存储小数据时比Memcached性能更高。
而在100k以上的数据中，Memcached性能要高于Redis，虽然Redis最近也在存储大数据的性能上进行优化，但是比起Memcached，还是稍有逊色。
2.数据一致性
M：保证多个并发访问，乐观锁；R:单线程，事务功能，数据可按顺序提交
3.可靠性
R：数据备份，Master-slave主从复制，数据缓存具有持久性
4.分布式存储
R:m-s主从复制 M：一致性hash
5.数据支持类型
R：支持除K-V之外的更多类型
一致性Hash算法
存在问题：普通取模方法，当机器节点进行增减时，数据缓存命不中，缓存要重新建立甚至数据整体迁移。
目的：key的分布均衡+cache的迁移做到最少。当一个节点失效的时候，其他节点数据不会受到破坏，这个节点的数据被分流到另一个节点。
解决方法：
环形hash空间>把对象映射到hash空间>把cache映射到hash空间>把对象映射到cache（顺时针移动)>考虑cache的变动（需要移动的对象相对较少）
Hash算法的平衡性改进—虚拟节点
目的：使得哈希的结果尽可能分布到所有的缓冲中去。
LRU删除机制详解
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数据过期时，m不会从内存中删除数据，get数据时检查时间戳是否过期，如果过期，客户端就不可见。
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每个slab数据存放在链表上，head最老 tail最新数据，lru机制启动，首先检查失效数据，若没有，就删除最近最少使用的数据。只有在slab不能分配新的page页才会调用lru。
https://blog.csdn.net/huithe/article/details/8006186源码分析（还没看）
