Memcached之你真正理解LRU嗎(4)
眾所周知，Memcached使用的是LRU（Least Recently Used最近最少使用）演算法來回收快取，將那些屬於LRU的資料移出記憶體，從而騰出空間來載入另外的資料。那麼Memcached的最近最少使用演算法是怎麼實現的呢？也許很多人都會回答：不就是在記憶體滿了的情況下，把最近最少使用的Key替換掉，然後插入新的Key-Value鍵值對嗎？其實不然，下面我們來深入的分析Memcached的LRU的內部實現，在分析LRU之前，讓我們先了解一下Memcached的內部原理。
Memcached的記憶體分配
Memcached是採用Slab Allocator機制分配、管理記憶體，首先，我們必須理解三個概念：
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Slab |
相同Chunk大小的集合，一個Slab包含多個Page，一個Page（預設是1M）包含多個Chunk，Chunk就是最終存放資料的地方。 |
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Page |
Page預設是1M，一個Page包含多個Chunk。 |
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Chunk |
預設情況下Chunk的大小是：96，隨著指定的增長因子變化（引數 -f <factor>） |
Slab Allocator機制是將分配給Memcached的記憶體，切分成若干個Slab，每個Slab下的Page的大小預設是1M，也就是說，如果一個Slab佔用了50M的記憶體的話，在預設的情況下就有50個Page。在Memcached啟動的時候是沒有活動的Slab的，在插入資料的時候，如果Chunk不夠用才會申請Slab，一旦分配了記憶體就不會釋放，重複利用。
具體如圖所示：
Memcached快取原理
Memcached根據收到的資料的大小，選擇最適合資料大小的Slab（如下圖）。 Memcached中儲存著slab內空閒chunk的列表，根據該列表選擇chunk，然後將資料緩存於其中。
Memcached的記憶體浪費：
將100位元組的資料快取到128位元組的chunk中，剩餘的28位元組就浪費了（如下圖）：
瞭解了上面的一些Memcached基礎概念之後，我們接下來說一下Memcached LRU的原理。
Memcache LRU：
首先我們要知道：
1，Memcached的LRU演算法針對每個Slab執行，而不是針對整體。
2，資料只會存在指定的Slab中，即使該Slab已經滿了，而且更大的Slab有空間，這種情況會在指定的Slab執行LRU演算法，因為資料不會被存放到更大的Slab中。
一個Slab會有多個Page，一個page預設是1M，啟動Memcached會預分配1M，當1M的資料滿之後，如果有新資料進來，那麼會重新分配一個Page給這個slab，但是Memcached是有記憶體上限的，如果不能申請Page的話，這時候就要針對這個Slab再利用LRU演算法剔除掉最近最少使用的資料了。
注：
所有的Slab都會分配一個Page，就算超出了-m引數指定的記憶體大小。
過期的資料如果沒被顯式呼叫get，也要佔用空間。因為LRU是針對雙向連結串列前面的資料，每個Slab由兩個指標來維護該雙向連結串列，即heads和tails指標，分別指向最老的資料和最新的資料。這就可能導致沒有過期的資料被踢。
一種有效緩解使用LRU的方法是：
1，避免大物件
如果系統上只有及個別幾個大物件的話，會浪費記憶體空間，因為Slab申請了Page是不能釋放記憶體的，及個別大物件會導致Slab申請了記憶體資源而得不到充分的利用。
2，調整增長因子
根據專案的需求調整增長因子，使記憶體充分利用。
總而言之，言而總之，就是讓記憶體充分利用。避免Slab中的Chunk虛位以待。
參考文件：（以下的資料可以認真看一下，雖然有點老，對了解Memcached還是很有幫助的）