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主要内容：
memcached 是怎么工作的？
Memcached 的神奇来自两阶段哈希（two-stage hash）。Memcached 就像一个巨大的、存储
了很多<key,value>对的哈希表。通过 key，可以存储或查询任意的数据。
客户端可以把数据存储在多台 memcached 上。当查询数据时，客户端首先参考节点列表计
算出 key 的哈希值（阶段一哈希），进而选中一个节点；客户端将请求发送给选中的节点，
然后 memcached 节点通过一个内部的哈希算法（阶段二哈希），查找真正的数据（item）。
举个列子，假设有 3 个客户端 1, 2, 3，3 台 memcached A, B, C：
Client 1 想把数据”barbaz”以 key “foo”存储。Client 1 首先参考节点列表（A, B, C），计算 key
“foo”的哈希值，假设 memcached B 被选中。接着，Client 1 直接 connect 到 memcached B，
通过 key “foo”把数据”barbaz”存储进去。 Client 2 使用与 Client 1 相同的客户端库（意
味着阶段一的哈希算法相同），也拥有同样的 memcached 列表（A, B, C）。
于是，经过相同的哈希计算（阶段一），Client 2 计算出 key “foo”在 memcached B 上，然后
它直接请求 memcached B，得到数据”barbaz”。
各种客户端在 memcached 中数据的存储形式是不同的（perl Storable, php serialize, java
hibernate, JSON 等）。一些客户端实现的哈希算法也不一样。但是，memcached 服务器端的
行为总是一致的。
最后，从实现的角度看，memcached 是一个非阻塞的、基于事件的服务器程序。这种架构
可以很好地解决 C10K problem ，并具有极佳的可扩展性。
可以参考 A Story of Caching ，这篇文章简单解释了客户端与 memcached 是如何交互的。
memcached 最大的优势是什么？
请仔细阅读上面的问题（即 memcached 是如何工作的）。Memcached 最大的好处就是它带
来了极佳的水平可扩展性，特别是在一个巨大的系统中。由于客户端自己做了一次哈希，
那么我们很容易增加大量 memcached 到集群中。memcached 之间没有相互通信，因此不
会增加 memcached 的负载；没有多播协议，不会网络通信量爆炸（implode）。memcached
的集群很好用。内存不够了？增加几台 memcached 吧；CPU 不够用了？再增加几台吧；
有多余的内存？在增加几台吧，不要浪费了。
基于 memcached 的基本原则，可以相当轻松地构建出不同类型的缓存架构。除了这篇
FAQ，在其他地方很容易找到详细资料的。
看看下面的几个问题吧，它们在 memcached、服务器的 local cache 和 MySQL 的 query
cache 之间做了比较。这几个问题会让您有更全面的认识。
memcached 和 MySQL 的 query cache 相比，有什么优缺点？
把 memcached 引入应用中，还是需要不少工作量的。MySQL 有个使用方便的 query
cache，可以自动地缓存 SQL 查询的结果，被缓存的 SQL 查询可以被反复地快速执行。
Memcached 与之相比，怎么样呢？MySQL 的 query cache 是集中式的，连接到该 query
cache 的 MySQL 服务器都会受益。
* 当您修改表时，MySQL 的 query cache 会立刻被刷新（flush）。存储一个 memcached item
只需要很少的时间，但是当写操作很频繁时，MySQL 的 query cache 会经常让所有缓存数据
都失效。
* 在多核 CPU 上，MySQL 的 query cache 会遇到扩展问题（scalability issues）。在多核 CPU
上，query cache 会增加一个全局锁（global lock）, 由于需要刷新更多的缓存数据，速度会
变得更慢。
* 在 MySQL 的 query cache 中，我们是不能存储任意的数据的（只能是 SQL 查询结果）。
而利用 memcached，我们可以搭建出各种高效的缓存。比如，可以执行多个独立的查询，
构建出一个用户对象（user object），然后将用户对象缓存到 memcached 中。而 query
cache 是 SQL 语句级别的，不可能做到这一点。在小的网站中，query cache 会有所帮助，
但随着网站规模的增加，query cache 的弊将大于利。
* query cache 能够利用的内存容量受到 MySQL 服务器空闲内存空间的限制。给数据库服务
器增加更多的内存来缓存数据，固然是很好的。但是，有了 memcached，只要您有空闲的
内存，都可以用来增加 memcached 集群的规模，然后您就可以缓存更多的数据。
memcached 和服务器的 local cache（比如 PHP 的 APC、mmap 文件等）相比，有什么优缺
点？
首先，local cache 有许多与上面(query cache)相同的问题。local cache 能够利用的内存容量
受到（单台）服务器空闲内存空间的限制。不过，local cache 有一点比 memcached 和
query cache 都要好，那就是它不但可以存储任意的数据，而且没有网络存取的延迟。
* local cache 的数据查询更快。考虑把 highly common 的数据放在 local cache 中吧。如果每
个页面都需要加载一些数量较少的数据，考虑把它们放在 local cached 吧。
* local cache 缺少集体失效（group invalidation）的特性。在 memcached 集群中，删除或更
新一个 key 会让所有的观察者觉察到。但是在 local cache 中, 我们只能通知所有的服务器
刷新 cache（很慢，不具扩展性），或者仅仅依赖缓存超时失效机制。
* local cache 面临着严重的内存限制，这一点上面已经提到。
memcached 的 cache 机制是怎样的？
Memcached 主要的 cache 机制是 LRU（最近最少用）算法+超时失效。当您存数据到
memcached 中，可以指定该数据在缓存中可以呆多久 Which is forever, or some time in the
future。如果 memcached 的内存不够用了，过期的 slabs 会优先被替换，接着就轮到最老的
未被使用的 slabs。
memcached 如何实现冗余机制？
不实现！我们对这个问题感到很惊讶。Memcached 应该是应用的缓存层。它的设计本身就
不带有任何冗余机制。如果一个 memcached 节点失去了所有数据，您应该可以从数据源
（比如数据库）再次获取到数据。您应该特别注意，您的应用应该可以容忍节点的失效。
不要写一些糟糕的查询代码，寄希望于 memcached 来保证一切！如果您担心节点失效会
大大加重数据库的负担，那么您可以采取一些办法。比如您可以增加更多的节点（来减少
丢失一个节点的影响），热备节点（在其他节点 down 了的时候接管 IP），等等。
memcached 如何处理容错的？
不处理！:) 在 memcached 节点失效的情况下，集群没有必要做任何容错处理。如果发生了
节点失效，应对的措施完全取决于用户。节点失效时，下面列出几种方案供您选择：
* 忽略它！ 在失效节点被恢复或替换之前，还有很多其他节点可以应对节点失效带来的影
响。
* 把失效的节点从节点列表中移除。做这个操作千万要小心！在默认情况下（余数式哈希
算法），客户端添加或移除节点，会导致所有的缓存数据不可用！因为哈希参照的节点列表
变化了，大部分 key 会因为哈希值的改变而被映射到（与原来）不同的节点上。
* 启动热备节点，接管失效节点所占用的 IP。这样可以防止哈希紊乱（hashing chaos）。 * 如果希望添加和移除节点，而不影响原先的哈希结果，可以使用一致性哈希算法
（consistent hashing）。您可以百度一下一致性哈希算法。支持一致性哈希的客户端已经很
成熟，而且被广泛使用。去尝试一下吧！
* 两次哈希（reshing）。当客户端存取数据时，如果发现一个节点 down 了，就再做一次哈
希（哈希算法与前一次不同），重新选择另一个节点（需要注意的时，客户端并没有把
down 的节点从节点列表中移除，下次还是有可能先哈希到它）。如果某个节点时好时坏，
两次哈希的方法就有风险了，好的节点和坏的节点上都可能存在脏数据（stale data）。
如何将 memcached 中 item 批量导入导出？
您不应该这样做！Memcached 是一个非阻塞的服务器。任何可能导致 memcached 暂停或
瞬时拒绝服务的操作都应该值得深思熟虑。向 memcached 中批量导入数据往往不是您真
正想要的！想象看，如果缓存数据在导出导入之间发生了变化，您就需要处理脏数据了；
如果缓存数据在导出导入之间过期了，您又怎么处理这些数据呢？
因此，批量导出导入数据并不像您想象中的那么有用。不过在一个场景倒是很有用。如果
您有大量的从不变化的数据，并且希望缓存很快热（warm）起来，批量导入缓存数据是很
有帮助的。虽然这个场景并不典型，但却经常发生，因此我们会考虑在将来实现批量导出
导入的功能。
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