在 MySQL 中使用 Memcached 内存缓存

Question

简介在传统的环境下，访问信息的速度成为最大的可扩展性问题。为了频繁地访问信息，使用 MySQL 可能会变得很慢，原因是每一次数据访问，都必须请求执行 SQL 查询，以从数据库得到信息。这也意味着那些在某些时刻被锁住的或者正阻塞的表，可能延迟你的查询，或者降低了你获取信息的速度。

而 Memcached 则是一个简单的，并且是高可扩展性的，基于 key 的缓存策略。我们可以用它在任何专用的或者剩余的 RAM 中存储数据以及对象，以加速程序对这些数据的访问速度。你可以运行 Memcached 在一个甚至多个主机上，然后就可以使用共享的缓存来存储对象。

因为每一个主机的 RAM 都存储着信息，访问速度就会比从硬盘上加载来得快得多。它的性能比从本地数据库检索、加载数据有显著的提高。 也许只是因为这里的缓存只是一个信息库。你可以使用缓存来存储任何数据。包括可能需要大量地创建才能构建的复杂的结构。但在这种 ready-to-use 模式下，有助于减少你的 MySQL 服务器上的负载。

通常的使用环境是修改你的应用程序来让 Memcached 提供的缓存，存储你需要读取的信息。如果信息不在 Memcached 中，那么它将从 MySQL 数据库中被加载，然后被写入缓存，以便将来从缓存的数据中取出相同对象的便利。

Memcached 服务器来请求一个 Key。每一个客户端都可以连接到所有的服务器。对一个客户端来说，如果请求存储数据，那么这个用于引用数据的 Key 将被 HASH 做散列处理，然后用来选择其中的一个 Memcached 服务器。在连接到服务器之前，对 Memcached 服务器的选择将会在客户端发生，以此来保持处理的轻量级。

当一个客户端请求相同的 Key 时，相同的算法也将被再次使用。相同的 Key 通常产生相 同的哈希值，并且也将选择相同的 Memcached 服务器作为数据源。使用这种方式，被缓存的数据可以在所有的 Memcached 服务器之间传播，并 且被缓存的数据在任何的客户端都是可访问的。

据此可以得出这样的结论：一个分布式的，基于内存的缓存机制，返回信息，特别是复杂的数据、结构比从本地从数 据库加载要快得多。 一个 Memcached 服务器所持有的数据将永远不会存储在磁盘上（仅仅只会被存储在 内存中，这意味着数据不能够被持久化）。并且只读存储器缓存总是从后台存储（比如一个MySQL数据库）来填充它。如果一个 Memcached 服务器 当机了，那么数据也能够从 MySQL 数据库中恢复，尽管这样做的速度比从缓存中加载信息慢得多。

在 2011 年四月，MySQL 发布了用于 InnoDB 以及 MySQL 簇存储引擎的一个新的 Memcached 接口的预览。 使用 Memcached API，WEB 服务可以直接访问 InnoDB 以及 MySQL 簇存储引擎，而不需要使用 T-SQL，同时能够确保低延迟和高 tuntulde 读写查询。

那些诸如已经被淘汰的 SQL 解析以及占用更多的服务器硬件资源（CPU、内存、I/O）操作被专门地用来服务于存储引擎本身的查询。 这些都将有针对性地纳入到未来 MySQL5.6 的里程碑以及 MySQL 集群开发的发布中去。