【摘要】：現(xiàn)階段,隨著云計(jì)算技術(shù)的越發(fā)成熟,分布式緩存技術(shù)也越來越受到重視和青睞。分布式緩存技術(shù)所具有的高度讀寫,快速擴(kuò)展,支持并發(fā),快速響應(yīng)等優(yōu)勢能夠在數(shù)據(jù)大規(guī)模集中訪問時(shí)提供良好反饋,其中,Memcached是分布式緩存系統(tǒng)的代表,它能夠在動(dòng)態(tài)Web應(yīng)用中提升訪問速度,因此在訪問量很高的大型網(wǎng)站上得到廣泛應(yīng)用。但是,伴隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來,用戶請求量大,訪問請求相對集中,大量用戶的訪問會產(chǎn)生熱度較高的緩存數(shù)據(jù),并且熱度高的緩存數(shù)據(jù)在“降溫”后有一定概率會在一段時(shí)期內(nèi)被用戶再次請求訪問,即某些熱度高的緩存數(shù)據(jù)會被反復(fù)“加熱”。分布式緩存Memcached對內(nèi)部的緩存數(shù)據(jù)相同對待,沒有針對某些熱度高的緩存數(shù)據(jù)會被反復(fù)訪問“加熱”這一特點(diǎn),提高這類數(shù)據(jù)的響應(yīng)速度。本文首先剖析了分布式緩存系統(tǒng)Memcached的相關(guān)技術(shù),并將分布式緩存Memcached與熱點(diǎn)數(shù)據(jù)的概念結(jié)合起來。本文從分布式緩存系統(tǒng)Memcached出發(fā),為了提高熱點(diǎn)緩存數(shù)據(jù)的響應(yīng)性能,并針對緩存數(shù)據(jù)熱度容易反復(fù)這一特點(diǎn)提出一種HC(Hot and Cold)Model機(jī)制。HC Model機(jī)制由任意指定的兩臺Memcached服務(wù)器---熱點(diǎn)緩存數(shù)據(jù)服務(wù)器和冷點(diǎn)緩存數(shù)據(jù)服務(wù)器組成,Memcached會按照優(yōu)先級為“熱點(diǎn)緩存數(shù)據(jù)服務(wù)器,冷點(diǎn)緩存數(shù)據(jù)服務(wù)器,普通Memcached服務(wù)器”的3Level算法來響應(yīng)訪問請求。其中熱點(diǎn)緩存數(shù)據(jù)服務(wù)器存放熱點(diǎn)緩存數(shù)據(jù),冷點(diǎn)緩存數(shù)據(jù)服務(wù)器存放冷點(diǎn)緩存數(shù)據(jù)。當(dāng)某些緩存數(shù)據(jù)的用戶訪問次數(shù)激增后,這類緩存數(shù)據(jù)會成為熱點(diǎn)緩存數(shù)據(jù),并根據(jù)熱度計(jì)算公式計(jì)算得出緩存數(shù)據(jù)的熱度值。Memcached收集各個(gè)節(jié)點(diǎn)中的熱點(diǎn)緩存數(shù)據(jù),并存放至熱點(diǎn)數(shù)據(jù)服務(wù)器,以提高熱點(diǎn)緩存數(shù)據(jù)響應(yīng)的優(yōu)先級。熱點(diǎn)緩存數(shù)據(jù)服務(wù)器中的數(shù)據(jù)淘汰采用提出的HCClockPro算法,該算法將熱點(diǎn)緩存數(shù)據(jù)淘汰至冷點(diǎn)數(shù)據(jù)服務(wù)器。冷點(diǎn)緩存數(shù)據(jù)服務(wù)器起到一個(gè)緩沖池的作用,以備后期冷點(diǎn)緩存數(shù)據(jù)的熱度升高,可重新返回?zé)狳c(diǎn)緩存數(shù)據(jù)服務(wù)器,冷點(diǎn)緩存數(shù)據(jù)服務(wù)器采用HCLRU算法進(jìn)行數(shù)據(jù)淘汰。最后,通過仿真實(shí)驗(yàn)對HC(Hot and Cold)Model機(jī)制的Memcached進(jìn)行驗(yàn)證,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在特定時(shí)間周期內(nèi)用戶反復(fù)訪問相同緩存數(shù)據(jù)時(shí),該機(jī)制能提高M(jìn)emcached的性能。
【圖文】：

因此可以快速的響應(yīng)前端的請求，從而減少對數(shù)據(jù)庫的訪問。圖 2.1 Memcached 部署邏輯圖圖 2.1 是一個(gè) Memcached 的部署邏輯圖，其中 ms 代表 memcached server，mc 代表memcached client。2.1.2 Memcached 的工作機(jī)制Memcached 以守護(hù)程序的方式在一個(gè)或多個(gè)服務(wù)器中運(yùn)行，它可以隨時(shí)與客戶端進(jìn)行連接操作，目前客戶端的編寫語言有很多種，如：C / Java / PHP / Ruby / Python 等。在工作過程中，首先，，客戶端需要與 Memcached 服務(wù)成功建立連接，然后需要對數(shù)據(jù)對象進(jìn)行存取。每個(gè)被存取的對象含有一個(gè)唯一的的標(biāo)識符 key，因?yàn)樵?Memcached 中數(shù)據(jù)是以 Key/value的形式存儲的[23]

位碩士研究生學(xué)位論文 第二章存足夠大，Memcached 的時(shí)間消耗主要發(fā)生在網(wǎng)絡(luò) Socket 的連 淘汰數(shù)據(jù)的算法采用 LRU 算法。LRU（Least Recently Used）法在實(shí)際工作環(huán)境中是尋址能力與操作系統(tǒng)的位數(shù)有關(guān)，比如址空間是 4G，由于內(nèi)存中要維護(hù)最新的數(shù)據(jù)，所以如果當(dāng)前調(diào)出內(nèi)存。為了增大內(nèi)存的尋址空間和提高尋址能力，現(xiàn)在 64 位系統(tǒng)上。ed 的事件模型[25]問世以來，select 和 poll 幾乎被所有的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器拋棄。M而 libevent 底層使用 epoll，所以可以這樣認(rèn)為，Memcached 使
【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TP333

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2618863