memcache内核，一文搞定！口试再也不怕了！！！（值得保藏）
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副问题[/!--empirenews.page--]
memcache是互联网分层架构中，行使最多的的KV缓存。口试的进程中，memcache相干的题目险些是必问的，关于memcache的口试提问，你能答复到哪一个条理呢? 画外音：很也许关乎，你拿到offer的薪酬档位。
第一类题目：知道不知道 这一类题目，考查用没用过，知不知道，相比拟力好答复。 关于memcache一些基本特征，行使过的小搭档根基都能答复出来：
面临这类关闭性的题目，必然要刀切斧砍，毫无踌躇的给出答复。 第二类题目：为什么(why)，什么(what) 这一类题目，考查对付一个器材，只逗留在行使层面，照旧有道理性的思索。 (1) memcache为什么不支持伟大数据布局?为什么不支持耐久化? 营业抉择技能方案，mc的降生，以“以处事的方法，而不是库的方法打点KV内存”为计划方针，它倾覆的是，KV内存打点组件库，伟大数据布局与耐久化并不是它的初志。 虽然，用“倾覆”这个词未必不吻合，库和处事各有行使场景，只是在漫衍式的情形下，处事的行使范畴更广。计划方针，降生配景很重要，这必然水平上抉择了实现方案，就如redis的呈现，是为了有一个更好用，更多成果的缓存处事。 画外音：我很喜好问这个题目，大部门候选人面临这个没有尺度谜底的题目，状态也许是蒙圈。 (2) memcache是用什么技能实现key逾期的? 懒裁减(lazy expiration)。 (3) memcache为什么能担保运行机能，且很少会呈现内存碎片? 提前分派内存。 (4) memcache为什么要行使非阻塞IO复用收集模子，行使监听线程/事变线程的多线程模子，有什么优弱点? 目标是进步吞吐量。 多线程可以或许充实的操作多核，但会带来一些锁斗嘴。 面临这类半开放的题目，有些并没有尺度谜底，必然要答复出本身的思索和看法。 第三类题目：怎么做(how) | 文本刚开始 这一类题目，探测候选人领略得有多透，把握得有多细，对技能有多刨根究底。 画外音：所谓“好奇心”，真的很重要，只想要“一份事变”的技强人很难有这种好奇心。 (1) memcache是什么实现内存打点，以减小内存碎片，是怎么实现分派内存的? 开讲之前，先表明几个很是重要的观念：
画外音：为了停止伟大性，本文先不引入page的观念了。
如上图所示，一系列slab，别离打点128B，256B，512B…的chunk内存单位。 将上图中打点128B的slab0放大：
可以或许发明slab中的一些焦点数据布局是：
画外音：着实尚有lru_list。 (2) 若是用户要存储一个100B的item，是怎样找到对应的可用chunk的呢?
会从最靠近item巨细的slab的chunk[]中，通过free_chunk_list快速找到对应的chunk，如上图所示，与item巨细最靠近的chunk是128B。 (3) 为什么不会呈现内存碎片呢?
拿到一个128B的chunk，去存储一个100B的item，余下的28B不会再被其他的item所行使，即：现实上挥霍了存储空间，来镌汰内存碎片，担保会见的速率。 画外音：理论上，内存碎片险些不存在。 (4) memcache通过slab，chunk，free_chunk_list来快速分派内存，存储用户的item，那它又是怎样快速实现key的查找的呢? 没有什么出格算法：
用最朴实的方法，实现key的快速查找。 (5) 跟着item的个数不绝增多，hash斗嘴越来越大，hash表怎样担保查询服从呢? 当item总数到达hash表长度的1.5倍时，hash表会动态扩容，rehash将数据从头漫衍，以担保查找服从不会不绝低落。 (6) 扩展hash表之后，统一个key在新旧hash表内的位置会产生变革，怎样担保数据的同等性，以及怎样担保迁徙进程处事的可用性呢(必定不能加一把大锁，迁徙完成数据，再从头处事吧)? 哈希表扩展，数据迁徙是一个耗时的操纵，会有一个专门的线程来实验，为了停止大锁，回收的是“分段迁徙”的计策。 （编辑：河北网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
