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Memcached如何实现高性能批量删除

时间:2014-07-31 13:48:46      阅读:372      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

Memcached的批量删除,向来是Memcached使用者很头疼的事情,因为Memcached采取的缓存方案是哈希表结构,所以没有办法实现delete from tablename where key like ‘%XX%’类似这样的批量删除功能。所以不得不自己采取一些策略实现批量删除。常见的删除方案主要有以下两种:
第一种方案:通过记录KEY到DB然后循环删除。
其实这也是最常规的删除方法,最容易想到,可能大部分人首先都会这么考虑。具体方法如下:
1. 
添加业务数据时,在向Memcached缓存set数据的时候,将其key记录到数据库(或内存中,或文件中,由于数据量大,内存中基本不可行),也就是每set一条数据到Memcached缓存中,就向记录key的数据表(这类专门用于辅助删除缓存的表可以按业务分类建表,为了方便,我们下文简称keytable,因为不可能所有的key都用一张表,即使按业务分类建,数据量也是很庞大的)insert一条记录。数据表结构可以设计为这两个字段:key(对应缓存key),  id(对应业务实体id),这里的存储id主要是方便批量查询出需要从缓存删除的KEY时方便,也可以根据实际业务设计。
2. 
删除业务数据时,首先从数据库的业务数据表删除数据,然后从keytable 中查询出keyList.查询语句类似,select key from keytable where 条件 ,再然后循环keyList从Memcached缓存中remove掉相应的记录,最后删除keytable表中相应的记录,删除语句类似delete key from keytable where 条件.
这种方法的优点:方案设计思路简单,符合常规思维,而且能达到精确删除的目的。
这种方法的缺点:删除代价比较高,需要数据库或其他存储介质辅助,而且实际应用中,缓存量是很大的,会导致大量频繁的对keytable表的insert操作,性能问题将会很严重,需要根据具体情况运用。
第二种方案:利用Memcached的LRU算法进行懒清理

这种方案主要是利用Memcached缓存根据LRU算法进行定期自动清理不用或少用的缓存,通过对key增加版本管理来实现。
该方案的具体方法如下(拿商品数据举例说明):
1.  
对缓存中的每个key进行版本管理,比如缓存商品数据的key为product_10001.0,这里的product表示商品这类业务数据,product_10001表示具体的商品对象10001,0表示版本号。
2. 在Memcached中维护一版本记录数据,这个很简单,比如整个系统只有商品,订单,用户这三类缓存数据,则在Memcached中只维护三个key,类似product_version,book_version,user_version.他们的取值范围为0-99之间循环,之所有循环是防止数据版本多了无限增大,管理麻烦,而且数字大了占用空间大(要对应到每个key的值)。

3. 
删除商品数据时,首先从数据库删除对应商品数据的记录。然后更新对应商品的版本:product_version = product_version+1(记得当product_version=99时,product_version=0)。
4. 
从Memcached中get数据时,需要get两次,首次按get对应业务数据的版本号,如product_version,然后根据数据本身的key+ 最新的product_version作为真正的key去取数据。这样删除了的数据自动为过期数据,Memcached会根据LRU算法清理。
5. 
向Memcached中set数据时,也是先取最新的product_version,然后将数据本身的key+product_version作为key保存数据到缓存。
这种方案的优点:减少了批量删除从Memcached真正删除数据的麻烦。利用Memcached自身的特点解决删除问题,符合Memcached的设计思想。
这种方案的缺点:a.每次set数据都要,先get版本,然后set,性能上差不多降低了1倍,虽然性能方面还是不错。不过这个问题好像没有办法解决,原先考虑在客户端缓存版本,因为版本毕竟不是时时都变,但是考虑到版本数据时多进程间共享数据,所以不能这样做,每次必须从Memcached中取版本。否则难以保证是最新的。b.这种方案对内存上有点浪费,虽然Memcached会根据LRU算法清理低版本的垃圾数据,但是毕竟不是实时清理,所以必然浪费内存,所以内存不足的情况下,要仔细考虑采取此方案。

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Memcached如何实现高性能批量删除

原文:http://my.oschina.net/u/938800/blog/296645

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