分布式缓存
分布式缓存出于如下考虑:首先是缓存本身的水平线性扩展问题，其次是缓存大并发下本身的性能问题，再次避免缓存的单点故障问题(多副本和副本一致性)。
分布式缓存的核心技术包括首先是内存本身的管理问题，包括了内存的分配，管理和回收机制。其次是分布式管理和分布式算法，然后是缓存键值管理和路由。
Memcached 是一个高性能的分布式内存对象缓存系统，用于动态Web应用以减轻数据库负载。它通过在内存中缓存数据和对象来减少读取数据库的次数，从而提高动态、数据库驱动网站的速度。Memcached基于一个存储键/值对的hashmap。其守护进程（daemon ）是用C写的，但是客户端可以用任何语言来编写，并通过memcached协议与守护进程通信。但是它并不提供冗余（例如，复制其hashmap条目）；当某个服务器S停止运行或崩溃了，所有存放在S上的键/值对都将丢失。
什么是Memcached
许多Web 应用程序都将数据保存到RDBMS中，应用服务器从中读取数据并在浏览器中显示。但随着数据量的增大，访问的集中，就会出现REBMS的负担加重，数据库响应恶化，网站显示延迟等重大影响。Memcached是高性能的分布式内存缓存服务器。一般的使用目的是通过缓存数据库查询结果，减少数据库的访问次数，以提高动态Web 应用的速度、提高扩展性。如下图：
Memcached作为高速运行的分布式缓存服务器特点
协议简单：memcached的服务器客户端通信并不使用复杂的XML等格式，而是使用简单的基于文本的协议。
基于libevent的事件处理：libevent是个程序库，他将Linux 的epoll、BSD类操作系统的kqueue等时间处理功能封装成统一的接口。memcached使用这个libevent库，因此能在Linux、BSD、Solaris等操作系统上发挥其高性能。
内置内存存储方式：为了提高性能，memcached中保存的数据都存储在memcached内置的内存存储空间中。由于数据仅存在于内存中，因此重启memcached，重启操作系统会导致全部数据消失。另外，内容容量达到指定的值之后memcached回自动删除不适用的缓存。
Memcached不互通信的分布式：memcached尽管是“分布式”缓存服务器，但服务器端并没有分布式功能。各个memcached不会互相通信以共享信息。他的分布式主要是通过客户端实现的。
Memcached的内存管理
最近的memcached默认情况下采用了名为Slab Allocatoion的机制分配管理内存。在该机制出现以前，内存的分配是通过对所有记录简单地进行malloc和free来进行的。但是这种方式会导致内存碎片，加重操作系统内存管理器的负担。
Slab Allocator的基本原理是按照预先规定的大小，将分配的内存分割成特定长度的块，已完全解决内存碎片问题。Slab Allocation 的原理相当简单。将分配的内存分割成各种尺寸的块（chucnk），并把尺寸相同的块分成组（chucnk的集合）如下图：
而且slab allocator 还有重复使用已分配内存的目的。也就是说，分配到的内存不会释放，而是重复利用。
Slab Allocation 的主要术语
Page :分配给Slab 的内存空间，默认是1MB。分配给Slab 之后根据slab 的大小切分成chunk.
Chunk : 用于缓存记录的内存空间。
Slab Class:特定大小的chunk 的组。
在Slab 中缓存记录的原理
Memcached根据收到的数据的大小，选择最合适数据大小的Slab (图2) memcached中保存着slab内空闲chunk的列表，根据该列表选择chunk,然后将数据缓存于其中。
Memcached在数据删除方面有效利用资源
Memcached删除数据时数据不会真正从memcached中消失。Memcached不会释放已分配的内存。记录超时后，客户端就无法再看见该记录（invisible 透明），其存储空间即可重复使用。
Lazy Expriationmemcached内部不会监视记录是否过期，而是在get时查看记录的时间戳，检查记录是否过期。这种技术称为lazy expiration.因此memcached不会在过期监视上耗费CPU时间。
对于缓存存储容量满的情况下的删除需要考虑多种机制，一方面是按队列机制，一方面应该对应缓存对象本身的优先级，根据缓存对象的优先级进行对象的删除。
LRU:从缓存中有效删除数据的原理
Memcached会优先使用已超时的记录空间，但即使如此，也会发生追加新纪录时空间不足的情况。此时就要使用名为Least Recently Used (LRU)机制来分配空间。这就是删除最少使用的记录的机制。因此当memcached的内存空间不足时（无法从slab class）获取到新空间时，就从最近未使用的记录中搜索，并将空间分配给新的记录。
Memcached分布式
Memcached虽然称为“分布式“缓存服务器，但服务器端并没有“分布式”的功能。Memcached的分布式完全是有客户端实现的。现在我们就看一下memcached是怎么实现分布式缓存的。
例如下面假设memcached服务器有node1～node3三台，应用程序要保存键名为“tokyo”“kanagawa”“chiba”“saitama”“gunma” 的数据。
首先向memcached中添加“tokyo”。将“tokyo”传给客户端程序库后，客户端实现的算法就会根据“键”来决定保存数据的memcached服务器。服务器选定后，即命令它保存“tokyo”及其值。
同样，“kanagawa”“chiba”“saitama”“gunma”都是先选择服务器再保存。
接下来获取保存的数据。获取时也要将要获取的键“tokyo”传递给函数库。函数库通过与数据保存时相同的算法，根据“键”选择服务器。使用的算法相同，就能选中与保存时相同的服务器，然后发送get命令。只要数据没有因为某些原因被删除，就能获得保存的值。
这样，将不同的键保存到不同的服务器上，就实现了memcached的分布式。 memcached服务器增多后，键就会分散，即使一台memcached服务器发生故障无法连接，也不会影响其他的缓存，系统依然能继续运行。
注
这两年 Redis火得可以，Redis也常常被当作 Memcached的挑战者被提到桌面上来。关于Redis与Memcached的比较更是比比皆是。然而，Redis真的在功能、性能以及内存使用效率上都超越了Memcached吗？
没有必要过于关注性能，因为二者的性能都已经足够高了。由于Redis只使用单核，而Memcached可以使用多核，所以二者比较起来，平均每一个核上，Redis在存储小数据时比Memcached性能更高。而在100k以上的数据中，Memcached性能要高于Redis。虽然Redis最近也在存储大数据的性能上进行优化，但是比起Memcached，还是稍有逊色。说了这么多，结论是，无论你使用哪一个，每秒处理请求的次数都不会成为瓶颈。
在内存使用效率上，如果使用简单的key-value存储，Memcached的内存利用率更高。而如果Redis采用hash结构来做key-value存储，由于其组合式的压缩，其内存利用率会高于Memcached。当然，这和你的应用场景和数据特性有关。
如果你对数据持久化和数据同步有所要求，那么推荐你选择Redis。因为这两个特性Memcached都不具备。即使你只是希望在升级或者重启系统后缓存数据不会丢失，选择Redis也是明智的。
当然，最后还得说到你的具体应用需求。Redis相比Memcached来说，拥有更多的数据结构，并支持更丰富的数据操作。通常在Memcached里，你需要将数据拿到客户端来进行类似的修改再set回去。这大大增加了网络IO的次数和数据体积。在Redis中，这些复杂的操作通常和一般的GET/SET一样高效。所以，如果你需要缓存能够支持更复杂的结构和操作，那么Redis会是不错的选择。
参考网址
http://www.tashan10.com/memcachedda-jian-huan-cun-xi-tong/