Memcached的安装与配置指南

第二章：Memcached的安装与配置指南

弁言

在上一章中，我们介绍了Memcached的基本概念和工作原理。本章将更深入地探究如何在不同操作系统上安装和配置Memcached。通过详细的步调和代码示例，使读者可以或许在自己的情况中顺遂搭建和优化Memcached服务。
Memcached的安装

在Linux系统上安装Memcached

使用包管理器安装

在大多数Linux发行版中，Memcached可以通过包管理器直接安装。以下是一些常见的Linux发行版上的安装命令：

• Ubuntu/Debian
  

1. sudo apt-get update
2. sudo apt-get install memcached libmemcached-tools

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• CentOS/RHEL
  

1. sudo yum update
2. sudo yum install memcached

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• Fedora
  

1. sudo dnf install memcached

复制代码

从源码安装

偶然你可能需要从源码编译安装Memcached，以便使用最新版本或特定版本。以下是从源码编译安装Memcached的步调：

• 安装依赖
  

1. sudo apt-get update
2. sudo apt-get install build-essential libevent-dev

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• 下载源码
  

前往Memcached官网下载最新的源码包，或者使用wget命令直接下载：

1. wget http://memcached.org/latest
2. tar -zxvf latest
3. cd memcached-<version>

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• 编译和安装
  

1. ./configure
2. make
3. sudo make install

复制代码

• 验证安装
  

1. memcached -h

复制代码

运行上述命令，如果看到Memcached的帮助信息，则阐明安装乐成。
在Windows系统上安装Memcached

虽然Memcached主要用于Linux/Unix系统，但也可以在Windows上运行。以下是Windows上的安装步调：

• 下载Memcached
  

从Memcached for Windows下载Windows版的Memcached。

• 解压文件
  

将下载的压缩包解压到一个合适的目次，例如C:\memcached。

• 安装为Windows服务
  

打开命令提示符（以管理员身份运行），然后运行以下命令将Memcached安装为Windows服务：

1. cd C:\memcached
2. memcached.exe -d install
3. memcached.exe -d start

复制代码

• 验证安装
  

打开命令提示符，运行以下命令验证Memcached是否正在运行：

1. telnet 127.0.0.1 11211

复制代码

如果显示毗连乐成，阐明Memcached已经在Windows上乐成安装并运行。
在macOS系统上安装Memcached

在macOS上，最简单的安装方法是使用Homebrew。以下是具体步调：

• 安装Homebrew
  

如果还没有安装Homebrew，可以通过以下命令安装：

1. /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

复制代码

• 安装Memcached
  

使用Homebrew安装Memcached：

1. brew install memcached

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• 启动Memcached
  

1. brew services start memcached

复制代码

• 验证安装
  

1. memcached -h

复制代码

运行上述命令，如果看到Memcached的帮助信息，则阐明安装乐成。
配置Memcached

安装完成后，接下来需要对Memcached举行配置，以确保其在你的情况中高效运行。Memcached的配置文件通常位于/etc/memcached.conf（Linux）或通过命令行参数举行设置。
配置文件详解

以下是一个典型的Memcached配置文件示例，并对每个配置项举行详细阐明：

1. # 指定Memcached使用的最大内存（单位：MB）
2. -m 64
4. # 指定监听的端口
5. -p 11211
7. # 指定监听的IP地址（0.0.0.0表示监听所有IP）
8. -l 0.0.0.0
10. # 指定最大连接数
11. -c 1024
13. # 以守护进程模式运行
14. -d
16. # 启用日志
17. -v

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-m 选项

-m选项用于指定Memcached使用的最大内存量，单元是MB。例如，-m 64表示使用64MB的内存。根据你的服务器内存巨细和现实需求，调解这个值以优化性能。
-p 选项

-p选项指定Memcached监听的端口，默认是11211。可以根据需要修改此端口，但需要确保该端口未被其他服务占用。
-l 选项

-l选项指定Memcached监听的IP地点。0.0.0.0表示监听所有IP地点，这在多网卡或多IP地点的服务器上非常有用。如果只希望某个特定IP地点上的服务可以访问Memcached，可以将其设置为该IP地点。
-c 选项

-c选项指定Memcached答应的最大毗连数。默认值是1024，可以根据现实负载举行调解。需要注意的是，过多的毗连会占用更多的内存和CPU资源。
-d 选项

-d选项用于让Memcached以保卫进程模式运行，如许Memcached将在背景运行，不会占用当前终端。
-v 选项

-v选项启用详细日记记录，对于调试和监控很有帮助。需要注意的是，详细日记可能会对性能产生肯定影响，建议在生产情况中谨慎使用。
启动与停止Memcached

在Linux上

使用systemd管理Memcached服务：

1. sudo systemctl start memcached
2. sudo systemctl stop memcached
3. sudo systemctl restart memcached
4. sudo systemctl status memcached

复制代码

在Windows上

使用命令提示符管理Memcached服务：

1. memcached.exe -d start
2. memcached.exe -d stop
3. memcached.exe -d restart

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配置参数详解

内存分配策略

Memcached使用slab allocator来管理内存。slab allocator将内存分块（slab），每个块中包罗相同巨细的条目（item）。这种策略避免了内存碎片化，提高了内存使用效率。
网络配置

Memcached支持TCP和UDP协议。默认使用TCP，但在高并发场景下，UDP协议可以提供更好的性能。可以通过-U选项启用UDP支持：

1. -U 11211

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需要注意的是，UDP协议存在数据包丢失温顺序问题，因此在某些应用场景下需要谨慎选择。
安全配置

默认情况下，Memcached不提供身份验证和加密。为了确保安全，可以通过以下几种方式掩护Memcached：

• 防火墙：通过防火墙规则限制对Memcached端口的访问。
  
• 内网部署：将Memcached部署在内网，确保只有可信网络中的应用可以访问。
  
• TLS加密：在需要传输敏感数据时，可以通过stunnel等工具为Memcached通信加密。
  

高级配置示例

以下是一个更复杂的Memcached配置示例，包罗多个高级配置选项：

1. # 使用256MB内存-m 256# 监听所有IP地点的11211端口-p 11211-l 0.0.0.0# 启用UDP支持-U 11211
2. # 最大毗连数设为2048-c 2048# 以保卫进程模式运行，并启用详细日记-d -v# 启用最大日记文件巨细为10MB-L 10

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实践案例

案例一：优化Web应用的相应时间

在一个高流量的Web应用中，数据库查询可能成为性能瓶颈。通过Memcached缓存数据库查询效果，可以显著提拔应用的相应速度。
配置Memcached

首先，确保Memcached已安装并运行。编辑配置文件，优化内存使用和毗连数：

1. -m 512
2. -c 4096

复制代码

集成到Web应用

以下是一个Python示例，展示如何在Flask应用中集成Memcached：

1. from flask import Flask, request, jsonify
2. import memcache
4. app = Flask(__name__)
5. mc = memcache.Client(['127.0.0.1:11211'], debug=0)
7. def fetch_data_from_db(query):
8.     # 模拟数据库查询
9.     return {"data": "result from db"}
11. @app.route('/data', methods=['GET'])
12. def get_data():
13.     query = request.args.get('query')
14.     cached_data = mc.get(query)
15.     if cached_data:
16.         return jsonify(cached_data)
17.     else:
18.         data = fetch_data_from_db(query)
19.         mc.set(query, data)
20.         return jsonify(data)
22. if __name__ == '__main__':
23.     app.run(debug=True)

复制代码

在这个示例中，Flask应用通过Memcached缓存数据库查询效果。当查询效果存在于缓存中时，直接返回缓存数据；否则从数据库获取数据并缓存。
案例二：分布式Memcached集群

在大型应用中，单节点Memcached可能无法满足需求。此时，可以通过分布式架构部署Memcached集群，以提拔性能和可用性。
配置Memcached集群

假设有两台服务器（192.168.1.1和192.168.1.2），在每台服务器上安装并运行Memcached。
编辑每台服务器上的配置文件，设置不同的内存和端口：
192.168.1.1

1. -m 1024
2. -p 11211
3. -l 192.168.1.1
4. -c 4096

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192.168.1.2

1. -m 1024
2. -p 11211
3. -l 192.168.1.2
4. -c 4096

复制代码

客户端配置

在客户端应用中，通过划一性哈希算法将数据分布到不同的Memcached节点。以下是一个Python示例：

1. import memcache
3. # 连接到Memcached集群
4. mc = memcache.Client(['192.168.1.1:11211', '192.168.1.2:11211'], debug=0)
6. # 存储数据
7. mc.set("some_key", "some_value")
9. # 获取数据
10. value = mc.get("some_key")
11. print("Retrieved value:", value)

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在这个示例中，客户端根据键值选择合适的Memcached节点举行数据存取，从而实现数据的分布式存储。
总结

通过本章的学习，我们详细相识了如何在不同操作系统上安装和配置Memcached，并通过现实案例展示了Memcached在Web应用和分布式系统中的应用。无论是单节点部署还是分布式集群，Memcached都可以通过合理的配置和优化，显著提拔系统性能和可用性。希望通过本章的引导，你可以或许在自己的项目中乐成应用Memcached，并充分发挥其优势。

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