探讨 - 缓存存储方案：mysql vs memcached

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这是一个创建于 3956 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

key使用md5特征字符串

方案一：
使用mysql：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS `keys` (
`key` varchar(32) NOT NULL,
`time` int(12) NOT NULL,
UNIQUE KEY `key` (`key`),
KEY `time` (`time`)
) ENGINE=MyISAM;

CREATE TABLE IF NOT EXISTS `tmp0` (
`key` varchar(32) NOT NULL,
`value` blob NOT NULL,
`time` int(12) unsigned NOT NULL,
KEY `key` (`key`)
) ENGINE=MyISAM;

.... tmp1 -> tmpf;

一共17个表

逻辑上这么处理

key的首字符用来分表到 tmp0 -> tmpf

添加数据：添加key和有效时间到keys表；添加key value 有效时间到tmp0-f的数据表
读取数据：根据key直接从tmp*读取数据做下有效时间判断过期则删除缓存
过期处理：使用计划任务从keys表读取过期数据索引批量删除

方案二：

使用memcached

添加数据：添加key value 过期时间到memcached
读取数据：根据key从memcached直接读取数据
过期处理：memcached自动维护

我想问的是方案一有什么明显的缺陷吗？跟方案二相比系统瓶颈在哪里？

如果1000万数据缓存的话单挑数据压缩后3K 方案一索引大小是32*10000000/16=20M 也不会卡的方案二如果有优势在哪里?

我想到的可能是内存读取速度比硬盘快那如果SSD做RAID10 使用内存的memcached还有优势吗？

实际测试中方案一速度是0.0008 方案二是0.0004

不考虑非常海量的并发

key

Memcached

null

24 条回复 • 1970-01-01 08:00:00 +08:00

Ever

2014-01-06 20:41:17 +08:00

方案一表类型改成innodb, innodb文件格式设置成barracuda.

把表简化成一个, 不用分区或者分表
key binary(16) primary_key
time int index
value blob

还可以直接通过handlersocket读取数据，而不是sql.

以上, 一家之言.

Actrace

2014-01-06 21:08:43 +08:00

1,SSD速度永远赶不上内存...
2,你若是用MYISAM,那么你的业务基本没有写入和更新咯?MYISAM锁表是很蛋疼的.

jimrok

2014-01-06 21:31:04 +08:00

不明白是做什么用的？

Maslino

2014-01-06 21:34:55 +08:00

我想问问楼主实际是如何做性能测试的？缓存的是什么样的数据，单条压缩后仍然有3KB？

mahone3297

2014-01-06 21:36:55 +08:00

@Ever innodb文件格式设置成barracuda 这句话没看懂。。

Tianpu

2014-01-06 22:10:39 +08:00

@Maslino ab测试不能说明问题又没有别的测试我就贴下吧

**********************************************************************

128并发：

方案一：
Write errors: 0
Total transferred: 200530818 bytes
HTML transferred: 198350958 bytes
Requests per second: 822.91 [#/sec] (mean)
Time per request: 155.545 [ms] (mean)
Time per request: 1.215 [ms] (mean, across all concurrent requests)
Transfer rate: 15737.46 [Kbytes/sec] received

Connection Times (ms)
min mean[+/-sd] median max
Connect: 0 13 22.8 1 133
Processing: 10 142 53.2 142 676
Waiting: 0 131 57.5 137 676
Total: 11 155 51.1 147 705

Percentage of the requests served within a certain time (ms)
50% 147
66% 161
75% 173
80% 181
90% 209
95% 237
98% 279
99% 318
100% 705 (longest request)

方案二：
Write errors: 0
Total transferred: 200939520 bytes
HTML transferred: 198758400 bytes
Requests per second: 819.24 [#/sec] (mean)
Time per request: 156.241 [ms] (mean)
Time per request: 1.221 [ms] (mean, across all concurrent requests)
Transfer rate: 15699.26 [Kbytes/sec] received

Connection Times (ms)
min mean[+/-sd] median max
Connect: 0 21 27.1 6 137
Processing: 9 135 51.5 129 445
Waiting: 1 118 56.1 112 434
Total: 12 156 51.9 149 445

Percentage of the requests served within a certain time (ms)
50% 149
66% 169
75% 187
80% 195
90% 223
95% 248
98% 279
99% 308
100% 445 (longest request)

*********************************************************************

1024并发：

方案一：
Write errors: 0
Total transferred: 200336198 bytes
HTML transferred: 198156938 bytes
Requests per second: 801.65 [#/sec] (mean)
Time per request: 1277.367 [ms] (mean)
Time per request: 1.247 [ms] (mean, across all concurrent requests)
Transfer rate: 15315.95 [Kbytes/sec] received

Connection Times (ms)
min mean[+/-sd] median max
Connect: 0 51 98.1 1 623
Processing: 32 1191 540.9 1237 3749
Waiting: 7 1090 471.4 1221 3474
Total: 96 1241 518.5 1251 4039

Percentage of the requests served within a certain time (ms)
50% 1251
66% 1315
75% 1355
80% 1519
90% 1848
95% 2017
98% 2366
99% 3112
100% 4039 (longest request)

方案二：

Total transferred: 200939520 bytes
HTML transferred: 198758400 bytes
Requests per second: 824.39 [#/sec] (mean)
Time per request: 1242.128 [ms] (mean)
Time per request: 1.213 [ms] (mean, across all concurrent requests)
Transfer rate: 15797.89 [Kbytes/sec] received

Connection Times (ms)
min mean[+/-sd] median max
Connect: 0 70 113.6 12 597
Processing: 14 1131 484.6 1066 2970
Waiting: 9 1011 461.8 992 2431
Total: 47 1201 452.1 1176 2970

Percentage of the requests served within a certain time (ms)
50% 1176
66% 1279
75% 1426
80% 1532
90% 1800
95% 1959
98% 2328
99% 2657
100% 2970 (longest request)

************************************************************************

高并发mysql的确不如memcached 一般并发 mysql劣势不是很明显

一般情况下，只读是这样子的：

方案一：

73dc7f908ca127684c9cb874dbc3392d
73dc7f908ca127684c9cb874dbc3392d
73dc7f908ca127684c9cb874dbc3392d
73dc7f908ca127684c9cb874dbc3392d
73dc7f908ca127684c9cb874dbc3392d
73dc7f908ca127684c9cb874dbc3392d
73dc7f908ca127684c9cb874dbc3392d
73dc7f908ca127684c9cb874dbc3392d
73dc7f908ca127684c9cb874dbc3392d

load in 0.000408888s

方案二：

23618634799318c968a5a35c8cac0974
23618634799318c968a5a35c8cac0974
23618634799318c968a5a35c8cac0974
23618634799318c968a5a35c8cac0974
23618634799318c968a5a35c8cac0974
23618634799318c968a5a35c8cac0974
23618634799318c968a5a35c8cac0974
23618634799318c968a5a35c8cac0974
23618634799318c968a5a35c8cac0974

load in 0.000947952s

9hills

2014-01-06 22:11:16 +08:00

simple is better，你的方案1也太过度设计了吧

Tianpu

2014-01-06 22:12:46 +08:00

结论似乎是mysql并发不行貌似就是一般结论了好处是mysql相对更加持久和不怕重启哎我还是改回memcached吧

多些楼上各位都送钱了

Tianpu

2014-01-06 22:13:54 +08:00

@9hills 清理缓存方便些被动过期数据没有触发就麻烦些多存一份数据删除过期数据更可控

9hills

2014-01-06 22:17:19 +08:00

@Tianpu 持久化看看redis吧

Tianpu

2014-01-06 22:18:05 +08:00

@9hills 不喜欢名字 :)

jimrok

2014-01-07 00:23:31 +08:00

为什么不测试redis呢？

kindy

2014-01-07 00:26:47 +08:00 via Android

@Tianpu redis 多好的名字呀

bakac

2014-01-07 09:10:33 +08:00

mysql 有内存存储引擎的如果不需要持久化可以用这个如果需要持久化就还是 innodb

est

2014-01-07 09:25:44 +08:00

@bakac 那个玩意写入数据要锁表。

bakac

2014-01-07 09:42:47 +08:00

@est 忘记了( 我只记得他能很快....

likuku

2014-01-07 09:59:41 +08:00

memcached 有个日本人作的版本，支持两台memcached双向自动同步，假若一台坏掉，之后恢复运作会自动从活着的那台抓回数据复活。

Tianpu

2014-01-07 10:43:55 +08:00

@bakac 应该不是查询速度的问题查询速度无论哪种都非常快

就是高并发下mysql不如memcached

likuku

2014-01-07 12:10:28 +08:00

@Tianpu 没考虑过单一web服务器/web前端？这部分也会造成瓶颈吧。

只单纯测试 mysql 和 memcached 的话，直接用同一种语言的API来测或许会更公平。

Maslino

2014-01-07 13:05:31 +08:00

@est Innodb引擎的锁机制不一样哦

lecher

2014-01-07 13:16:05 +08:00

@likuku
memcached 有个日本人作的版本，支持两台memcached双向自动同步，假若一台坏掉，之后恢复运作会自动从活着的那台抓回数据复活。

这个插件有个坑都在网络连接上面:
一个是网络连接传输过程如果阻塞了,会一直挂起.

局域网可能不容易被坑到,但是如果服务器负载太高,可能会踩到第一个坑.
远程的话,要评估一下数据一致性的要求有多高了.

Tianpu

2014-01-07 13:26:38 +08:00

@likuku 负载基本0.01的单机我就是想页面渲染速度更快点 php脚本都在内存里了想了想也就数据库读取慢所以就全部尽量所有进入内存了

远程的话仅仅持久化一点就首选Mysql了 redis的持久化貌似容易有坑？比如同步到磁盘的时候是不是会一顿一卡的？

memcacedb挺好的就是太持久了不能自动过期缓存对象太多担心性能有下降或者占用磁盘太多

比较好的方式觉得是使用memcachedb做持久化，同时维护一个Key表手工清理过期缓存这样子坏处是系统太复杂了

Ever

2014-01-10 14:58:24 +08:00

@mahone3297 innodb_file_format=barracuda, 适合有变长大blob字段的row

@Tianpu 你要带持久化的memcached，可以用tokyo tyrant或者kyoto cabinet, 都支持memcached协议。

Tianpu

2014-01-19 02:04:17 +08:00

更新下，某个对于时间要求不高的mysql缓存的统计信息，差不多10天了：

Cache:
keys 2781521
tmp0 173826
tmp1 174125
tmp2 174395
tmp3 173631
tmp4 173336
tmp5 174308
tmp6 174062
tmp7 173443
tmp8 173672
tmp9 173556
tmpa 174011
tmpb 173744
tmpc 173170
tmpd 173886
tmpe 173940
tmpf 174416
offset 0

缓存失败，如写keys、写缓存、或者两个一起失败，差不多有500来次，比例可以接受

目前仍旧是飞速，占用数据库7G了，刚把过期时间改成32天，预计最终稳定态是占用20多G数据库，到时候继续更新看看是不是还能稳定运行。

keys索引有100多M了的确是个瓶颈在考虑keys表是不是只做时间的索引放弃一致性然后随机读取随机删除过期的