写这篇文章之前，我也特意跟以前的同事做了一些交流，在此感谢sina xiangdong、kingsoft zhangyan和yahoo luke。另外，还有网上的朋友对我上一节的文章发表了许多有建设性评论，在这里一并感谢。

　　 memcached最吸引人的地方主要在于它的分布式。分布式对于互联网应用来讲，按照用途基本上可划分为三种方式：分布式计算、分布式存储和两者兼而有之。memcached是分布式存储的一种。我们常见的分布式存储大多数是将N台设备（server或者单独的存储）构建成盘阵，而memcached旨在构建一个高速的内存池。更通俗一点来讲：分布式计算是将N颗cpu组装成一颗cpu，分布式慢速存储是将N个硬盘组装成一个大硬盘，memcached是将N块内存组装成一块大内存。

　　有个朋友问：那是不是代价很昂贵啊。我的回答是肯定的。如果你的网站规模只有三两台服务器的话，我觉得你就不用考虑这样的方案了，等你的网站做大了以后，再参考这方面的资料即可。一般都是比较大的互联网公司为了追求更好的用户体验，才进行这方面的投资，对他们来讲，用户体验至上，money是小case。

　　还有朋友问：有一些dbms提供内存表的功能，比如mysql的内存表，可以代替memcached。但我要建议你的是：mysql的内存表确实起到同样的作用，但它的局限也很多，往往不能让你随心所欲，所以建议你不要走弯路。

　　二、memcached的应用场景

　　2.1 应用范围

　　memcached产品或相关技术的应用，我们在前面已经提到了一些。其实它的应用还是非常普遍的，应用作为广泛的领域：例如sns类网站、blog类网站、bbs类网站以及im后台服务。

　　2.2 sns类网站的应用

　　livejournal.com是99年始于校园中的项目，有点像中国的校内网。几个学生纯属出于爱好做了这样一个网站,主要实现以下功能： sns、blog、bbs和rss等。livejournal从建立开始就采用了大量的开源软件，到现在它本身也衍生了不少开源软件。 sns网站，现在比比皆是，规模比较大的象开心、校内、51，它们的页面上往往需要引用大量的用户信息、好友信息以及文章信息等，所以跨表或跨库操作会相当多。如果这些功能全部直接操作数据库，显然会带来极大的效率损耗和系统负载。memcached在这样的场景下就会发挥巨大的作用，它采用大内存把这些不变的数据全都缓存起来，当数据修改时就通知cache过期，这样应用层基本上就可以解决大部分问题了，只有很小一部分请求穿透应用层，用到数据库。

　　2.3 blog、bbs类网站的应用

　　 象blog.sina.com.cn这些流量巨大的blog系统，它需要频繁读写的一些小数据。其中最典型的应用，我们通常成为“数字类服务”，比如blog中需要实时显示的用户点击数和阅读数，bbs中需要记录的在线人数、在线用户等。这些小数据的处理非常繁琐，你无论怎么去设计数据库，都很难避开跨表或者跨库。有的朋友会说，可以在数据库中增加冗余字段解决这类问题，但事实上，这既不符合数据库设计的范式规则，也很难做到数据的一致性，由此会引发更为复杂的问题。而且由于产品线的分散发展，数据已经很难做到完全的统一规划。memcached在这样的场景下就会将这些小数据进行缓存，定期持久化就可以了，查询操作一直都在内存中运行。说到这里，有的朋友又会想到一些其它的问题：“memcached server宕机了怎么办，怎么保证与数据库的数据一致”。我会对你说：“你的问题非常好，我们将会在后面章节给出相应的解决方案”。另外，其实这种小数据并不是关键性数据，即使偶尔发生点错误，也没太大的问题。blog、bbs系统并不是严格的企业级系统，假如你是为银行业务提供解决方案的话，memcached并不适合。

　　2.4 im server的应用

　　 前些时间， 有一些文章介绍memcached 在Jabber上应用。写累了，喝口水，读者自己去找找资料吧，有时间的话，帮我补上吧，呵呵。

　　 我们举了几个例子来说明memcached的应用场景，似乎都局限于小数据服务，那是不是就不能用于较大数据的缓冲了？那绝不是，memcached能够用来存储各种格式的数据，包括图像、视频、文件以及数据库检索的结果等等，而且生产环境中就这么跑过，只不过让大数据量使用缓冲的话，有点太浪费了，同样数量的内存存不了几条数据，所以会明显的降低命中率。