Memcached

En informática , Memcached (pronunciado /mɛmkæʃˈdiː/ mem-cash-DEE ["dee/d" de daemon ], o /ˈmɛmkæʃt/ MEM-cashed ) es un sistema de almacenamiento en caché de memoria distribuida de propósito general . Se usa a menudo para acelerar sitios web dinámicos basados ​​en bases de datos , almacenando en caché datos y objetos en la RAM para reducir la cantidad de veces que se debe leer una fuente de datos externa (como una base de datos o una API). Memcached es software libre y de código abierto , con licencia BSD revisada . ^{[ 2 ]} Memcached se ejecuta en sistemas operativos tipo Unix ( Linux y macOS ) y en Microsoft Windows . Depende de la biblioteca libevent .

Las API de Memcached proporcionan una tabla hash de gran tamaño distribuida en varias máquinas. Cuando la tabla está llena, las inserciones posteriores provocan la eliminación de los datos más antiguos en orden de uso menos reciente (LRU). ^{[ 3 ] [ 4 ]} Las aplicaciones que utilizan Memcached suelen almacenar las solicitudes y adiciones en la RAM antes de recurrir a un almacenamiento de respaldo más lento, como una base de datos.

Memcached no tiene ningún mecanismo interno para detectar los fallos que puedan producirse. Sin embargo, algunas utilidades de terceros ofrecen esta funcionalidad.

Memcached fue desarrollado por primera vez por Brad Fitzpatrick para su sitio web LiveJournal , el 22 de mayo de 2003. ^{[ 5 ] [ 6 ]} Originalmente fue escrito en Perl , luego reescrito en C por Anatoly Vorobey, quien trabajaba para LiveJournal en ese momento. ^{[ 7 ]} Memcached ahora es utilizado por muchos otros sistemas, incluyendo YouTube , ^{[ 8 ]} Reddit , ^{[ 9 ]} Facebook , ^{[ 10 ] [ 11 ]} Pinterest , ^{[ 12 ] [ 13 ]} Twitter , ^{[ 14 ]} Wikipedia , ^{[ 15 ]} y Method Studios . ^{[ 16 ]} Google App Engine , Google Cloud Platform , Microsoft Azure , IBM Bluemix y Amazon Web Services también ofrecen un servicio Memcached a través de una API. ^{[ 17 ] [ 18 ] [ 19 ] [ 20 ]}

El sistema utiliza una arquitectura cliente-servidor . Los servidores mantienen una matriz asociativa clave-valor ; los clientes rellenan esta matriz y la consultan mediante claves. Las claves tienen una longitud máxima de 250 bytes y los valores pueden tener un tamaño máximo de 1 megabyte .

Los clientes utilizan bibliotecas del lado del cliente para contactar con los servidores, que, por defecto, exponen su servicio en el puerto 11211. Se admiten tanto TCP como UDP. Cada cliente conoce a todos los servidores; los servidores no se comunican entre sí. Si un cliente desea establecer o leer el valor correspondiente a una clave determinada, la biblioteca del cliente calcula primero un hash de la clave para determinar qué servidor utilizar. Esto proporciona una forma sencilla de fragmentación y una arquitectura escalable sin recursos compartidos entre los servidores. El servidor calcula un segundo hash de la clave para determinar dónde almacenar o leer el valor correspondiente. Los servidores mantienen los valores en la RAM (y, a partir de la versión 1.6.0, en una caché auxiliar en disco mediante una opción de servidor de almacenamiento externo); ^{[ 21 ]} si un servidor se queda sin memoria o disco disponible, descarta los valores más antiguos. Por lo tanto, los clientes deben tratar Memcached como una caché transitoria; no pueden asumir que los datos almacenados en Memcached seguirán ahí cuando los necesiten. Otras bases de datos, como MemcacheDB y Couchbase Server , proporcionan almacenamiento persistente manteniendo la compatibilidad con el protocolo Memcached.

Si todas las bibliotecas cliente utilizan el mismo algoritmo de hash para determinar los servidores, entonces los clientes pueden leer los datos almacenados en caché de los demás.

Una implementación típica cuenta con varios servidores y numerosos clientes. Sin embargo, es posible usar Memcached en un solo equipo, funcionando simultáneamente como cliente y servidor. El tamaño de su tabla hash suele ser muy grande, limitado por la memoria disponible en todos los servidores del clúster del centro de datos. En aplicaciones con un alto volumen de publicaciones web dirigidas a un público amplio, este tamaño puede alcanzar varios gigabytes. Memcached también resulta valioso en situaciones donde el número de solicitudes de contenido es elevado o el coste de generar un contenido específico es alto. Las aplicaciones con necesidades de almacenamiento en caché particularmente exigentes pueden usar un proxy integrado para definir y configurar rutas complejas entre cliente y servidor. ^{[ 21 ]}

Tenga en cuenta que todas las funciones descritas en esta página son pseudocódigo . Las llamadas a Memcached y los lenguajes de programación pueden variar según la API utilizada.

Convertir consultas de creación de bases de datos u objetos para usar Memcached es sencillo. Normalmente, al usar consultas directas a la base de datos, el código de ejemplo sería el siguiente:

función get_foo ( int userid ) datos = db_select ( "SELECT * FROM users WHERE userid = ?" , userid ) devolver datos

Tras la conversión a Memcached, la misma llamada podría verse así:

function get_foo ( int userid ) /* primero intenta con la caché */ data = memcached_fetch ( "userrow:" + userid ) if not data /* no encontrado: solicita a la base de datos */ data = db_select ( "SELECT * FROM users WHERE userid = ?" , userid ) /* luego almacena en caché hasta la siguiente obtención */ memcached_add ( "userrow:" + userid , data ) enddatos de retorno

El cliente primero comprobaría si existe un valor de Memcached con la clave única "userrow:userid", donde userid es un número. Si el resultado no existe, lo consultaría en la base de datos como de costumbre y establecería la clave única mediante la llamada a la función add de la API de Memcached.

Sin embargo, si solo se modificara esta llamada a la API, el servidor obtendría datos incorrectos tras cualquier actualización de la base de datos: la vista de Memcached de los datos quedaría desactualizada. Por lo tanto, además de crear una llamada para agregar datos, también sería necesaria una llamada para actualizar datos utilizando la función de configuración de Memcached.

function update_foo ( int userid , string dbUpdateString ) /* primera actualización de la base de datos */ result = db_execute ( dbUpdateString ) if result /* actualización de la base de datos exitosa: obtener los datos para almacenarlos en caché */ data = db_select ( "SELECT * FROM users WHERE userid = ?" , userid ) /* la línea anterior también podría verse así data = createDataFromDBString(dbUpdateString) */ /* luego almacenar en caché hasta la próxima obtención */ memcached_set ( "userrow:" + userid , data )

Esta llamada actualizaría los datos almacenados en caché para que coincidan con los nuevos datos de la base de datos, siempre que la consulta a la base de datos sea exitosa. Un enfoque alternativo sería invalidar la caché con la función `delete` de Memcached, de modo que las recuperaciones posteriores resulten en un fallo de caché. Sería necesario tomar medidas similares cuando se eliminen registros de la base de datos, para mantener una caché correcta o incompleta.

Una estrategia alternativa para invalidar la caché consiste en almacenar un número aleatorio en una entrada de caché acordada e incorporar este número a todas las claves que se utilizan para almacenar un tipo específico de entrada. Para invalidar todas estas entradas a la vez, basta con cambiar el número aleatorio. Las entradas existentes (que se almacenaron con el número anterior) dejarán de tener referencias y, por lo tanto, caducarán o se reciclarán.

function store_xyz_entry ( int key , string value ) /* Recupera el número aleatorio; usa cero si aún no existe ninguno.  * El nombre de la clave que se usa aquí es arbitrario. */ seed = memcached_fetch ( ":xyz_seed:" ) if not seed seed = 0 /* Construye la clave que se usa para almacenar la entrada y la almacena.  * El nombre de la clave que se usa aquí también es arbitrario. Observa que la "semilla" y la "clave" del usuario  * se almacenan como partes separadas de la cadena hashKey construida: ":xyz_data:(semilla):(clave)."  * Esto no es obligatorio, pero se recomienda. */ string hashKey = sprintf ( ":xyz_data:%d:%d" , seed , key ) memcached_set ( hashKey , value )/* "fetch_entry", no se muestra, sigue la misma lógica que la anterior. */function invalidate_xyz_cache () existing_seed = memcached_fetch ( ":xyz_seed:" ) /* Generar una semilla aleatoria diferente */ do seed = rand () until seed != existing_seed /* Almacenarla en el lugar acordado. Todas las solicitudes futuras usarán este número.  * Por lo tanto, todas las entradas existentes dejan de tener referencias y eventualmente caducarán. */ memcached_set ( ":xyz_seed:" , seed )

• MySQL admite directamente la API de Memcached a partir de la versión 5.6. ^{[ 27 ]}
• Oracle Coherence : admite directamente la API de Memcached a partir de la versión 12.1.3. ^{[ 28 ]}
• Infinispan : admite directamente Memcached. ^{[ 29 ]}

• Amazon ElastiCache
• Aerospike
• Servidor Couchbase
• Redis
• Mnesia
• MemcacheDB
• Hazelcast
• Cassandra
• Base de datos Scylla
• Tarantool
• Ehcache
• Infinispan

• Sitio web oficial