memcache是互联网分层架构中，使用最多的的KV缓存。面试的过程中，memcache相关的问题几乎是必问的，关于memcache的面试提问，你能回答到哪一个层次呢?
画外音：很可能关乎，你拿到offer的薪酬档位。
***类问题：知道不知道
这一类问题，考察用没用过，知不知道，相对比较好回答。
关于memcache一些基础特性，使用过的小伙伴基本都能回答出来：
- mc的核心职能是KV内存管理，value存储***为1M，它不支持复杂数据结构(哈希、列表、集合、有序集合等);
- mc不支持持久化;
- mc支持key过期;
- mc持续运行很少会出现内存碎片，速度不会随着服务运行时间降低;
- mc使用非阻塞IO复用网络模型，使用监听线程/工作线程的多线程模型;
面对这类封闭性的问题，一定要斩钉截铁，毫无犹豫的给出回答。
第二类问题：为什么(why)，什么(what)
这一类问题，考察对于一个工具，只停留在使用层面，还是有原理性的思考。
(1) memcache为什么不支持复杂数据结构?为什么不支持持久化?
业务决定技术方案，mc的诞生，以“以服务的方式，而不是库的方式管理KV内存”为设计目标，它颠覆的是，KV内存管理组件库，复杂数据结构与持久化并不是它的初衷。
当然，用“颠覆”这个词未必不合适，库和服务各有使用场景，只是在分布式的环境下，服务的使用范围更广。设计目标，诞生背景很重要，这一定程度上决定了实现方案，就如redis的出现，是为了有一个更好用，更多功能的缓存服务。
画外音：我很喜欢问这个问题，大部分候选人面对这个没有标准答案的问题，状态可能是蒙圈。
(2) memcache是用什么技术实现key过期的?
懒淘汰(lazy expiration)。
(3) memcache为什么能保证运行性能，且很少会出现内存碎片?
提前分配内存。
(4) memcache为什么要使用非阻塞IO复用网络模型，使用监听线程/工作线程的多线程模型，有什么优缺点?
目的是提高吞吐量。
多线程能够充分的利用多核，但会带来一些锁冲突。
面对这类半开放的问题，有些并没有标准答案，一定要回答出自己的思考和见解。
第三类问题：怎么做(how) | 文本刚开始
这一类问题，探测候选人理解得有多透，掌握得有多细，对技术有多刨根究底。
画外音：所谓“好奇心”，真的很重要，只想要“一份工作”的技术人很难有这种好奇心。
(1) memcache是什么实现内存管理，以减小内存碎片，是怎么实现分配内存的?
开讲之前，先解释几个非常重要的概念：
- chunk：它是将内存分配给用户使用的最小单元。
- item：用户要存储的数据，包含key和value，最终都存储在chunk里。
- slab：它会管理一个固定chunk size的若干个chunk，而mc的内存管理，由若干个slab组成。
画外音：为了避免复杂性，本文先不引入page的概念了。
如上图所示，一系列slab，分别管理128B，256B，512B…的chunk内存单元。
将上图中管理128B的slab0放大：
能够发现slab中的一些核心数据结构是：
- chunk_size：该slab管理的是128B的chunk
- free_chunk_list：用于快速找到空闲的chunk
- chunk[]：已经预分配好，用于存放用户item数据的实际chunk空间
画外音：其实还有lru_list。
(2) 假如用户要存储一个100B的item，是如何找到对应的可用chunk的呢?
会从最接近item大小的slab的chunk[]中，通过free_chunk_list快速找到对应的chunk，如上图所示，与item大小最接近的chunk是128B。
(3) 为什么不会出现内存碎片呢?
拿到一个128B的chunk，去存储一个100B的item，余下的28B不会再被其他的item所使用，即：实际上浪费了存储空间，来减少内存碎片，保证访问的速度。
画外音：理论上，内存碎片几乎不存在。
(4) memcache通过slab，chunk，free_chunk_list来快速分配内存，存储用户的item，那它又是如何快速实现key的查找的呢?
没有什么特别算法：
- 通过hash表实现快速查找
- 通过链表来解决冲突
用最朴素的方式，实现key的快速查找。
(5) 随着item的个数不断增多，hash冲突越来越大，hash表如何保证查询效率呢?
当item总数达到hash表长度的1.5倍时，hash表会动态扩容，rehash将数据重新分布，以保证查找效率不会不断降低。
(6) 扩展hash表之后，同一个key在新旧hash表内的位置会发生变化，如何保证数据的一致性，以及如何保证迁移过程服务的可用性呢(肯定不能加一把大锁，迁移完成数据，再重新服务吧)?
哈希表扩展，数据迁移是一个耗时的操作，会有一个专门的线程来实施，为了避免大锁，采用的是“分段迁移”的策略。
当item数量达到阈值时，迁移线程会分段迁移，对hash表中的一部分桶进行加锁，迁移数据，解锁：
- 一来，保证不会有长时间的阻塞，影响服务的可用性
- 二来，保证item不会在新旧hash表里不一致
(7) 新的问题来了，对于已经存在与旧hash表中的item，可以通过上述方式迁移，那么在item迁移的过程中，如果有新的item插入，是应该插入旧hash表还是新hash表呢?
memcache的做法是，判断旧hash表中，item应该插入的桶，是否已经迁移至新表中：
- 如果已经迁移，则item直接插入新hash表
- 如果还没有被迁移，则直接插入旧hash表，未来等待迁移线程来迁移至新hash表
(8) 为什么要这么做呢，不能直接插入新hash表吗?
memcache没有给出官方的解释，楼主揣测，这种方法能够保证一个桶内的数据，只在一个hash表中(要么新表，要么旧表)，任何场景下都不会出现，旧表新表查询两次，以提升查询速度。
(9) memcache是怎么实现key过期的，懒淘汰(lazy expiration)具体是怎么玩的?
实现“超时”和“过期”，最常见的两种方法是：
- 启动一个超时线程，对所有item进行扫描，如果发现超时，则进行超时回调处理
- 每个item设定一个超时信号通知，通知触发超时回调处理
这两种方法，都需要有额外的资源消耗。
mc的查询业务非常简单，只会返回cache hit与cache miss两种结果，这种场景下，非常适合使用懒淘汰的方式。
懒淘汰的核心是：
- item不会被主动淘汰，即没有超时线程，也没有信号通知来主动检查
- item每次会查询(get)时，检查一下时间戳，如果已经过期，被动淘汰，并返回cache miss
举个例子，假如set了一个key，有效期100s：
- 在第50s的时候，有用户查询(get)了这个key，判断未过期，返回对应的value值
- 在第200s的时候，又有用户查询(get)了这个key，判断已过期，将item所在的chunk释放，返回cache miss
这种方式的实现代价很小，消耗资源非常低：
- 在item里，加入一个过期时间属性
- 在get时，加入一个时间判断
内存总是有限的，chunk数量有限的情况下，能够存储的item个数是有限的，假如chunk被用完了，该怎么办?
仍然是上面的例子，假如128B的chunk都用完了，用户又set了一个100B的item，要不要挤掉已有的item?要。
这里的启示是：
- 即使item的有效期设置为“***”，也可能被淘汰;
- 如果要做全量数据缓存，一定要仔细评估，cache的内存大小，必须大于，全量数据的总大小，否则很容易采坑;
(10) 挤掉哪一个item?怎么挤?
这里涉及LRU淘汰机制。
如果操作系统的内存管理，最常见的淘汰算法是FIFO和LRU：
- FIFO(first in first out)：***被set的item，***被淘汰
- LRU(least recently used)：最近最少被使用(get/set)的item，***被淘汰
使用LRU算法挤掉item，需要增加两个属性：
- 最近item访问计数
- 最近item访问时间
并增加一个LRU链表，就能够快速实现。
画外音：所以，管理chunk的每个slab，除了free_chunk_list，还有lru_list。
思路比结论重要。
【本文为51CTO专栏作者“58沈剑”原创稿件，转载请联系原作者】
