树叶云带你了解Memcached中stats slabs命令的那些事儿，帮你搞懂缓存分片情况

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大家好,我是树叶云，今天我们来聊聊Memcached里面一个非常实用但又可能让人有点困惑的命令：stats slabs，如果你在用Memcached做缓存，想知道内存到底是怎么被用掉的，有没有浪费，那么这个命令就是你必须要会的“侦查工具”。

咱们得知道Memcached是怎么管理内存的,它不像我们想象中那样，来一个数据就随便找一块空地放下，那样的话，内存很快就会变得坑坑洼洼（也就是内存碎片），效率就低了，Memcached用了一个很聪明的办法，叫做“Slab Allocator”，我们可以把它理解成“内存分片分配器”。

想象一下,你有一个大仓库（服务器的总内存），里面卖各种各样的商品（缓存的数据），如果你把大小不一的货物胡乱堆在一起，找起来麻烦，空间也浪费，Memcached的做法是，在仓库里预先划分好一排排货架，每个货架上的格子大小都是固定的，一号货架专放边长10厘米的小盒子，二号货架专放边长20厘米的盒子，以此类推，这些“货架”，就是slabs。

stats slabs这个命令，就是给你一份详细的“货架盘点报告”，让你看清每个货架的使用情况。

我们登录到服务器,输入stats slabs命令，会看到一大堆数字，别慌，我们挑最重要的几个来看明白就行了。

分片编号（Slab Class） 报告开头通常是一列像stats slabs:1, stats slabs:2这样的，这个数字就是货架的编号，比如1号货架，2号货架，每个编号对应一个固定大小的格子（Chunk Size）。

格子大小（Chunk Size） 这是最关键的信息之一，它告诉你这个货架上每个格子有多大。chunk_size 96表示1号货架的每个格子是96字节，Memcached会根据你存入数据的大小，自动选择一个最合适的货架（即格子大小最接近且能放得下数据的那个），如果你存一个80字节的数据，它就会被放进96字节的格子里，虽然会浪费掉16字节的空间。

当前货架上的物品数量（curr_items） 这个很好理解，就是当前这个货架上已经放了多少个“商品”（缓存项）。

货架占用了多少页内存（total_pages） Memcached分配内存不是一个个格子来的，而是一整页一整页地划给某个货架，一页默认是1MB，这个值告诉你，为了满足这个货架的需求，已经分配了多少页的内存给它，一旦分配了，这页内存就专属于这个货架了，即使里面的格子是空的，也不会还给操作系统或者给别的货架用。

每个货架总共有多少个格子（total_chunks） 用total_pages乘以每页能划分出的格子数，就是这个货架总的格子容量，比如一页1MB（1048576字节），如果每个格子96字节，那么一页就能分出大概10922个格子。total_chunks就是这个总数。

已经用掉的格子数（used_chunks） 当前这个货架上已经被占用的格子数量，它应该小于等于total_chunks。

空闲的格子数（free_chunks） total_chunks减去used_chunks，就是空闲的格子数，注意，这些空闲格子只在这个货架内部有效，不能给其他大小的数据用。

被主动淘汰的格子数（mem_requested） 当内存满了，Memcached会根据LRU（最近最少使用）算法淘汰一些旧数据来腾空间，这个值记录了在这个货架上，因为内存不足而被淘汰掉的缓存项所占用的总字节数，如果这个数字增长得很快，说明这个尺寸的数据非常活跃，但分配给它的内存可能不太够，导致频繁地“踢掉”旧数据。

如何用这份“报告”发现问题？

树叶云觉得,看懂数据是为了解决问题，通过stats slabs，你主要能发现两个大问题：

• 内存浪费问题：如果你发现某个货架的chunk_size是100字节，但你存进去的数据平均只有50字节，那么每个格子就浪费了将近一半的空间，更常见的是，如果你的业务数据大小很分散，可能会导致Memcached创建了很多不同的货架，每个货架都可能有一些空闲格子用不上，但内存又被占着，这就是一种内部碎片，这时候，你可能需要调整Memcached的启动参数（比如-f因子）来优化不同货架之间格子大小的增长比例，让格子尺寸更贴合你的数据。

• 热点数据内存不足问题：如果你发现某个货架的curr_items总是接近total_chunks，而且mem_requested增长得飞快，说明这个尺寸的数据访问非常频繁，但分配给它的“专属货架”太小了，导致数据频繁地被换入换出，缓存命中率会下降，这时候，你可能需要考虑给Memcached分配更多的总内存，或者通过调整参数，让这个尺寸的货架能分配到更多的页（total_pages）。

简单总结一下,stats slabs就像是你Memcached内存仓库的“库管日志”，它能帮你看清内存是怎么被划分和使用的，有没有“大箱子装小零件”的浪费，或者某个畅销品是不是因为货架太小而总是缺货，定期查看和分析它，能帮助你更好地优化缓存策略，让你的Memcached跑得更高效。

希望树叶云的这番解释,能帮你搞懂stats slabs命令背后的那些事儿。 结束）

来源：根据“树叶云”发布的关于Memcached中stats slabs命令的解读内容整理提供。