Memcached — это высокопроизводительная распределительная система кэширования в памяти, которая позволяет ускорять веб-приложения путем уменьшения нагрузки на базы данных. В продакшене, корректная настройка и осведомленное использование Memcached являются очень важными для стабильности и эффективности.

Основные подходы к работе с Memcached в реальных проектах
Memcached часто испоьзуется для кеширования результатов SQL-запросов, HTML-фрагментов и API-ответов, и сессий пользователей, чтобы ускорить работу сервера и уменьшить нагрузку на него.
Есть несколько общих подходов к работе с Memcached, основные из которых:
- Lazy loading (ленивая загрузка), где данные загружаются в кэш только на первом запросе. Такой подход не подходит для динамических данных.
- Write-Through / Write-Behind, где данные попадая в базу записывают в кэш одновременно (write-through) или с задержкой (write-behind). Этот подход обеспечивает синхронизацию кэша и базы данных.
- Cache Aside (On-Demand), где приложение сначала проверяет кэш, а если не находит там данных обращается к базе и после помещает результат в Memcached.
Базовые и продвинутые команды Memcached с примерами
Базовые команды:
- set — сохраняет данные в кэш:
set user:123 0 3600 27 {“id”:123,”name”:”Alice”}
- get — извлекает данные:
get user:123
- delete — удаляет ключ:
delete user:123
Продвинутые команды:
- add — добавляет ключ только если его нет:
add session:xyz 0 600 “data”
- replace — заменяет значение только если ключ существует:
replace user:123 0 3600 {“id”:123,”name”:”Bob”}
- incr / decr — увеличение/уменьшение числового значения:
incr pageviews:456 1 decr pageviews:456 1
- stats — получение статистики сервера:
stats
Аналоги и схожие команды для работы с кэшем
Есть несколько систем кэширования, похожих на Memcached, например Radis, Ehcache, и APCu. В этих системах команды, работающие для Memcached совпадают по смысле. Например, совпадают команды SET, GET, DELETE, INCR.
Наиболее эффективные сценарии внедрения Memcached в продакшене
Есть несколько способов внедрить Memcached на этапе продакшена; систему можно использовать в:
- Кэшировании результатов тяжелых запросов к базе данных.
- API Gateway, где Memcached сохраняет ответы API.
- Сессиях пользователей, где кэш помогает хранить сессии между серверами.
- Кэширования часто используемых данных, таких как справочники, настройки, или рейтинги.
Читайте также: Оптимизация скорости загрузки: настройка кэширования и сжатия в .htaccess
Автоматизация процессов кэширования: практические идеи и кейсы
Memcached можно использовать во многих сценариях автоматизации, например сделать:
- Автоматическое обновление кэша при внесении изменений в данные.
- Автоматическое масштабирование кластера Memcached при увеличении нагрузки.
- Автоматическое резервное копирования данных кэша.
- Автоматическое очищение устаревших данных в кэше.
- Автоматическая загрузка нескольких ключей одновременно, сокращая количество сетевых запросов.
Настройка безопасности и контроль доступа к Memcached
Memcached не имеет встроенной аутентификации, поэтому следует ограничить доступ используя брендмауэры, VPN, и контейнеризацию, для большей изоляции процессов.
Также можно включить SASL-аутентификацию, если Memcached собран с поддержкой SASL, и зашифровать трафик через тунель (SSH).
Мониторинг производительности и оптимизация параметров под нагрузку
Чтобы понять насколько хорошо работает система, обращайте внимание на:
- hit ratio — доля попаданий в кэш;
- evictions — количество удалённых ключей из-за нехватки памяти;
- bytes used / limit — текущая нагрузка на память.
Для оптимицизации можете использовать:
- m — размер выделенной памяти;
- c — максимальное количество одновременных соединений;
- t — количество потоков.
Также можно производить мониторинг через stats, mcstat, Prometheus + Grafana для визуализации.
Ошибки при работе с Memcached и способы их предотвращения
Вот несколько возможных ошибок при работе Memcached:
- Переполнение памяти. Решение: увеличить m или сегментировать данные.
- Низкий hit ratio. Решение: улучшить стратегию ключей, добавить get_multi.
- Слишком короткий TTL. Решение: продумывать срок хранения данных.
- Незащищённый доступ. Решение: использовать firewall и SASL.
- Чрезмерное кэширование больших объектов. Решение: разбивать на части, использовать сжатие.