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外观

Memcached 内存监控 ​

内存监控核心指标 ​

内存使用率 ​

监控方式：

  • 通过 stats 命令查看 bytes 和 limit_maxbytes 指标
  • 计算公式：内存使用率 = (bytes / limit_maxbytes) × 100%

监控工具：

bash
# 使用 telnet 查看
$ telnet localhost 11211
stats

# 使用 memcached-tool 查看
$ memcached-tool localhost:11211 stats

空闲内存 ​

监控内容：

  • bytes_free：剩余可用内存字节数
  • curr_items：当前存储的键值对数量
  • total_items：累计存储的键值对数量

监控脚本示例：

python
#!/usr/bin/env python3
import telnetlib

def get_memcached_stats(host, port):
    tn = telnetlib.Telnet(host, port)
    tn.write(b"stats\r\n")
    tn.write(b"quit\r\n")
    response = tn.read_all().decode('utf-8')
    stats = {}
    for line in response.split('\n'):
        if line.startswith('STAT '):
            parts = line.split()
            stats[parts[1]] = parts[2]
    return stats

stats = get_memcached_stats('localhost', 11211)
bytes_used = int(stats['bytes'])
bytes_max = int(stats['limit_maxbytes'])
mem_usage = (bytes_used / bytes_max) * 100
print(f"内存使用率: {mem_usage:.2f}%")
print(f"空闲内存: {bytes_max - bytes_used} 字节")

内存分配效率 ​

关键指标：

  • malloc_fails：内存分配失败次数
  • cmd_flush：清空缓存命令执行次数
  • evictions：LRU 驱逐键值对数量

监控逻辑：

  • 若 malloc_fails > 0，表明内存分配存在问题
  • 高 evictions 率可能意味着内存不足或缓存策略不合理

内存监控工具 ​

内置监控命令 ​

stats 命令：

bash
$ telnet localhost 11211
stats
STAT bytes 104857600
STAT limit_maxbytes 1073741824
STAT curr_items 10000
STAT total_items 50000
STAT bytes_free 968884224
STAT evictions 100
STAT malloc_fails 0
END

stats items 命令：

bash
$ telnet localhost 11211
stats items
STAT items:1:number 1000
STAT items:1:age 3600
STAT items:1:evicted 50
STAT items:1:evicted_nonzero 0
STAT items:1:outofmemory 0
STAT items:1:tailrepairs 0
END

第三方监控工具 ​

Prometheus + Grafana：

  • 使用 memcached_exporter 采集指标
  • 配置 prometheus.yml：
    yaml
    scrape_configs:
  - job_name: 'memcached'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9150']
  • Grafana 模板：推荐使用 ID 2553 的 Memcached 监控模板

Nagios 监控：

  • 使用 check_memcached 插件
  • 配置示例：
    define service {
  service_description     Memcached Memory Usage
  check_command           check_memcached!11211!-w 80 -c 90
  host_name               memcached-server
}

内存监控策略 ​

实时监控 ​

监控频率：

  • 生产环境建议 10-30 秒采集一次
  • 非生产环境可降低至 1-5 分钟

监控告警阈值：

  • 内存使用率 > 80%：警告
  • 内存使用率 > 90%：严重
  • malloc_fails > 0：严重
  • evictions 突增：警告

历史数据分析 ​

数据保留策略：

  • 核心指标保留 30 天以上
  • 详细指标保留 7 天

趋势分析：

  • 分析内存使用趋势，预测未来需求
  • 识别内存泄漏和异常增长

容量规划：

  • 根据历史数据增长趋势，提前规划内存扩容
  • 建议预留 20% 以上的空闲内存

内存异常检测 ​

内存泄漏检测 ​

检测方法：

  • 观察 bytes 指标持续增长，即使 curr_items 稳定
  • 使用 memcached-tool 查看 slab 分配情况
    bash
    $ memcached-tool localhost:11211 display
# 查看各 slab 类别的内存使用情况

处理步骤：

  1. 确认是否存在内存泄漏
  2. 检查应用程序是否存在未释放的连接
  3. 分析键值对的生命周期
  4. 考虑重启 Memcached 实例

内存碎片检测 ​

检测指标：

  • bytes 与 limit_maxbytes 的差值
  • curr_items 与理论最大容量的差距

碎片率计算公式：

碎片率 = 1 - (实际存储数据大小 / (limit_maxbytes - bytes_free))

处理方法：

  • 定期重启 Memcached 实例（如每周一次）
  • 调整 slab_chunk_max 参数
  • 优化键值对大小分布

常见问题（FAQ） ​

Q1: 如何判断 Memcached 内存是否充足？ ​

A1: 主要通过以下指标判断：

  • 内存使用率低于 80%
  • evictions 率较低（每分钟少于 100 次）
  • malloc_fails 为 0
  • 应用程序缓存命中率稳定

Q2: 为什么 Memcached 显示内存使用率很高，但实际存储的数据量不大？ ​

A2: 可能原因包括：

  • 内存碎片较多
  • 大量小键值对导致 slab 分配效率低下
  • 某些键值对占用了大量内存但未被使用
  • 可通过 memcached-tool 查看 slab 分配情况进行分析

Q3: 如何优化 Memcached 内存使用？ ​

A3: 优化建议：

  • 调整 slab_page_size 参数
  • 合理设置键的过期时间
  • 避免存储过大的键值对
  • 定期清理无效键
  • 考虑使用多实例分片存储

Q4: 内存监控数据应该保留多久？ ​

A4: 建议：

  • 核心指标（内存使用率、evictions、malloc_fails）保留 30 天以上
  • 详细指标（每秒操作数、命中率）保留 7 天
  • 用于容量规划的历史数据可保留 6 个月以上

Q5: 如何设置合理的内存告警阈值？ ​

A5: 建议根据业务场景调整：

  • 高可用场景：警告阈值 70%，严重阈值 85%
  • 一般场景：警告阈值 80%，严重阈值 90%
  • 资源紧张场景：警告阈值 85%，严重阈值 95%
  • 同时结合 evictions 和 malloc_fails 指标设置告警