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Memcached 的内存管理机制主要基于 Slab Allocator（内存分配器）和 LRU（Least Recently Used，最近最少使用）算法。具体机制如下：
Slab Allocator：
- Memcached 将内存划分为多个 Slab Class，每个 Slab Class 包含多个固定大小的内存块（Chunk）。
- 每个 Slab Class 的内存块大小是固定的，且按指数增长（例如 64B、128B、256B 等）。
- 当存储数据时，Memcached 会根据数据大小选择最合适的 Slab Class，并将数据存储在对应的内存块中。
- 这种机制减少了内存碎片，提高了内存利用率。
LRU 算法：
- 当内存不足时，Memcached 使用 LRU 算法淘汰最近最少使用的数据。
- 每个 Slab Class 维护一个独立的 LRU 链表，用于管理该 Slab Class 中的数据。
- 当需要淘汰数据时，Memcached 会从 LRU 链表的尾部开始删除数据。
内存回收：
- 当某个 Slab Class 的内存块被释放时，Memcached 会将其标记为空闲，供后续使用。
- 如果某个 Slab Class 的内存块长时间未被使用，Memcached 会将其回收并分配给其他 Slab Class。
本题详细解读
Slab Allocator 的工作原理
Slab Allocator 是 Memcached 内存管理的核心机制。它的主要目的是减少内存碎片并提高内存分配效率。具体工作流程如下：
内存划分：
- Memcached 启动时，会将内存划分为多个 Slab Class。
- 每个 Slab Class 包含多个固定大小的内存块（Chunk），这些内存块的大小按指数增长。
数据存储：
- 当存储数据时，Memcached 会根据数据大小选择最合适的 Slab Class。
- 如果数据大小小于某个 Slab Class 的内存块大小，Memcached 会将该数据存储在对应的内存块中。
内存分配：
- 如果某个 Slab Class 的内存块不足，Memcached 会从系统申请新的内存，并将其划分为该 Slab Class 的内存块。
- 如果系统内存不足，Memcached 会触发 LRU 算法淘汰数据。
LRU 算法的作用
LRU 算法用于在内存不足时淘汰数据，确保 Memcached 能够高效利用内存。具体流程如下：
LRU 链表：
- 每个 Slab Class 维护一个独立的 LRU 链表，用于管理该 Slab Class 中的数据。
- 链表头部存储最近使用的数据，链表尾部存储最近最少使用的数据。
数据淘汰：
- 当需要淘汰数据时，Memcached 会从 LRU 链表的尾部开始删除数据。
- 被删除的数据会被标记为空闲，供后续使用。
内存回收机制
Memcached 的内存回收机制确保内存能够被高效利用。具体流程如下：
空闲内存块：
- 当某个 Slab Class 的内存块被释放时，Memcached 会将其标记为空闲。
- 空闲内存块可以被重新分配给其他 Slab Class 使用。
内存回收：
- 如果某个 Slab Class 的内存块长时间未被使用，Memcached 会将其回收并分配给其他 Slab Class。
- 这种机制确保内存能够被动态调整，以适应不同的数据存储需求。
通过 Slab Allocator 和 LRU 算法的结合，Memcached 实现了高效的内存管理机制，能够在高并发场景下提供稳定的性能。