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1、总结：用户态内存管理 + hash 表存储；没有负载均衡，考得就是 hash 和 key server 的 key 数量。内存管理和大 HASH 表多 Memcached 服务器负载均衡Posted by admin in Web 我们的多个应用上都应用了 memcached 来做 cache但现在的应用的模式都一样只使用一台 memcached 服务器这样当改服务器挂掉后所有的 cache 数据全都没有了只能重新生成其实，memcached 本身是支持多个 server 的也能实现 cache 的分布式存储比如，对于 python，我们可以这样来初始化client = 192.168.95.
2、50:11222,192.168.95.51:11222mc = memcache.Client(client,debug=0)这样，当我们 set 数据时memcahced 的 client 会根据 key 的 hash 值和服务器的数目取模来计算出该 key 对应的server然后将 key 和 value 保存在对应的 server 的 memcached 中get 取数据也类似，到对应 server 上去取采用多 server，需要注意的地方：1.由于它是按照 key 和服务器数目来计算对应 server所以，我们自己部署在多 server 上的 app 应用在初始化 client 时，必须使用同样的配置也即服务器列表必须完全一致否则，可能会出现不同的 app 应用计算某个 key 对应的 server 不一致的情况2.如果有一台 memcached 服务器出现了问题不会影响其它服务器的 cache 数据，只是该 server 的 cache 全部丢失对于 python 的 client，会自动检测服务器的情况发现某个 server 挂了后，就不会往该 server 上 set 和 put 数据了当 server 起来后，就会又恢复正常这样，可能会造成在 down 掉的那短时间内同一个 key 数据可能会存放在2个 server 上
