Memcache是danga.com的一个项目，最早是为 LiveJournal 服务的，目前全世界不少人使用这个缓存项目来构建自己大负载的网站，来分担数据库的压力。

它可以应对任意多个连接，使用非阻塞的网络IO。由于它的工作机制是在内存中开辟一块空间，然后建立一个HashTable，Memcached自管理这些HashTable。

为什么会有Memcache和memcached两种名称？

其实Memcache是这个项目的名称，而memcached是它服务器端的主程序文件名，

Memcache官方网站：http://www.danga.com/memcached，

2       Memcache工作原理

首先 memcached 是以守护程序方式运行于一个或多个服务器中，随时接受客户端的连接操作，客户端可以由各种语言编写，目前已知的客户端 API 包括 Perl/PHP/Python/Ruby/Java/C#/C 等等。客户端在与 memcached 服务建立连接之后，接下来的事情就是存取对象了，每个被存取的对象都有一个唯一的标识符 key，存取操作均通过这个 key 进行，保存到 memcached 中的对象实际上是放置内存中的，并不是保存在 cache 文件中的，这也是为什么memcached 能够如此高效快速的原因。注意，这些对象并不是持久的，服务停止之后，里边的数据就会丢失。

与许多 cache 工具类似，Memcached 的原理并不复杂。它采用了C/S的模式，在 server 端启动服务进程，在启动时可以指定监听的 ip，自己的端口号，所使用的内存大小等几个关键参数。一旦启动，服务就一直处于可用状态。Memcached 的目前版本是通过C实现，采用了单进程，单线程，异步I/O，基于事件 (event_based) 的服务方式.使用 libevent 作为事件通知实现。多个 Server 可以协同工作，但这些 Server 之间是没有任何通讯联系的，每个 Server 只是对自己的数据进行管理。Client 端通过指定 Server 端的 ip 地址(通过域名应该也可以)。需要缓存的对象或数据是以 key->value 对的形式保存在Server端。key 的值通过 hash 进行转换，根据 hash 值把 value 传递到对应的具体的某个 Server 上。当需要获取对象数据时，也根据 key 进行。首先对 key 进行 hash，通过获得的值可以确定它被保存在了哪台 Server 上，然后再向该 Server 发出请求。Client 端只需要知道保存 hash(key) 的值在哪台服务器上就可以了。

        其实说到底，memcache 的工作就是在专门的机器的内存里维护一张巨大的 hash 表，来存储经常被读写的一些数组与文件，从而极大的提高网站的运行效率。

3       如何使用

• 建立Manager类

1. package com.alisoft.sme.memcached;   
2.   
3. import java.util.Date;   
4.   
5. import com.danga.MemCached.MemCachedClient;   
6. import com.danga.MemCached.SockIOPool;   
7.   
8. public class MemCachedManager {   
9.   
10.     // 创建全局的唯一实例   
11.     protected static MemCachedClient mcc = new MemCachedClient();   
12.   
13.     protected static MemCachedManager memCachedManager = new MemCachedManager();   
14.   
15.     // 设置与缓存服务器的连接池   
16.     static {   
17.         // 服务器列表和其权重   
18.         String[] servers = { "127.0.0.1:11211" };   
19.         Integer[] weights = { 3 };   
20.   
21.         // 获取socke连接池的实例对象   
22.         SockIOPool pool = SockIOPool. getInstance_r();   
23.   
24.         // 设置服务器信息   
25.         pool.setServers(servers);   
26.         pool.setWeights(weights);   
27.   
28.         // 设置初始连接数、最小和最大连接数以及最大处理时间   
29.         pool.setInitConn(5);   
30.         pool.setMinConn(5);   
31.         pool.setMaxConn(250);   
32.         pool.setMaxIdle(1000 * 60 * 60 * 6);   
33.   
34.         // 设置主线程的睡眠时间   
35.         pool.setMaintSleep(30);   
36.   
37.         // 设置TCP的参数，连接超时等   
38.         pool.setNagle(false);   
39.         pool.setSocketTO(3000);   
40.         pool.setSocketConnectTO(0);   
41.   
42.         // 初始化连接池   
43.         pool.initialize();   
44.   
45.         // 压缩设置，超过指定大小（单位为K）的数据都会被压缩   
46.         mcc.setCompressEnable(true);   
47.         mcc.setCompressThreshold(64 * 1024);   
48.     }   
49.   
50.       
51.     protected MemCachedManager() {   
52.   
53.     }   
54.   
55.       
56.     public static MemCachedManager  getInstance_r() {   
57.         return memCachedManager;   
58.     }   
59.   
60.       
61.     public boolean add(String key, Object value) {   
62.         return mcc.add(key, value);   
63.     }   
64.   
65.     public boolean add(String key, Object value, Date expiry) {   
66.         return mcc.add(key, value, expiry);   
67.     }   
68.   
69.     public boolean replace(String key, Object value) {   
70.         return mcc.replace(key, value);   
71.     }   
72.   
73.     public boolean replace(String key, Object value, Date expiry) {   
74.         return mcc.replace(key, value, expiry);   
75.     }   
76.   
77.       
78.     public Object  get_r(String key) {   
79.         return mcc. get_r(key);   
80.     }   
81.   
82.     public static void main(String[] args) {   
83.         MemCachedManager cache = MemCachedManager. getInstance_r();   
84.         cache.add("hello", 234);   
85.         System.out.print("get value : " + cache. get_r("hello"));   
86.     }   
87. }  

 建立数据对象