最佳做法

本頁說明使用 Memorystore for Memcached 時的最佳做法。

設計應用程式架構，處理快取未命中情況

您應遵循標準的快取設計最佳做法，設計快取來處理快取未命中和服務無法使用的情況。如要瞭解 Memorystore for Memcached 的運作時間承諾，請參閱服務水準協議。

設計應用程式時，請確保快取未命中和暫時服務停機不會導致應用程式無法從 Memcached 執行個體支援的基礎資料庫擷取資料。

此外，如果遇到鍵空間無法使用的情況，請稍後再以指數輪詢方式重試。 請務必設定時間限制，讓重試策略在時間到期後停止。

連線至 Memcached 節點

使用 set、get 和 delete 等指令查詢 Memcached 節點時，應直接連線至節點的 IP 位址。您可以在自動探索端點上執行這些指令，但我們不建議這麼做，因為這會導致應用程式效能降低。

建議您使用 Memorystore for Memcached 自動探索服務。當您在叢集中新增或移除節點時，這項服務會自動管理叢集 IP 位址。如要瞭解如何為叢集設定自動探索功能，請參閱「使用自動探索服務」。

正確設定 max-item-size 參數

本節說明如何妥善設定 max-item-size 參數。如需調整這項設定參數的步驟，請參閱「設定 Memcached 執行個體」。如需可用的 Memcached 設定參數完整清單，請參閱「Memcached 設定」。

支援的值和預設值

如果是開放原始碼 Memcached，max-item-size 的最小值為 1KiB，最大值為 1 GiB，預設值為 1 MiB。如果是 Memorystore for Memcached，最小值為 512 KiB，最大值為 128 MiB，預設值為 1 MiB。此外，您為這項設定設定的任何值都必須可被 512 KiB 整除。

快取大於設定 max-item-size 的項目

如果您嘗試快取大於設定 max-item-size 的項目，Memcached 會導致作業失敗並傳回 false。如果可以，請在應用程式中建構邏輯，從 Memcached OSS 用戶端顯示這項錯誤，以便進行偵錯。嘗試快取大於所設 max-item-size 的項目，可能會導致執行個體延遲時間過長。

將 max-item-size 設為最大值

您可以將 max-item-size 參數設為最大值，解決部分問題，但這並非最佳做法，因此不應在正式環境中使用這項策略。Memcached 記憶體管理是以 Slab 為基礎，如果儲存的項目大於 Slab，就會導致記憶體分配效率不彰。

避免 max-item-size 設定問題

首先，請找出快取所需的項目大小上限。將 max-item-size 設為略大於最大項目大小，做為安全邊際。

請注意，寫入快取的數值大小可能會隨時間在應用程式中變更。此外，叢集也可能設定錯誤 (例如從一個環境遷移至另一個環境時)。您還可以採取額外措施，在應用程式中驗證項目大小上限，這樣一來，如果應用程式嘗試快取大於設定的項目，系統就會拒絕要求。

如何平衡不平衡的 Memcached 叢集

叢集不平衡的原因和相關風險

在極少數情況下，建立 Memcached 執行個體時，節點可能會在區域的各個可用區中分布不均。如果佈建叢集時，某個可用區無法使用，就會發生這種情況。

叢集不平衡會增加資料遺失的可能性，因為節點的分布不夠平均。當故障的可用區恢復連線時，叢集不會自動重新平衡。

如何重新平衡叢集

如要重新平衡叢集，請暫時增加叢集中的節點數，然後將節點數調回原始數量。透過這種先增加再減少節點數的調度方式，Memorystore for Memcached 系統就能在可用區之間平均分配節點。

使用這個方法重新平衡叢集是否成功，取決於相關區域的可用性。 Google Cloud 目前不會列出可用/無法使用的區域，因此只有在節點於擴充作業期間正確平衡時，您才能判斷區域是否處於連線狀態。

Cloud Monitoring 最佳做法

如要追蹤快取效能的變化，請使用 Cloud Monitoring 監控一些重要的 Memorystore for Memcached 指標：

  • 記憶體用量 (memcache.googleapis.com/node/cache_memory)
  • CPU 使用率百分比 (memcache.googleapis.com/node/cpu/utilization)

長期追蹤這兩項指標，有助於判斷叢集的使用效率，以及是否應考慮增加或減少叢集大小。

舉例來說，如果指標顯示記憶體用量和 CPU 用量隨著時間增加，且已超過 80%，這種趨勢可能還會持續下去。因此，您可能會提早增加執行個體大小，讓快取有空間儲存新值，因應應用程式資源需求增加的情況。

建議您設定快訊，在記憶體用量和 CPU 使用率達到 80% 時收到通知。

或者，追蹤這些指標一段時間後，可能會發現您目前並未充分運用所有空間和 CPU 資源。在這種情況下，縮減叢集大小會更具成本效益。

後續步驟