服务端缓存所提供的最重要功能。其既可以提高单个请求的响应速度，又可以降低服务层及数据库层的压力。
memcache是一个内存缓存系统，通过读取内存中数据和对象减少访问数据库的次数，从而提高效率。memcache是以key-value形式存放的hashmap。
memcache使用模型图（借鉴别的博客）：
memcache集群之间是不会通信的（与之形成对比的，比如JBoss Cache，某台服务器有缓存数据更新时，会通知集群中其他机器更新缓存或清除缓存数据），完全依赖于客户端实现。
MemCache一次写缓存的流程：
1、应用程序输入需要写缓存的数据
2、API将Key输入路由算法模块，路由算法根据Key和MemCache集群服务器列表得到一台服务器编号
3、由服务器编号得到MemCache及其的ip地址和端口号
4、API调用通信模块和指定编号的服务器通信，将数据写入该服务器，完成一次分布式缓存的写操作
一个大型服务 常常拥有上百个Memcached实例。而在这上百个Memcached实例中所存储的数据则不尽相同。由于这种数据的异构性，我们需要在访问由 Memcached所记录的信息之前决定在该服务端缓存系统中到底由哪个Memcached实例记录了我们所想要访问的数据
如上图所示，用户需要通过一个Memcached客户端来完成对缓存服务所记录信息的访问。该客户端知道服务端缓存系统中所包含的所有 Memcached服务实例。在需要访问具有特定键值的数据时，该客户端内部会根据所需要读取的数据的键值，如“foo”，以及当前Memcached缓存服务的配置来计算相应的哈希值，以决定到底是哪个Memcached实例记录了用户所需要访问的信息。在决定记录了所需要信息的Memcached实例之后，Memcached客户端将从配置中读取该Memcached服务实例所在地址，并向该Memcached实例发送数据访问请求，以从该 Memcached实例中读取具有键值“foo”的信息。在各个论坛的讨论中，这被称为是Memcached的两阶段哈希（Two-stage hash）。
（一） 集群实现原理：
一致性Hash算法：
具体算法过程为：先构造一个长度为232次方的整数环（这个环被称为一致性Hash环），根据节点名称的Hash值（其分布为[0, 232-1]）将缓存服务器节点放置在这个Hash环上，然后根据需要缓存的数据的Key值计算得到其Hash值（其分布也为[0, 232-1]），然后在Hash环上顺时针查找距离这个Key值的Hash值最近的服务器节点，完成Key到服务器的映射查找。
就如同图上所示，三个Node点分别位于Hash环上的三个位置，然后Key值根据其HashCode，在Hash环上有一个固定位置，位置固定下之后，Key就会顺时针去寻找离它最近的一个Node，把数据存储在这个Node的MemCache服务器中。
（二）MemCache实现原理
首先要说明一点，MemCache的数据存放在内存中，存放在内存中个人认为意味着几点：
1、访问数据的速度比传统的关系型数据库要快，因为Oracle、MySQL这些传统的关系型数据库为了保持数据的持久性，数据存放在硬盘中，IO操作速度慢
2、MemCache的数据存放在内存中同时意味着只要MemCache重启了，数据就会消失
3、既然MemCache的数据存放在内存中，那么势必受到机器位数的限制，这个之前的文章写过很多次了，32位机器最多只能使用2GB的内存空间，64位机器可以认为没有上限
然后我们来看一下MemCache的原理，MemCache最重要的莫不是内存分配的内容了，MemCache采用的内存分配方式是固定空间分配，还是自己画一张图说明：
这张图片里面涉及了slab_class、slab、page、chunk四个概念，它们之间的关系是：
1、MemCache将内存空间分为一组slab
2、每个slab下又有若干个page，每个page默认是1M，如果一个slab占用100M内存的话，那么这个slab下应该有100个page
3、每个page里面包含一组chunk，chunk是真正存放数据的地方，同一个slab里面的chunk的大小是固定的
4、有相同大小chunk的slab被组织在一起，称为slab_class
MemCache内存分配的方式称为allocator，slab的数量是有限的，几个、十几个或者几十个，这个和启动参数的配置相关。