有这样一个场景：使用getMulti一次性读取一个系列的所有手机100个key，请求了100万次，系统最初只有一个MC服务器，随着访问量的增加，负载加大了，于是增加了几个MC服务器，但结果负载反而更加大了。
原因是开始那100个key在一台服务器上获取，现在分不到了几MC服务器，需要访问的服务器增多了，而关键性的因素是我们用到的MC客户端memcached-client，其中的AscIIClient如下：
public Map<String, Object> getMulti(String[] keys, Integer[] hashCodes, boolean asString)
{
if ((keys == null) || (keys.length == 0)) {
if (log.isErrorEnabled())
log.error(“missing keys for getMulti()”);
return null;
}
Map cmdMap = new HashMap();
String[] cleanKeys = new String[keys.length];
for (int i = 0; i < keys.length; i++) {
String key = keys[i];
if (key == null) {
if (log.isErrorEnabled())
log.error("null key, so skipping");
}
else
{
Integer hash = null;
if ((hashCodes != null) && (hashCodes.length > i)) {
hash = hashCodes[i];
}
cleanKeys[i] = key;
try {
cleanKeys[i] = sanitizeKey(key);
}
catch (UnsupportedEncodingException e) {
if (this.errorHandler != null)
this.errorHandler.handleErrorOnGet(this, e, key);
if (log.isErrorEnabled())
log.error("failed to sanitize your key!", e);
continue;
}
SchoonerSockIO sock = this.pool.getSock(cleanKeys[i], hash);
if (sock == null) {
if (this.errorHandler != null) {
this.errorHandler.handleErrorOnGet(this, new IOException("no socket to server available"), key);
}
}
else
{
if (!cmdMap.containsKey(sock.getHost())) {
cmdMap.put(sock.getHost(), new StringBuilder("get"));
}
((StringBuilder)cmdMap.get(sock.getHost())).append(new StringBuilder().append(" ").append(cleanKeys[i]).toString());
sock.close();
}
}
}
if (log.isDebugEnabled()) {
log.debug(new StringBuilder().append("multi get socket count : ").append(cmdMap.size()).toString());
}
Map ret = new HashMap(keys.length);
new NIOLoader(this).doMulti(asString, cmdMap, keys, ret);
for (int i = 0; i < keys.length; i++)
{
if ((!keys[i].equals(cleanKeys[i])) && (ret.containsKey(cleanKeys[i]))) {
ret.put(keys[i], ret.get(cleanKeys[i]));
ret.remove(cleanKeys[i]);
}
}
if (log.isDebugEnabled())
log.debug(new StringBuilder().append("++++ memcache: got back ").append(ret.size()).append(" results").toString());
return ret;
}
请求多台服务器是串行的，结果导致客户端操作时间累加，请求堆积，最终导致性能下降。
解决方法有两个：
一是把串行请求改为并行请求，可以参考spymemcached的并行实现：
- 第一步，将本次操作构造成一个针对每个 node 的 Operation 对象，加入连接对象中；
- 第二步，在连接对象中，将所有的 node 操作放入 addedQueue 队列，然后触发 Selector 方式异步非阻塞的执行；
一是把key根据一个系列的手机散列不同的MC服务器上，这样就达到请求一台服务器获取所有的内容了，不过根据就不同的业务场景散列方法也不同，比较不好处理。
或者不使用getMulti这个方法了
必须使用getMulti方法的时候可以把缓存数据复制到另一个memcache集群上，一个集群负责读取一半的keys，但是又会引发需要更多的CPU的问题。
旁观者的博客也分析了这类分析，很透彻，提供给大家参考下
