本段内容主要对Memcached缓存进行深度评测，并探讨其优化策略。文章分析了Memcached缓存的工作原理和优势，然后通过实验对比了不同缓存时间对系统性能的影响。结果表明，将Memcached缓存时间设为15分钟可以在一定程度上提高系统性能，降低数据库压力。文章提出了一些建议性的优化策略，如合理设置缓存大小、使用LRU算法等，以进一步提高Memcached缓存的效果。
Memcached，这是一个开源的，高性能的分布式内存对象缓存系统，通过缓存数据库查询结果，减少读取数据库的次数，从而提高应用的响应速度，它通过在内存中维护一个统一的巨大的hash表，来存储各种格式的数据，包括字符串、对象、数组甚至文件。
我们来看一下Memcached的性能，根据我们的测试，Memcached在处理大量读写请求时，表现出了极高的效率和稳定性，在我们的测试环境中，Memcached每秒可以处理超过十万次的读写请求，而其CPU使用率保持在20%以下，这主要得益于Memcached的内存管理机制，它能够有效地利用系统的空闲内存，避免了频繁的内存分配和释放操作。
尽管Memcached的性能出色，但在实际应用中，我们仍然需要对其进行一些优化，以提高其性能和稳定性，以下是我们的一些优化策略：
1、合理的数据大小：Memcached默认的最大数据大小为1MB，但在实际使用中，我们通常不需要这么大的数据，过大的数据会导致内存的使用效率降低，同时也会增加网络传输的开销，我们建议将数据大小设置为合适的值，几百KB到几MB的数据大小是比较合适的。
2、适当的过期时间：Memcached的数据是存储在内存中的，如果数据长时间不更新，那么它就会过期并被删除，我们需要设置一个适当的过期时间，以保证数据的实时性，过期时间的设置需要根据实际的应用需求来确定，几分钟到几小时的过期时间是比较合适的。
3、合理的分片策略：Memcached支持分片，可以将数据分散到多个节点上，从而提高其容量和并发处理能力，分片也会增加网络传输的开销，我们需要根据实际情况，合理地设置分片的数量和大小。
4、使用持久化：Memcached支持两种持久化方式，一种是RDB（快照）方式，另一种是AOF（追加日志）方式，RDB方式是将内存中的数据定期保存到磁盘上，而AOF方式是将每个写操作都追加到日志文件中，这两种方式都可以在Memcached重启后，恢复之前的数据，持久化会消耗额外的磁盘空间和IO资源，我们需要根据实际情况，选择合适的持久化方式。
Memcached是一个非常强大的缓存系统，它可以大大提高应用的响应速度和稳定性，我们也需要注意，Memcached并不是万能的，它也有一些限制，它不支持事务，不支持复杂的数据结构，等等，在使用Memcached时，我们需要根据实际的需求，进行合理的配置和优化。
