启用MEMCACHE_COMPRESSED压缩，“扩容”MemCache…

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尝试：
启用了PHPmemcache_set()函数中的 MEMCACHE_COMPRESSED压缩选项，而memcache_get()可以在后续读取过程中自动对压缩的缓存对象进行解压缩。

效果：
测试了一下，对于博客大巴目前的应用来说，启用压缩后，相同的容量（2G）存储的对象数量增加了约一倍，缓存命中率从50%左右，提高到了60%左右。进一步提高命中率硬件投入还是必须的，又增加了2倍的内存后终于做到了缓存命中率提高到90%；

前提0： 内存缓存有用，且命中率值得提升；
从60%提高到90%，还是从90%提高到95%，要看hit后的性能能够提升是否值得；

前提1：MemCached已经用满
先用memcached-tool查看一下memcached的容量统计，看memcached是不是已经用满了。如果充分运行时MemCached的空间尚未用满，启用一下压缩是没有意义的； 而且：发现没有用满的MemCached，最好减少相应MemCached的容量，空余出更多内存给其他服务做缓存；

前提2： 压缩率
缓存的数据的确有大于几百字节的，如果都是小于100字节的键值对，压缩可能反而带来膨胀。由于缓存对象的大小在Memcached中都是按照固定大小分块存储的，最小也要88 B。所以对于过小数据带来的压缩膨胀并不是太大的问题；

前台应用的CPU损耗：
对数据的额外压缩CPU损耗远远低于缓存命中率提升减少后台数据库访问带来的性能提升，和http的gzip/deflate压缩类似，压缩后数据一般为原数据大小的30%左右，节省了70%的传输性能消耗所得会大于文件压缩带来的性能损耗；

以下是启用压缩后的一个MemCached的数据块分布：

# Item_Size Max_age 1MB_pages Count Full?
1 104 B 342694 s 60 604918 yes<==原先最小大部分分布在88 B看来还是有些膨胀的
2 136 B 344213 s 39 300690 yes
3 176 B 324647 s 145 863765 yes
4 224 B 347049 s 52 243412 yes
5 280 B 332911 s 47 175968 yes
6 352 B 257080 s 114 339491 yes
7 440 B 330976 s 39 92934 yes
8 552 B 310225 s 51 96849 yes
9 696 B 305251 s 68 102407 yes
10 872 B 298607 s 74 88947 yes
11 1.1 kB 276463 s 70 66919 yes
12 1.3 kB 279819 s 79 60198 yes
13 1.7 kB 293690 s 97 59073 yes
14 2.1 kB 304436 s 116 56492 yes
15 2.6 kB 298020 s 102 39576 yes
16 3.3 kB 324546 s 100 31000 yes
17 4.1 kB 321757 s 97 24056 yes
18 5.2 kB 320132 s 91 18018 yes
19 6.4 kB 332232 s 89 14062 yes
20 8.1 kB 330696 s 81 10287 yes
21 10.1 kB 329582 s 76 7676 yes
22 12.6 kB 337278 s 72 5832 yes
23 15.8 kB 348626 s 66 4224 yes
24 19.7 kB 345881 s 56 2856 yes
25 24.6 kB 345825 s 44 1804 yes
26 30.8 kB 333460 s 31 1023 yes
27 38.5 kB 335782 s 22 572 yes
28 48.1 kB 302109 s 17 357 yes
29 60.2 kB 358674 s 18 306 yes
30 75.2 kB 396573 s 17 221 yes
31 94.0 kB 431605 s 11 110 yes
32 117.5 kB 418652 s 7 56 yes
33 146.9 kB 408422 s 3 17 no
34 183.6 kB 277529 s 2 7 no
35 229.5 kB 139156 s 1 3 no
36 286.9 kB 232221 s 1 1 no
37 358.6 kB 1059 s 3 6 yes

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