多半情况下，LRU 会和 哈希表 一起使用，然后我们把这个组合称为 LRU-cache。 在 LRU-cache 中, 哈希表 提供快速索引的功能; 而 LRU 则是将 最近最少使用 （least recently used） 的元素在适当的时机标记为过期，并予以删除，用来防止缓存无限增大。本篇我们

slab allocator (I, II, III) is the core module of the cache system, which largely determines how efficient the bottleneck resource, memory, can be uti

多半情况下，LRU 会和 哈希表一起使用，然后我们把这个组合称为 LRU 缓存在 LRU缓存 中，哈希表提供了快速随机访问对象的能力；而LRU（算法）则用于淘汰很久没用 (least recently used) 的对象，来避免缓存无限增加。我们先大致看下 LRU 组成。 链表从技术上来说，LRU

上次我们看完了内存分配，以及形成待分配列表（free list，即slots）的过程。本篇我们继续查看如何使用建立好的数据结构来分配/回收块内存，并将它们用于存储item。 板配给首先，我们来看 do_slabs_alloc 这个函数对应讨论过的do_slabs_free. 这里do_slabs_a

这次我们继续看用于 板 的内存是如何分配的。 首先我们继续看 slabs_init 的两个实参。第一个是 settings.maxbytes - 控制这个 Memcached 实例可以使用的总内存大小。在传入 slabs_init 之前，这个参数被赋值为全局变量 mem_limit。 void sl