我有兴趣了解每个memcached实例的以下指标：
我有一种感觉，真正的瓶颈是连接，但是想要在他们的网站上build立memcached安装的人的input。
我运行一个网站，在一个月的过程中看到了数以亿计的页面浏览量。 它分布在多个Web服务器上。 该网站最初是使用基于文件的caching架构进行编码的，该架构不是由Web服务器池共享的; 每个Web服务器都维护着自己的每个页面的caching副本。
出于显而易见的原因，我们正在迁移到memcached。 我们转换了stream量较低但dynamic较多的页面（即“caching命中率较低的页面”），没有问题。 现在我们正在转向更高stream量但更静态的页面（也就是应该看到更高的caching命中率的页面）。 我们已经把交通stream量最低的那个转换成了平均水平，我们已经看到平均每秒从3.5k GETs跳到每秒11k GETs。 平均而言，在任何给定的时间，我们都会看到400-600个连接活动。 我们的连接限制在我们的configuration文件中设置为4k。
考虑到我们仍然有最高的stream量页面来执行，这似乎是研究memcached的可接受范围和上限的好时机。 这样，我们可以确定是否需要扩展到其他memcached实例，然后再将我们网站的stream量最高的部分移至memcached。 我意识到我们的使用现在是没有理由的，但是我想知道什么时候会发生，我想事先知道。
根据我的经验，许多并发连接比GET / SET更重要。 我现在正在查看一个历史的Cacti图，该图表明，memcached实例在最大值（每秒2.8M GET和1.2M SET）上每秒获得大约4M的访问次数。 我怀疑这些数字是真实的。 无论如何，它们只使用一个活动连接。 问题在于，当我使用网站负载testing工具强调testing这个设置时，memcached开始以每秒2-3K的速度访问CPU。 我不得不build立一个memcacheds场来分配负载。 正如您所看到的，memcached可以处理的并发连接数和访问次数之间存在非线性关系。 Memcached似乎开始在一定数量的并发连接上快速降级，你真的需要压力testing你的设置来确定这个关键的数字。
也许更好的方法是看看你的性能与memcached交互的限制。 一些确定整个典型日子的平均响应时间的脚本将是一个很好的开始。
在你的主要问题上：
我认为总的来说，并发活动（获取/设置）的数量在硬件configuration上会有所不同，所以任何响应都是主观的。 我认为find一个更好的方式来衡量相对于自己的环境的成功，以达到正确的目的。 如上所述，压力testing在这个过程中自然是非常重要的。
干杯
有没有预测能力的魔术公式 – 你需要通过实验和数值分析来做到这一点。
我们已经看到从平均每秒3.5k GETs跳到平均每秒11k GETs
如果您认为这是实施更改的结果，那意味着由于性能问题，您之前丢失了三分之二的stream量？
虽然这些指标表明您可以用更less的硬件来服务更多的stream量，但您是否对响应时间进行了测量？ 使用适当的networking模拟？
您需要规划一个架构，允许您控制caching的内容和位置 – 您希望能够轻松地将负载分布到多个具有故障转移function的memcached实例上。 这非常复杂，非常快 – 这是我倾向于离开memcached到最后一个手段的原因之一 – 而不是前端caching。 另一个原因是，在我testing过的地方，与其他共享数据的方法（前端反向代理，中间调优，后端分布式共享存储）相比，其收益微不足道。 但是我非常清楚架构需要反映用于构build系统的组件 – 我的经验主要是中等规模的LAMPtypes的系统 – 但是具有分离的应用服务器层的模型是非常不同的。