业务场景需要：
50M键值对，每个2K，总共100G内存。
大约40％的键值会在一秒钟内发生变化。
Java应用程序需要Get（）一次并为每个更改的对设置一次（），它将是50M * 40％* 2 = 4M qps（每秒查询数）。
我们测试了memcached - 显示了非常有限的qps 我们的基准测试与此处显示的结果非常相似 http://xmemcached.googlecode.com/svn/trunk/benchmark/benchmark.html
10,000左右的qps是一个memcached服务器的限制。
这意味着我们在业务场景中需要40个分区的memcached服务器 - 这看起来非常不经济且不切实际。
根据您的经验，基于memcached的设计性能，基准测试是否准确？
调整memcached系统（客户端或服务器）的任何建议？
还是能够更经济地满足要求的任何其他替代内存存储系统？
非常感谢提前！
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如果你看一下你所谈到的基准测试中的图表，你需要意识到在许多这些实例中，限制是网络而不是memcached。例如，如果您的所有项目都有2k值，那么GigE网络上的最大吞吐量大约为65k ops / sec。 （1024 * 1024 *二千○四十八分之一百二十八= 65536）。 Memcached每秒可以执行比这更多的操作。我个人达到200K操作/秒（我认为）512b值，我听说其他人的吞吐量比我高得多。这完全取决于网络。
此外，memcached几乎没有以10k ops / sec做任何事情。我的猜测是你的基准测试没有利用并发性。