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http://www.chedong.com/blog/archives/001431.html
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
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