为了提高应用程序的数据读取速度,越来越多开发者在软件产品中使用内存数据库来提高产品的性能。实验室在现有的产品中也使用了Memcached内存数据库,以提高产品的使用体验。但由于Memcached内存数据库属于开源软件,并不完全适合实验室产品需求,为此,本文以Memcached为基础,研究与实现一套更适用于现有产品的内存数据库系统MEMDB。首先,本文针对目前产品中用到的内存数据库Memcached在使用过程中发现的不足进行了分析。Memcached作为内存数据库,虽然有良好的性能,但是也存在客户端无法自动更新节点信息、负载均衡没有考虑数据节点内存容量的差异、不支持持久化等问题。本文以解决这些问题为出发点,提出了MEMDB内存数据库系统的架构,该系统由监控节点、客户端以及数据节点三部分构成。其次,本文对MEMDB系统三部分进行详细的设计和实现。监控节点作为系统的大脑,保存和更新系统拓扑信息,维护整个系统的运行状况。监控节点通过集群策略避免单点故障导致系统瘫痪,同时使用Paxos协议在集群中选择一个节点作为主节点,通过该节点维护监控集群其他节点上信息的一致性,并利用心跳技术检测系统中各个节点的运行状况。客户端向应用提供操作MEMDB系统的API接口,负责系统的负载均衡和读写分离任务。客户端利用从监控节点获得数据节点拓扑信息和副本放置规则,并结合CRUSH算法计算出数据对象和数据节点之间的映射关系。客户端利用系统对同份数据保存多个副本实现数据的读写分离操作,提高系统的整体性能。数据节点使用Memcached的内存分配机制,对Memcached的内存淘汰算法进行改进,采用LRU₂算法来减少热点数据被频繁换出带来的影响,以提高热点数据的命中率。数据节点利用同步复制策略来保证副本节点间数据的一致性,使用持久化操作,将客户端的操作命令以日志方式保存在磁盘中,并定期对持久化文件进行重构,控制好持久化文件的大小。最后,根据上面对MEMDB系统的设计和实现,并在实验室云平台中部署一套MEMDB系统,对其进行了详细的测试和分析。测试结果表明整个系统符合最初的设计需求,具有较高的可用性。