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嘗試：
啟用了PHPmemcache_set()函數中的 MEMCACHE_COMPRESSED壓縮選項，而memcache_get()可以在後續讀取過程中自動對壓縮的緩存對象進行解壓縮。
效果：
測試了一下，對於博客大巴目前的應用來說，啟用壓縮後，相同的容量（2G）存儲的對象數量增加了約一倍，緩存命中率從50%左右，提高到了60%左右。進一步提高命中率硬件投入還是必須的，又增加了2倍的內存後終於做到了緩存命中率提高到90%；
前提0： 內存緩存有用，且命中率值得提升；
從60%提高到90%，還是從90%提高到95%，要看hit後的性能能夠提升是否值得；
前提1：MemCached已經用滿
先用memcached-tool查看一下memcached的容量統計，看memcached是不是已經用滿了。如果充分運行時MemCached的空間尚未用滿，啟用一下壓縮是沒有意義的； 而且：發現沒有用滿的MemCached，最好減少相應MemCached的容量，空余出更多內存給其他服務做緩存；
前提2： 壓縮率
緩存的數據的確有大於幾百字節的，如果都是小於100字節的鍵值對，壓縮可能反而帶來膨脹。由於緩存對象的大小在Memcached中都是按照固定大小分塊存儲的，最小也要88 B。所以對於過小數據帶來的壓縮膨脹並不是太大的問題；
前台應用的CPU損耗：
對數據的額外壓縮CPU損耗遠遠低於緩存命中率提升減少後台數據庫訪問帶來的性能提升，和http的gzip/deflate壓縮類似，壓縮後數據一般為原數據大小的30%左右，節省了70%的傳輸性能消耗所得會大於文件壓縮帶來的性能損耗；
以下是啟用壓縮後的一個MemCached的數據塊分布：
# 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看來還是有些膨脹的
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
15 2.6 kB 298020 s 102 39576 yes
16 3.3 kB 324546 s 100 31000 yes
17 4.1 kB 321757 s 97 24056 yes
18 5.2 kB 320132 s 91 18018 yes
19 6.4 kB 332232 s 89 14062 yes
20 8.1 kB 330696 s 81 10287 yes
21 10.1 kB 329582 s 76 7676 yes
22 12.6 kB 337278 s 72 5832 yes
23 15.8 kB 348626 s 66 4224 yes
24 19.7 kB 345881 s 56 2856 yes
25 24.6 kB 345825 s 44 1804 yes
26 30.8 kB 333460 s 31 1023 yes
27 38.5 kB 335782 s 22 572 yes
28 48.1 kB 302109 s 17 357 yes
29 60.2 kB 358674 s 18 306 yes
30 75.2 kB 396573 s 17 221 yes
31 94.0 kB 431605 s 11 110 yes
32 117.5 kB 418652 s 7 56 yes
33 146.9 kB 408422 s 3 17 no
34 183.6 kB 277529 s 2 7 no
35 229.5 kB 139156 s 1 3 no
36 286.9 kB 232221 s 1 1 no
37 358.6 kB 1059 s 3 6 yes
