memcached钙化问题总结点：
1 、memcached内存分配是由slabs,page,chunk组成，chunks是具体存储key的值的，slabs根据增加因子（默认1.25）来增加chunks的大小的，一个slabs可以由多个page组成，一个page默认是1M，一个page可以分配多个chunks,分的数据是根据chunks大小来决定的。
2、当某个值大小的key很多，比如92b,memcached会先分配一个page给这个slabs,然后有新的值进入的时候，不够用，这个slabs又去申请新的page；直至内存分配完了。
3、当slabs 1分配了2个page,slabs 2分配了20个page,这时内存分配完了，由于key过期，slabs2 又空闲了10个page的空间，但这个空闲的空间不会给slabs 1用，因为memcached内存已经分配好了，不会动了，当有新的数据存入slabs 1，会覆盖掉原来的算法，覆盖的原因是根据LRU淘汰算法来的。
Slab钙化降低内存使用率，如果发生Slab钙化，有三种解决方案：
1) 重启Memcached实例，简单粗暴，启动后重新分配Slab class，但是如果是单点可能造成大量请求访问数据库，出现雪崩现象，冲跨数据库。
2) 随机过期：过期淘汰策略也支持淘汰其他slab class的数据，twitter工程师采用随机选择一个Slab，释放该Slab的所有缓存数据，然后重新建立一个合适的Slab。
3) 通过slab_reassign、slab_authmove参数控制。
能过get 所有keys，让过期的key腾出空间，
以下是python代码去获取所有keys,并get
#!/usr/bin/python
# -*- encoding=utf-8 -*-
# describe 主要是获取memcached 中所有keys值，然后对值get一次，让过期的key去释放空间,
#cachedump这个最大只能获取2M的值，所以有缺陷。
#钙化问题，如果内存分配完了，如果某个slab满了，但还有新数据存进来，原来的数据会丢掉，
#这是LRU算法来选择覆盖那个;另外一个slab 2分配了10个page,但现在数据量只用到了5个page，其余的空闲5个page是不会拿出来重新分配的。
#这个程序主要是解决，key设置了过期，内存也分配完了，get一下把过期的key释放，这样他就可以不需要用到LRU算法
import memcache
mem_address=["127.0.0.1:11211","192.168.37.128:11211"]
for m in mem_address:
l_host=[]
l_host.append(m)
mem=memcache.Client(l_host)
#获取stats items，从信息中需要获取slabs个数及对应的keys数量
a=mem.get_stats("items")
mem_use=a[0][1].keys()
l_num=[]
#这个for是从items找到类似于items:27:number 39 这样的值,最后l_num存储的是items:27:number 这个值
for n in mem_use:
if n.endswith("number"):
l_num.append(n)
for i in l_num:
b=a[0][1][i]
c=i.split(":")[1]
d="cachedump" + " " + c +" " + b
tmp_a=mem.get_stats(d)
#对某个slab中的所有keys获取keys值,对memcached所有keys进行get一次
for n in tmp_a[0][1].keys():
mem.get(n)
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