memcache 学习

最新推荐文章于 2023-01-17 13:03:01 发布
转载 最新推荐文章于 2023-01-17 13:03:01 发布 · 790 阅读 · 0

memcache的最佳实践方案

http://www.blogjava.net/chhbjh/archive/2012/02/21/370472.html


api频次限制设计与实现

http://ifind.cc/?post=144


memcached分布测试（一致性哈希情况下的散列函数选择）

http://www.blogjava.net/killme2008/archive/2009/03/10/258838.html


memcached 常见问题 翻译

http://shwangking-126-com.iteye.com/blog/284937



php之Memcache学习笔记
12-19
【PHP之Memcache学习笔记】 Memcache是一种广泛用于Web应用中的高性能分布式内存对象缓存系统。它能够在服务器集群中提供快速的数据存储和检索，减轻数据库的负担，提高应用程序的性能。在本文中，我们将深入探讨...
memcache学习文档 for java demo
06-29
Memcache 学习文档 for Java Demo Memcache 是一套分布式的高速缓存系统，由 LiveJournal 的 Brad Fitzpatrick 开发，但目前被许多网站使用以提升网站的访问速度，尤其对于一些大型的、需要频繁访问数据库的网站...
memcache学习
Bug制造者
04-17 220
memcache学习 下载安装 链接: https://pan.baidu.com/s/1U7_BmFwOwdZlMbM7Y7TPVg 提取码: xvim 解压下载后的文件，把它放到一个目录中，如D:\memcached。 3. 打开cmd，进入memcached解压后存放的目录，运行命令： memca...
memcache学习笔记
禅林阆苑
10-11 436
memcache学习笔记 文章目录memcache学习笔记1. 安装与连接2. 设置与删除数据缓存周期问题3. 其他指令(incr、decr、stats)4. php操作memcached4.1 macos安装php扩展4.2 数据操作4.3 应用5. 数据类型6. 分布式缓存服务的搭建6.1 概述6.2 搭建方法7. session数据使用memcache8. 其他问题8.1 memcache适...
Memcache学习
点滴记录 不断进步
05-01 1825
1、win下安装，memcached -d install win下启动，memcached -d start 关闭，memcached -d stop 1_1、三种方式访问memcache memcache memcached php （不依赖于扩展socket操作） 2、memcache扩展（函数）===访问缓存系统。 安装memcache扩展（C编译的动态链接库）
Memcache 学习
weixin_30505485的博客
04-25 92
Memcache 是什么? Memcache 是danga.com的一个项目，最早是为 LiveJournal 服务的，目前全世界不少人使用这个缓存项目来构建自己大负载的网站，来分担数据库的压力。 它可以应对任意多个连接，使用非阻塞的网络IO。由于它的工作机制是在内存中开辟一块空间，然后建立一个HashTable，Memcached自管理这些HashTable。 Memcache官方网站：ht...
memcache学习整理
时光的脚印
12-21 360
memcache是一个分布式缓存服务，服务器之间不进行通讯，具体存储时分布到哪个服务器依赖于客户端算法，一般是用一致性hash算法。 Java客户端具体源码分析： http://jameswxx.iteye.com/blog/1168711 一致性hash算法：http://blog.youkuaiyun.com/cywosp/article/details/23397179/
Memcache学习总结
SayNight
01-17 651
基于内置内存Key-Value形式存储数据(字符串、对象)集群服务器是通过数组+链表方式存储K-V数据基于哈希路由，集群之间不相互通信两阶段哈希：1、Client端通过Hash(一致性hash)算法+Key计算存储节点；2、服务端通过内部Hash(取模)算法+key计算存储位置集群重启之后，该集群对应数据全部丢失。
Memcache学习资料
u012230451的专栏
08-13 147
http://memcached.org/ http://zxe-llh-163-com.iteye.com/blog/1158721 http://www.open-open.com/lib/view/open1338688577562.html http://wenku.baidu.com/link?url=QbuBfSKeQQaa2EPelb_uxhECB77nOvQhEw72JWC...
php之memcache学习
09-12 155
php之memcache学习 简介： memcache是一个分布式高速缓存系统。 　　分布式是说可以部署在多台服务器上，实现集群效果； 　　高速是因为数据都是维护在内存中的； 特点和使用场景： 　　1、非持久化存储：对数据存储要求不高（断电或重启后数据会清空）； 　　2、分布式存储：不适合单机使用（单机使用消耗内存，建议单独做一台memcache服务器，...
Memcache学习系列 -- 基础知识了解
ydm东方旭日的专栏
04-20 559
原文地址：http://www.2cto.com/kf/201503/384967.html 如今互联网崛起的时代，各大网站都面临着一个大数据流问题，怎么提高网站访问速度，减少对数据库的操作；作为PHP开发人员，我们一般能想到的方法有页面静态化处理、防盗链、CDN内容分发加速访问、MySQL数据库优化建立索引、架设apache服务器集群（）、还有就是现在流行的各种分布式缓存技术：如mem
memcache学习资料（包含memcache和java_memcache相应的jar）
03-08
`java_memcache`相关的JAR文件通常包含了Java Memcached客户端库，如Xmemcached或spymemcached，这些库提供了API，让Java开发者能够方便地在Java应用中集成和使用Memcached服务。 在Windows环境下部署和使用...
基于SSM与Vue架构的病人跟踪治疗信息管理系统设计与实现（含源码及文档）
12-22
基于SSM架构与Vue技术构建的病人治疗追踪管理系统，采用Java编程语言实现业务逻辑，并以MySQL数据库作为数据存储支持。该系统主要包含三个用户角色：管理员、病人及普通访客。 管理员具备的功能模块包括：主界面、个人设置、病人档案管理、病例信息采集、预约安排、医生信息维护、核酸检测报告上传管理、行动轨迹记录管理、疾病分类配置、病人治疗进度跟踪、留言板处理以及系统参数管理。病人用户可操作：主界面、个人设置、病例信息查看、预约申请、医生查询、核酸检测报告上传、行动轨迹上报、个人治疗状态查询。访客端提供：首页浏览、医生信息展示、医疗资讯发布、留言反馈提交、个人中心、后台入口及在线咨询服务。 系统设计注重代码结构的清晰性与可维护性，强调功能实用性和界面简洁度，同时保持较强的扩展适应能力，便于后续功能升级与日常运维。 项目已通过实际运行测试，开发环境配置如下： - 编程语言：Java - 开发框架：Spring Boot - Java开发工具包：JDK 1.8 - 应用服务器：Tomcat 7 - 数据库系统：MySQL 5.7 - 数据库管理工具：Navicat 12 - 集成开发环境：Eclipse或IntelliJ IDEA - 项目构建工具：Maven 3.3.9。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
电力系统单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）
最新发布
12-22
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）内容概要：本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开，提供了完整的仿真模型与说明文档，重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型，模拟不同类型的短路故障（如三相短路），分析系统在故障期间及切除后的动态响应，包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化，进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理，掌握暂态过程分析方法。; 适合人群：电气工程及相关专业的本科生、研究生，以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标：①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法；②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能；③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施（如故障清除时间优化）；④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议：建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习，先理解仿真模型各模块的功能与参数设置，再运行仿真并仔细分析输出结果，尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响，从而深化对暂态稳定问题的理解。
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
12-22
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
基于PSO算法优化支持向量机参数的MATLAB仿真源码：SVM与PSO-SVM性能对比
12-22
本研究聚焦于运用MATLAB平台，将支持向量机（SVM）应用于数据预测任务，并引入粒子群优化（PSO）算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践，其核心在于利用SVM构建分类模型，同时借助PSO的全局搜索能力，高效确定SVM的最优超参数配置，从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法，其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界，以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题，其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间，使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下，每个潜在解被视作一个“粒子”，粒子群在解空间中协同搜索，通过不断迭代更新自身速度与位置，并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息，逐步逼近问题的最优解。在本应用中，PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理（如标准化处理）、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数（例如线性核、多项式核及径向基函数核等）进行参数寻优，并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开，从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例，旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合，以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践，研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理，还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法，这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
jank_record_1766403318764055404.pb
12-22
jank_record_1766403318764055404.pb
memcache源码分析与学习指南
总结以上知识点，我们可以看到，通过下载并研究“memcached-master.zip”文件，一个IT专业人员能够深入学习到内存缓存的实现原理、C语言编程、分布式系统的设计原则，以及如何参与到一个活跃的开源项目中。...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值