memcached初学总结

Memcached缓存系统详解
本文介绍了Memcached这一分布式内存对象缓存系统的工作原理及使用方法。它通过将数据存储在内存中实现快速读写,作为应用与数据库之间的缓冲层。文章详细解释了如何设置Memcached、数据的存取操作及服务启动时的参数配置。


memcached是分布式内存对象缓存系统,因将数据存入内存,故在存取数据时速度比读取数据库中的速度快,但数据不具有持久性。

他属于应用与数据库中间的缓冲层。

一般第一次读取数据时,读数据库,并将数据存入缓存中,第二次开始读取缓存中的数据。也可理解为当缓存中无数据时才去读数据库,并将从数据库读取的数据放入缓存中。


存数据根据KEY和VALUE存储。

    set:如果没有当前KEY,则插入,有则更新数据。

    add:如果没有当前KEY,则插入,有则不更新数据。


查找数据根据KEY值查找

    get:如果没有该KEY,则返回空。


启动memcached几个参数

    -d:进程

    -l:指定IP地址

    -p:端口

    -m:内存分配,单位为M

    -u:用户

【复现】并_离网风光互补制氢合成氨系统容量-调度优化分析(Python代码实现)内容概要:本文围绕“并_离网风光互补制氢合成氨系统容量-调度优化分析”的主题,提供了基于Python代码实现的技术研究与复现方法。通过构建风能、太阳能互补的可再生能源系统模型,结合电解水制氢与合成氨工艺流程,对系统的容量配置与运行调度进行联合优化分析。利用优化算法求解系统在不同运行模式下的最优容量配比和调度策略,兼顾经济性、能效性和稳定性,适用于并网与离网两种场景。文中强调通过代码实践完成系统建模、约束设定、目标函数设计及求解过程,帮助读者掌握综合能源系统优化的核心方法。; 适合人群:具备一定Python编程基础和能源系统背景的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事可再生能源、氢能、综合能源系统优化等相关领域的从业者;; 使用场景及目标:①用于教学与科研中对风光制氢合成氨系统的建模与优化训练;②支撑实际项目中对多能互补系统容量规划与调度策略的设计与验证;③帮助理解优化算法在能源系统中的应用逻辑与实现路径;; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码进行逐模块调试与运行,配合文档说明深入理解模型构建细节,重点关注目标函数设计、约束条件设置及求解器调用方式,同时可对比Matlab版本实现以拓宽工具应用视野。
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