Windows下的Memcache安装

本文详细介绍如何在Windows环境下安装Memcache,包括memcached服务端的安装与配置、php_memcache.dll的添加及验证,适合PHP开发者快速上手。

很多phper不知道如何在Windows下搭建Memcache的开发调试环境,最近个人也在研究Memcache,记录下自己安装搭建的过程。
其实我开始研究Memcache的时候并不知道居然还有memcached for Win32这个鸟东西,害得我在CnetOS下折腾1天才搞定,今天突然发现Windows下的Memcache进行开发调试完全没有问题,所以写篇Memcache的文档分享给大家。

Windows下的Memcache安装
1. 下载memcache的windows稳定版,解压放某个盘下面,比如在c:\memcached
2. 在终端(也即cmd命令界面)下输入 'c:\memcached\memcached.exe -d install' 安装
3. 再输入: 'c:\memcached\memcached.exe -d start' 启动。NOTE: 以后memcached将作为windows的一个服务每次开机时自动启动。这样服务器端已经安装完毕了。
4.下载php_memcache.dll,请自己查找对应的php版本的文件
5. 在C:\winnt\php.ini 加入一行 'extension=php_memcache.dll'
6.重新启动Apache,然后查看一下phpinfo,如果有memcache,那么就说明安装成功!

memcached的基本设置

-p 监听的端口 -l 连接的IP地址, 默认是本机 -d start 启动memcached服务 -d restart 重起memcached服务 -d stop|shutdown 关闭正在运行的memcached服务 -d install 安装memcached服务 -d uninstall 卸载memcached服务 -u 以的身份运行 (仅在以root运行的时候有效) -m 最大内存使用,单位MB。默认64MB -M 内存耗尽时返回错误,而不是删除项 -c 最大同时连接数,默认是1024 -f 块大小增长因子,默认是1.25 -n 最小分配空间,key+value+flags默认是48 -h 显示帮助

常用设置:
-p <num>          监听的端口
-l <ip_addr>      连接的IP地址, 默认是本机
-d start          启动memcached服务
-d restart        重起memcached服务
-d stop|shutdown  关闭正在运行的memcached服务
-d install        安装memcached服务
-d uninstall      卸载memcached服务
-u <username>     以<username>的身份运行 (仅在以root运行的时候有效)
-m <num>          最大内存使用,单位MB。默认64MB
-M                内存耗尽时返回错误,而不是删除项
-c <num>          最大同时连接数,默认是1024
-f <factor>       块大小增长因子,默认是1.25
-n <bytes>        最小分配空间,key+value+flags默认是48
-h                显示帮助

Memcache环境测试

运行下面的php文件,如果有输出This is a test!,就表示环境搭建成功。开始领略Memcache的魅力把!
< ?php
$mem = new Memcache;
$mem->connect("127.0.0.1", 11211);
$mem->set('key', 'This is a test!', 0, 60);
$val = $mem->get('key');
echo $val;
?>

参考资料
对Memcached有疑问的朋友可以参考下列文章:
Linux下的Memcache安装:http://www.ccvita.com/257.html
Windows下的Memcache安装:http://www.ccvita.com/258.html
Memcache基础教程:http://www.ccvita.com/259.html
Discuz!的Memcache缓存实现:http://www.ccvita.com/261.html
Memcache协议中文版:http://www.ccvita.com/306.html
Memcache分布式部署方案:http://www.ccvita.com/395.html

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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