redis & memcached

本文对比了Memcached和Redis这两种流行的缓存解决方案。介绍了它们的基本特性、应用场景以及在网络IO模型、内存管理和数据一致性方面的差异。

1.      Memcached:是一个高性能的分布式内存对象缓存系统,用于动态web应用以减轻数据库负载,它通过在内存中缓存数据和对象来减少数据库的次数,从而提高动态、数据库驱动网站的速度。Mencached基于一个存储键/值对的hashmap。Memcached作为高速运行的分布式缓存服务器具有以下的特点:协议简单;基于libevent的事件处理;内置内存存储方式;memcached不互相通信的分布式。

2.      Redis:是一个开源的使用C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、key-value数据库,并提供多种语言的API。和Memcached类似,它支持存储的value类型相对更多,包括string,list,set(集合),zset(有序集合)和hash(哈希类型)。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作,而且这些操作都是原子性的。与memcached一样,为了保证效率,数据都是缓存在内存中。区别是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件,并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步。

3.      Memcache和redis的比较:性能方面,100k以上的数据中,memcached性能要高于redis.

内存使用率:使用简单的key-value存储的话,memcached的内存利用率更高;网络IO模型:memcached是多线程,分为监听线程、worker线程,引入锁,带来了性能损耗,redis使用单线程的IO复用模型,将速度优势发挥到最大;内存管理方面:memcached使用预分配的内存池的方式,带来一定程度的空间浪费,并且在内存仍有很大空间时新的数据也可能会剔除,而redis使用现场申请内存的方式来存储数据,不会剔除任何非临时数据redis更适合作为存储而不是cache;数据一致性方面:Memcached提供了cas命令来保证,而redis提供了事务的功能,可以保证一串命令的原子性,中间不会被任何操作打断。

4.      Redis常用命令:https://www.cnblogs.com/fansik/p/5483060.html


本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 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!
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