从memcached命令行参数学起 - 1

本文介绍了Memcached的启动参数及含义,通过实例展示了如何配置并启动Memcached服务。此外,还深入探讨了UDP与TCP协议的支持差异及其对应用程序的影响,并通过测试验证了存储单元的大小限制。

查看memcached -h:

 

 

项目中使用到的启动参数:

/usr/local/memcached/bin/memcached -d -p 11911 -c 1024 -m 64

 

其中-d代表memcached作为daemon进程后台运行;-p指定监听的TCP端口,默认为11211;-c 指定最大软连接数目,默认为1024;-m 指定可用的最大内存,单位为M。

 

有以下问题:

1、-U 参数可以指定监听的UDP端口,tcp与udp可否同时使用?memcached针对这两种协议有哪些差别,会影响应用程序的哪些方面?

2、-c 为最大软连接数目,这个simultaneous connections与connections有什么差别?怎样定义?

3、-m 指定的最大内存,在什么情况下会达到?它与slab class、LRU之间的联系

 

为了查看memcached运行的情况,可以使用以下参数:

-v            verbose (print errors/warnings while in event loop)
-vv           very verbose (also print client commands/reponses)
-vvv          extremely verbose (also print internal state transitions)

 

1、查看UDP:

 

 

注意到最下面的“server listening (udp)”, 说明udp端口还是允许的。

 

 

再运行:memcached -m 10 -c 10 -vvv -U 11311,指定memcached监听udp端口11311,并netstat:

 

 

可以看到tcp与udp端口同时被监听。

 

为了进一步探究,先安装libmemcache:

wget  "http://people.freebsd.org/~seanc/libmemcache/libmemcache-1.4.0.rc2.tar.bz2"

bzip2 -d libmemcache-1.4.0.rc2.tar.bz2

tar -xvf libmemcache-1.4.0.rc2.tar

./configure  --prefix=/usr/local/libmemcache --enable-debug

make

make install

 

在/usr/local下生成了libmemcache目录,其中包含Include和lib目录。

 

进入到libmemcache源码的test/benchmark目录,make benckmark 生成测试程序,这时可能需要配置下ld.so.conf,并且运行ldconfig。

 

 

但是当./benchmark 的参数大于1,就会报错:

[FATAL@1261427683.457027] mcm_fetch_cmd():1176: memcache(4) protocol error: Operation now in progress: server sent data for key not in request
已放弃

 

修改代码:

其中ops per second,指操作次数/s。

 

但是没能成功的用libmemcache,通过UDP协议,连接上memcached。

 

继续测试以下功能:

a、一个item字节的上限

b、存n个字节,需要的空间开销:size,使用的chunk

 

 

也就是说,为了存1024个字节的数据,真正使用到1088个字节,存储在最接近的slab,即1096字节的slab里。

 

从stats里可以看到,生成的最大slab块是1048576字节,使用上面一样的key,用下面的程序进行测试:

 

运行结果为:最后打印的是 1 048 513 。由于1 048 513  + 32 + (1088 - 1024 - 32) = 1048577 字节,超过了1048576的上限,所以无法存储了!(1048576 = 220 = 1m) 也就是说,memcached存储单元的上限为1m-32-key的长度。

 

 

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
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