Memcached内存管理的局限性导致尽量不能让KEY永远不过期

最新推荐文章于 2025-11-22 05:53:33 发布
最新推荐文章于 2025-11-22 05:53:33 发布 · 132 阅读 · 0
文章标签：

#memcached #memcloud #slab allocator

本文深入探讨了Memcached内存管理的局限性，并强调了为何尽量不要让KEY永久过期的重要性。
iteye_17023
关注
Memcached深度解析：揭秘高性能内存缓存的奥秘
博客虽小，世界尽在其中
07-09 2162
本文深入探讨了Memcached这一高性能、分布式的内存对象缓存系统，旨在为读者提供一个全面而细致的理解。Memcached以其卓越的数据存取速度和可扩展性，在Web应用、大数据处理及高性能计算等领域扮演着至关重要的角色。 引言部分简要介绍了缓存技术的重要性，特别是在互联网高并发环境下，如何通过缓存机制减轻数据库压力、提升系统响应速度。随后，引出Memcached作为当前最流行的内存缓存解决方案之一，概述其诞生背景、核心优势及广泛应用场景。 Memcached基础介绍详细阐述了Memcached的基本概
memcache设置set过期时间
weixin_34128411的博客
05-03 845
link:http://blog.youkuaiyun.com/hitman9099/article/details/2878417 //set(key,value,Date) ,Date是一个过期时间，如果想让这个过期时间生效的话，这里传递的new Date(long date) 中参数date，需要是个大于或等于1000的值。             //因为java client的实现源码里是这...
MemcachedClient 过期时间设置 expire
羽殇醉月-专栏
06-02 8225
MemcachedClient 过期时间设置 expire，尽量采用 new Date(缓存时间毫秒数)
Memcached 详解：高性能分布式内存缓存系统
csdn_tom_168的博客
08-15 1102
Memcached是一款高性能分布式内存缓存系统，专为加速Web应用而设计。本文全面解析了Memcached的核心特性、工作原理及最佳实践。 核心要点： 纯内存KV存储，支持分布式架构但不持久化 采用Slab分配器管理内存，LRU自动淘汰机制 相比Redis更轻量，适合纯缓存场景 典型应用包括数据库查询缓存、会话存储等 提供Python等语言客户端支持 运维建议控制value大小、设置合理TTL、多节点部署等。Memcached适合高并发读场景，但不支持复杂数据结构和持久化。
Memcached 分布式内存缓存系统
wlq_567的博客
09-02 974
内存是 “快速但临时的书桌”，磁盘是 “慢速但持久的仓库”；Memcached 之所以快，是因为它把 “高频访问的热点数据” 放在书桌（内存）上，用最简单的 Key-Value 方式直接拿取，完全绕开了去仓库（磁盘）找东西的等待时间。Memcached 的价值，本质是缓解 “底层数据库压力” 和 “提升业务响应速度”Memcached 是一款 “专注于速度” 的内存缓存工具，核心作用是为底层数据库 “减负”，为业务接口 “加速”，尤其适合高并发、高频访问热点数据的场景。
Memcached：高性能分布式内存缓存的深度解析
weixin_73298423的博客
07-13 1059
memcached介绍和简单使用
Memcached 和 Redis 的比较
FeelTouch Labs
11-27 1141
Redis 使用单线程的 IO 复用模型，自己封装了一个简单的 AeEvent 事件处理框架，主要实现了 epoll 、 kqueue 和 select ，对于单纯只有 IO 操作的请求来说，单线程可以将速度优势发挥到最大，但是 Redis 也提供了一些简单的计算功能，比如排序、聚合等，对于这些操作，单线程模型实际会严重影响整体吞吐量， CPU 计算过程中，整个 IO 调度都是被阻塞住的。Memcached 使用预分配的内存池的方式，使用 slab 和大小不同的 chunk 来管理内存。
Memcached介绍和详解
jun778895的博客
07-16 708
Memcached是一种高性能、开源的分布式内存对象缓存系统，主要用于加速动态Web应用程序，减轻数据库负载，提升系统性能。其全称为“Memory Cache Daemon”，由Danga Interactive的Brad Fitzpatrick在2003年最初为LiveJournal开发，以解决高并发访问下的数据库性能瓶颈问题。如今，Memcached已被广泛应用于各大互联网公司，如Facebook、Twitter、YouTube等，成为提升Web应用性能的重要工具。
Memcached内存数据库安装与配置详解
然而也需注意其局限性：无内置认证机制（安全性依赖网络隔离）、不支持复杂查询、缺乏持久化保障等。因此在实际应用中应结合业务特点合理设计缓存策略，并辅以Redis等更高级的缓存解决方案形成互补体系。
详解memcached：基础、内存管理与分布式策略
第4章聚焦于memcached的分布式特性，解释了分布式架构的意义，以及Cache::Memcached是如何实现分布式存储的，包括基于模运算的散列策略及其局限性。同时，作者介绍了ConsistentHashing的概念及其在memcached中的应用...
Memcached分布式内存缓存系统及其应用
memcached 分布式内存是一个非常重要且广泛应用于现代IT系统中的缓存技术，其核心目标是通过利用分布式内存资源来提升系统的整体性能和响应能力。该技术由 danga.com（运营 LiveJournal 的技术团队）开发，最初是...
memcached-1.4.15：高性能分布式内存缓存系统
Memcached 1.4.15 是一个经典且广泛使用的高性能分布式...对于系统架构师、后端开发人员和运维工程师而言，深入理解 Memcached 的工作机制、适用场景及其局限性，是构建高性能、可伸缩 Web 系统不可或缺的知识基础。
PHP缓存方案
2509_93936009的博客
11-22 177
小站点用文件缓存就能凑合，高并发必须上内存缓存，要是还得存复杂数据结构，Redis是首选。比如用OPcache加速代码执行，Redis存会话和热点数据，Memcached做前端缓存层。Memcached纯粹为缓存而生，分布式部署简单，用一致性哈希做数据分片，甩几台服务器就能扛住百万级请求。这时候Redis就显出来了，它不仅能当缓存，还能玩队列、存会话，甚至搞地理空间索引。这招适合小项目或者临时方案，核心思路就是把数据序列化后存到文本文件里，下次读取时直接走本地IO，避免重复查询数据库。
基于GEC6818平台的五子棋人机对战系统设计与实现
11-25
五子棋作为一种广为人知的策略性棋盘游戏，其基本规则易于掌握。在选定人机对战模式后，由程序执黑先行，用户执白应对。双方依次在棋盘上落子，任何一方在横向、纵向或斜向形成连续五个或更多同色棋子即获胜。 项目资源涵盖多个技术领域的程序代码，涉及前后端开发、移动终端应用、操作系统、智能系统、物联网技术、信息管理系统、数据存储方案、硬件设计、大数据处理、教学资料、多媒体处理及网站构建等多个方向。具体技术实例包括嵌入式平台如STM32与ESP8266，编程语言如PHP、QT、C++、Java、Python、C#，系统开发如Linux与iOS，以及电子设计自动化工具和实时操作系统等。 主要技术栈包含服务端开发语言Java、Python及Node.js，后端框架Spring Boot与Django，前端技术React、Angular与Vue，界面设计框架Bootstrap与Material-UI，数据库系统MySQL、PostgreSQL和MongoDB，缓存工具Redis，以及容器化部署方案Docker与Kubernetes。 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！
lv_0_20251125195629.mp4
11-25
lv_0_20251125195629.mp4
numpy、pandas、sklearn、pytorch等数据分析工具的一些使用技巧
11-25
NumPy数组操作实战技巧 numpy、pandas、sklearn、pytorch等数据分析工具的一些使用技巧
中国Cassandra数据库用户组开源社区项目-专注于Apache-Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践-提供技术文档下载与源码解析-集成Titan图数据库与Lu.zip
最新发布
11-25
Buffer内存管理实战技巧中国Cassandra数据库用户组开源社区项目_专注于Apache_Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践_提供技术文档下载与源码解析_集成Titan图数据库与Lu.zip中国Cassandra数据库用户组开源社区项目_专注于Apache_Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践_提供技术文档下载与源码解析_集成Titan图数据库与Lu.zip
图像处理基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）
11-25
【图像处理】基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究基于电磁学优化算法（Electromagnetism-like Optimization, EMO）的多阈值图像分割方法，并通过Matlab代码实现。该方法借鉴电磁学中电荷间相互作用的机制，将图像分割问题转化为优化问题，利用EMO算法搜索最优阈值组合，以最大化分割效果的评价指标（如Otsu法或多级别熵）。文中详细介绍了EMO算法的基本原理、实现步骤及其在图像多阈值分割中的具体应用流程，展示了该算法能够有效避免传统方法易陷入局部最优的问题，从而获得更精确的分割结果。; 适合人群：具备图像处理基础知识和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决复杂背景下图像的多目标分割问题，提升医学影像、遥感图像等领域的分割精度；②学习智能优化算法（如EMO）在图像处理中的实际应用，为研究新型分割算法提供技术参考和实现范例。; 阅读建议：在学习过程中应结合Matlab代码，深入理解EMO算法的寻优机制与图像分割评价函数的构建方法，建议自行调试不同参数对分割效果的影响，以加深对算法性能的理解。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
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