pecl中的memcache和memcached

本文对比了PHP扩展pecl中的memcache与memcached模块的功能特性。memcache侧重于基本的缓存操作,而memcached提供了更多的高级特性,如优化压缩、多种序列化方式及丰富的hash策略等。

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pecl中的memcache和memcached

memcache支持

failover 故障转移
chunk_size 数据传输大小
default_port 端口
hash_strategy hash策略
hash_function hash函数
session_handler session支持
compressed 压缩

memcached支持


opt_compressed 优化压缩


opt_serializer 序列化,支持php_serializer和igbinary形式,后者传说是性能优秀的可替代php原生serializer的东西. igbinary详细请见http://opensource.dynamoid.com/


opt_prefix_key key的前缀


opt_hash hash函数支持:default,md5,crc,fnv1_64,fnv1A_64,fnv1_32,fnv1A_32,hsieh,murmur,老外就是猛,写这么多函数.


opt_distribution 分布(就是hash策略):modula,consistent,libketama_compatible,这里有提示说ketama是未来趋势,下一版不出什么意外就是默认值.


opt_buffer_writes 缓冲写


binary_protocol 二进制传输.


no_block 异步传输


tcp_nodelay 某些环境下的优化


socket_send_size socket_recv_size 发送大小


connect_timeout 连接超时(memcache也有,是在connect的时候出现的)


retry_timeout send_timeout, recv_timeout, poll_timeout


cache lookupsdns缓存查找,我怎么感觉越来东西越乱…


server_failure_limit 服务器连接失败次数限制


res_success,res_failure等等一些错误信息,这个就体现出来memcached相当的oo了.

我感觉是后者更先进一些,而且使用的还是被广泛应用的libmemcached.libmemcached目前已经支持了3p+ruby.

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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