memcached

最新推荐文章于 2025-11-22 05:53:33 发布
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#memcached #Java #AOP #Blog

本文深入探讨了Memcached缓存系统的存储原理、分布式缓存应用及Java客户端优化历程。通过多个链接提供了关于Memcached实现细节和技术文章的全面视角。
memcached 完全剖析 ： [url=http://tech.idv2.com/2008/07/10/memcached-001/]http://tech.idv2.com/2008/07/10/memcached-001/[/url]
很不错


缓存系统MemCached的Java客户端优化历程 [url=http://www.infoq.com/cn/articles/memcached-java]http://www.infoq.com/cn/articles/memcached-java[/url]



AOP的实现方案 [url]http://www.iteye.com/topic/28700[/url]


存储原理 [url]http://huangxx.iteye.com/blog/178871[/url]


Distributed Caching with Memcached [url]http://www.linuxjournal.com/article/7451[/url]
Memcached介绍和详解
私聊前往站内信：https://i.youkuaiyun.com/#/msg/chat/weixin_44976692
06-28 5万+
在现代的高性能网络应用中，缓存机制扮演着至关重要的角色。缓存不仅可以显著提高数据读取速度，还能减轻后端服务器的压力，从而提升整个系统的性能和响应速度。Memcached作为一种高效的分布式内存对象缓存系统，被广泛应用于各种场景中。本文将深入介绍Memcached的工作原理、架构设计、安装配置、使用方法以及在实际应用中的一些优化技巧。Memcached是一种高性能的分布式内存缓存系统，用于加速动态Web应用程序，通过缓存数据库查询结果、API调用结果和其他需要频繁访问的数据，从而减轻数据库和后端服务器的负载。
Memcached介绍与使用
卓越之识论道，平常之识论事，狭隘之识论人
07-18 1945
Memcached介绍和使用
memcached 服务
2303_77432012的博客
04-24 1100
Memcached是一个自由开源的，高性能，分布式内存对象缓存系统。Memcached是以LiveJournal旗下Danga Interactive公司的Brad Fitzpatric为首开发的一款软件。现在已成为mixi、hatena、Facebook、Vox、LiveJournal等众多服务中提高Web应用扩展性的重要因素。Memcached是一种基于内存的key-value存储，用来存储小块的任意数据（字符串、对象）。这些数据可以是数据库调用、API调用或者是页面渲染的结果。
Memcached
qq_39702981的博客
02-28 1619
Memcached
MemCached
JReno的博客
04-22 1790
MemCached原理 许多Web应用都将数据保存到RDBMS中，应用服务器从中读取数据并在浏览器中显示 随着数据量的增大，访问的集中，就会出现RDBMS的负担加重，数据库响应恶化，网站显示延迟等重大影响 数据库存储位置对比 性能: CPU缓存>内存>磁盘>数据库 价格: CPU缓存>内存>磁盘>数据库 Memcached简介 memecached是...
Memcached的使用方法
weixin_43298211的博客
07-17 1827
为更好地理解如何在实际应用中使用Memcached，将通过Python和PHP的示例来演示如何与Memcached交互。Memcached的基本命令集围绕着数据的存储、检索和管理。指定了一个生存时间为3600秒，这意味着数据将在一个小时后自动过期并从缓存中删除。方法，返回与给定键关联的值。在PHP中，使用Memcached的标准方式是通过。Python中使用Memcached最常见的库是。库并创建一个Memcached客户端实例。，这取决于所使用的语言和库的具体实现。方法来删除存储的键。
安装memcached
qq_38593477的博客
01-02 966
安装php扩展memcached3.0.6,匹配php5.6
Memcached技术原理与应用场景案例
抛物线的博客
08-05 894
Memcached是一个高性能、分布式的内存对象缓存系统，用于加速动态Web应用程序，通过减轻数据库负载来提高数据访问速度。其核心思想是将频繁访问的数据存储在内存中，从而减少对数据库的直接访问次数。Memcached作为一种高性能的分布式内存缓存系统，通过缓存频繁访问的数据，大幅提高了Web应用的响应速度和系统的整体性能。在实际应用中，合理使用Memcached并结合具体业务场景进行优化，可以有效提升系统的可用性和扩展性。
Memcached 连接
soso1968的博客
01-02 494
我们可以通过 telnet 命令并指定主机ip和端口来连接 Memcached 服务。
Memcached v1.6.12 For Windows（MSYS编译）
06-11
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读取数据库的次数，从而提高动态、数据库驱动网站的速度。Memcached基于一个存储键/值对的...
php7 的memcached扩展php_memcached.dll扩展
05-11
Memcached是一种分布式内存对象缓存系统，广泛应用于Web应用程序，以提高数据读取速度，减轻数据库负载。在PHP环境中，使用Memcached扩展可以方便地存储和检索数据，尤其适用于处理高并发场景。 `...
windows下的memcached 1.6.21，并且做成了windows的服务
07-07
在windows下编译的最新的memcached 1.6.21 由于1.4.5以后的memcached不支持windows服务。 使用第三方工具做成了windows的服务 使用说明： 1、解压rar文件 2、以管理员身份运行cmd.exe 3、然后执行service_install....
PHP缓存方案
2509_93936009的博客
11-22 178
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。
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）
11-26
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳系统”展开研究，通过建立动力学模型并利用Matlab进行仿真，模拟类似悬链机器人的动态行为。研究重点在于多无人机协同控制、缆绳张力分析及系统稳定性控制，结合非线性动力学与控制理论，实现对柔性连接负载的精确操控。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于复现实验结果，适用于复杂空中作业任务的仿真验证。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人机协同控制、机器人系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机协同搬运与柔性负载控制；②掌握缆绳系统动力学建模与仿真方法；③应用于空中机器人、工业吊装、救援运输等实际场景的控制系统设计与优化； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块分析，重点关注动力学建模、控制律设计与仿真结果验证部分，可进一步扩展至更多无人机协同或复杂环境干扰下的鲁棒性研究。
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）
11-26
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）内容概要：本文研究了基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度问题，旨在通过智能优化方法实现电力系统中水火电资源的协调调度，提升能源利用效率与调度经济性。文中构建了考虑水电站间水力联系、水库库容约束、机组出力特性及火电厂运行成本的综合优化模型，并采用遗传算法进行求解，给出了完整的Python代码实现。该方法能够有效处理复杂的非线性、多约束、多变量调度问题，具备良好的收敛性和实
无人机基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）
最新发布
11-26
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、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和寻优能力的评估，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在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和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和改进思路。; 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。
图像重建使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）
11-26
【图像重建】使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了使用FDK算法在Matlab环境中实现三维谢普洛根幻影（Shepp-Logan phantom）图像重建的技术方法，重点展示了图像重建过程中的关键步骤与代码实现。该资源属于一系列图像处理与医学成像技术研究的一部分，涵盖了从投影数据生成到反投影重建的完整流程，帮助读者理解CT图像重建的基本原理与FDK算法的应用细节。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事医学图像处理、计算机断层成像（CT）或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习和掌握FDK算法在三维图像重建中的具体实现；②理解Shepp-Logan幻影模型在仿真成像中的作用；③为医学图像重建、算法验证与教学演示提供可运行的Matlab代码参考； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行调试，理解投影（正弦图）生成与滤波反投影的每一步操作，同时可延伸学习其他重建算法（如FBP
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