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由于客户端设置连接数过少，经常有超时现象，把服务器改为 2048 ，试试好些不. 经测试,的确好的多了. 但是估计还不够, 再增加到30720看看,每个 10240个 ----------------------------------------------引用------------------------------------------------- memcached的基

近半个月过得很痛苦，主要是产品上线后，引来无数机器用户恶意攻击，不停的刷新产品各个服务入口，制造垃圾数据，消耗资源。他们的最好成绩，1秒钟可以并发6次，赶在Database入库前，Cache进行Missing Loading前，强占这其中十几毫秒的时间，进行恶意攻击。   相关链接：  Memcached笔记——（一）安装&常规错误&监控  Memcached笔记——（二）XMem

今天研究Memcached的Java的Client，使用XMemcached 1.3.5，做个简单的测试，并介绍如何与Spring集成。  相关链接：  Memcached笔记——（一）安装&常规错误&监控  Memcached笔记——（二）XMemcached&Spring集成  Memcached笔记——（三）Memcached使用总结  Memcached笔记——（四）应对

#From: http://snowolf.iteye.com/blog/1447348 08年的时候接触过Memcached，当时还对它的客户端产品嗤之以鼻，毕竟手工代码没有各种ORM原生XML配置方便。尽管如此，Memcached现在已经成了服务器架构里不可或缺的一部分！  相关链接：  Memcached笔记——（一）安装&常规错误&监控  Memcached笔记——（二）XMe

这两年Redis火得可以，Redis也常常被当作Memcached的挑战者被提到桌面上来。关于Redis与Memcached的比较更是比比皆是。然而，Redis真的在功能、性能以及内存使用效率上都超越了Memcached吗？ 下面内容来自Redis作者在stackoverflow上的一个回答，对应的问题是《Is memcached a dinosaur in comparison to Redi

MemCached Cache在大型网站被应用得越来越广泛，不同语言的客户端也都在官方网站上有提供，但是Java的选择并不多。由于现在的MemCached Cache服务端是用C写的，因此对C不太熟悉的人也就没有办法去优化它，当然对于它的内存分配机制等细节还是有所了解，因此在使用的时候也会十分注意， 这些文章Google一把应该也有很多了。这里就说说对于MemCache Java客户端的优化的两个

对于高并发高访问的Web应用程序来说，数据库存取瓶颈一直是个令人头疼的问题。特别当你的程序架构还是建立在单数据库模式，而一个数据池连接数峰值已经达到500的时候，那你的程序运行离崩溃的边缘也不远了。很多小网站的开发人员一开始都将注意力放在了产品需求设计上，缺忽视了程序整体性能，可扩展性等方面的考虑，结果眼看着访问量一天天网上爬，可突然发现有一天网站因为访问量过大而崩溃了，到时候哭都来不及。所以我们

MemcachedClientKeeper 完成对XMemcached连接的保持，并提供心跳 维护自身状态 Java代码   package com.iuwcity.memcached.group;     import java.io.IOException;   import java.net.InetSocketAddress;   import java.uti

首先用telnet 127.0.0.1 11211这样的命令连接上memcache，然后直接输入stats就可以得到当前memcache的状态。 这些状态的说明如下： pid memcache服务器的进程ID uptime 服务器已经运行的秒数 time 服务器当前的unix时间戳 version memcache版本 pointer

telnet localhost 11211 //保存 set good 32 0 10 helloworld STORED //取回 gets good VALUE good 32 10 10 helloworld END //替换 replace good 32 0 10 worldhello STORED get good VALUE good 32 10 w

Memcache 详细介绍 查看源码 打印? 01 #include “stdio.h” 02 #include “stdlib.h” 03 #include “string.h” 04 #include “libmemcached/mem

为了将N个前端数据同步，通过Memcached完成数据打通，但带来了一些新问题：  使用iBatis整合了Memcached，iBatis针对每台server生成了唯一标识，导致同一份数据sql会产生不同的key，造成重复缓存。——通过重写iBatis部分原码，终止了唯一标识的生成，同一个SQL产生同一个Key，同时对生成key做hash，控制长度，使得数据统一在Memcached。为了迎合