Memcache分布式部署方案

本文介绍了如何在Linux环境下安装配置Memcache服务,并通过PHP扩展实现分布式部署。还详细讲解了如何通过修改源代码使用一致性哈希算法来减少服务器增减时造成的缓存丢失问题。

文章链接:http://hi.baidu.com/qiaoyuetian/item/6780126ebb34f20da1cf0f9c

http://hi.baidu.com/qiaoyuetian/item/e7948397e37ccf30336eeb9a

基础环境
其实基于PHP扩展的Memcache客户端实际上早已经实现,而且非常稳定。先解释一些名词,Memcache是danga.com的一个开源项目,可 以类比于MySQL这样的服务,而PHP扩展的Memcache实际上是连接Memcache的方式。

首先,进行Memcache被安装具体可查看:
Linux下的Memcache安装:http://www.ccvita.com/257.html
Windows下的Memcache安装:http://www.ccvita.com /258.html;
其次,进行PHP扩展的安装,官方地址是http://pecl.php.net/package/memcache
最后,启动Memcache服务,比如这样

/usr/local/bin/memcached -d -p 11213 -u root -m 10 -c 1024 -t 8 -P /tmp/memcached.pid
/usr/local/bin/memcached -d -p 11214 -u root -m 10 -c 1024 -t 8 -P /tmp/memcached.pid
/usr/local/bin/memcached -d -p 11215 -u root -m 10 -c 1024 -t 8 -P /tmp/memcached.pid

启动三个只使用10M内存以方便测试。

 

分布式部署
PHP的PECL扩展中的memcache实际上在2.0.0的版本中就已经实现多服务器支持,现在都已经2.2.5了。请看如下代码

$memcache = new Memcache;
$memcache->addServer('localhost', 11213);
$memcache->addServer('localhost', 11214);
$memcache->addServer('localhost', 11215);
$memStats = $memcache->getExtendedStats();
print_r($memStats);

通过上例就已经实现Memcache的分布式部署,是不是非常简单。

分布式系统的良性运行
在Memcache的实际使用中,遇到的最严重的问题,就是在增减服务器的时候,会导致大范围的缓存丢失,从而可能会引导数据库的性能瓶颈,为了避免出现 这种情况,请先看Consistent hashing算法,中文的介绍可以参考这里, 通过存取时选定服务器算法的改变,来实现。

修改PHP的Memcache扩展memcache.c的源代码中的

"memcache.hash_strategy" = standard

"memcache.hash_strategy" = consistent

重新编译,这时候就是使用Consistent hashing算法来寻找服务器存取数据了。

有效测试数据表明,使用Consistent hashing可以极大的改善增删Memcache时缓存大范围丢失的情况。
NonConsistentHash: 92% of lookups changed after adding a target to the existing 10
NonConsistentHash: 90% of lookups changed after removing 1 of 10 targets
ConsistentHash: 6% of lookups changed after adding a target to the existing 10
ConsistentHash: 9% of lookups changed after removing 1 of 10 targets

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化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应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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