在window上快速搭建memcache远程cache平台

本文介绍如何在Windows环境下安装Memcache,并提供详细的步骤指导。同时,推荐了一款基于PHP的图形化管理工具memcachephp,帮助用户轻松监控Memcache的运行状态。

  最近经常做实验,需要用到memcache. 但memcache要跑在linux上,实验时不太方便.

  网上搜索了一下,原来早就有window版的了.还有牛人在不断改进,看来用的人还不少.

 

  参考: http://www.iteye.com/topic/24505 是一个改进版的memcached for win32很好用.

 

  (1)下载memcached_bin.rar,解压.如d:/memcached_bin

  (2)查看目录中memcached.ini 配置文件,里面可以设置ip,端口,内存使用量等.

       这里我把bind_addr=192.168.9.236  (我的ip地址,不要用127.0.0.1,因为从其它机器上连接这个服务就连不上了)

       listener_port=11211(一般memcache默认端口,比较好记)

  (2)打开cmd命令行,cd到d:/memcached_bin这个目录.

  (3)安装服务:memcached.exe -d install

  (4)运行服务:memcached.exe -d start

 

 ok!memcache服务启动完成.可以用telnet查看一下,是不是真的起了.

 

 命令: telnet 192.168.9.236 11211

 能连接上就证明memcache已经起来了.

 

 接下去,使用memcachphp来监控memcached的运行情况:

  之前是在使用网上有人用 perl 写的 memcached-tool 工具,memcached-tool 是个很好用的工具,不过它是个命令行的工具,对于它的使用方法可以参考《查看memcache的统计数据》。

如果你是懒得使用命令行的人,正好,我要介绍一个图形化的管理工具,它是 PHP 写的一个管理 Memcached 的工具,已经具有比较完整的功能,最近还新增加了,查看 Item 的详细信息并可以作删除,It's cool!

1. 具体的统计信息与 memcached-tool 差不多,增加了图形化的统计
2. 比较强大的变量管理,查看 Item 的详细信息并能删除。

下载地址:http://livebookmark.net/memcachephp/memcachephp.zip
程序文件:memcache.php

修改程序文件:

define('ADMIN_USERNAME','memcache'); // 登录的用户名是'memcache'
define('ADMIN_PASSWORD','password'); // 密码是'password'
//...

// 添加你memcached服务器的ip地址和端口
$MEMCACHE_SERVERS[] = '192.168.9.236:11211'; 

 

把修改过的php页面放到php的工作目录下(如:C:\wamp\www),通过网页访问memcach.php即可看到监控图像.

对php不太熟悉的朋友,建议使用php集成环境安装完成即可使用(http://www.wampserver.com/en/)

 

 

 

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试与优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 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!
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