Linux安装php扩展memcache

本文详细介绍如何安装Memcached及其PHP扩展memcache,包括安装步骤、配置方法等关键信息。

    mecache是一个自由和开放源代码、高性能、分配的内存对象缓存系统,用于加速动态web程序,减轻数据库负载。它可以应对任意多个链接,使用非阻塞的网络IO,它的工作机制是在内存中开辟一块空间,然后建立一个HashTable,Memcached自管理这些HashTable。
    在安装之前,首先需要说明的是,memcache与memcached的区别,memcache是客户端的扩展,memcached是服务端。

    php扩展memcache的作用是为了支持
memcached数据库缓存服务器,下面是安装方法。

    1、下载并解压memcache文件
  1. wget -c http://pecl.php.net/get/memcache-3.0.6.tgz
  2. tar xzvf memcache-3.0.6.tgz
  3. cd memcache-3.0.6

    2、执行phpize扩展安装程序,假设phpzie的路径为/usr/local/php/bin/phpize,具体的路径得根据自己的环境修改。

  1. /usr/local/php/bin/phpize

    3、开始安装扩展memcache

  1. ./configure --enable-memcache --with-php-config=/usr/local/php/bin/php-config --with-zlib-dir
  2. make && make install

    4、最后修改php.ini文件,在zend之前加入如下代码。

  1. [memcache]
  2. extension_dir = "/usr/local/php/lib/php/extensions/no-debug-non-zts-20060613/"
  3. extension=memcache.so
    下面 安装memcached,装memcached首先需要安装libevent,如果是centOS可以yum安装,

      #yum install libevent-devel

    如果不支持yum的系统,可以这样装libevent
     # cd /usr/local/src 
    # wget http://www.monkey.org/~provos/libevent-1.4.12-stable.tar.gz # tar vxf libevent-1.4.12-stable.tar.gz # cd libevent-1.4.12 
    # ./configure --prefix=/usr/local/libevent # make && make install

接续安装

memcached

接续安装memcached 
     # cd /usr/local/src
     # wget   http://cloud.github.com/downloads/saberma/saberma.github.com/memcached-1.4.4.tar.gz
     # tar vxf memcached-1.4.4.tar.gz # cd memcached-1.4.4
     # ./configure --prefix=/usr/local/memcached # make && make install 

安装完后启动memcached并分配32m内存(32为使用内存数,可按自身情况修改) 
/usr/local/memcached/bin/memcached -d -m 32 -l 127.0.0.1 -p 11211 -u root 
将memcached加入启动项 # vi /etc/rc.d/rc.local 按键盘上的 i 开始编辑 在最后加入 
/usr/local/memcached/bin/memcached -d -m 32 -l 127.0.0.1 -p 11211 -u root 
按Esc键,再输入 
:wq 保存退出 
如果需要,可以reboot一下,不过不用reboot应该已经生效~ 


先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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