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~ 


内容概要:本文为《科技类企业品牌传播白皮书》,系统阐述了新闻媒体发稿、自媒体博主种草与短视频矩阵覆盖三大核心传播策略,并结合“传声港”平台的AI工具与资源整合能力,提出适配科技企业的品牌传播解决方案。文章深入分析科技企业传播的特殊性,包括受众圈层化、技术复杂性与传播通俗性的矛盾、产品生命周期影响及2024-2025年传播新趋势,强调从“技术输出”向“价值引领”的战略升级。针对三种传播方式,分别从适用场景、操作流程、效果评估、成本效益、风险防控等方面提供详尽指南,并通过平台AI能力实现资源智能匹配、内容精准投放与全链路效果追踪,最终构建“信任—种草—曝光”三位一体的传播闭环。; 适合人群:科技类企业品牌与市场负责人、公关传播从业者、数字营销管理者及初创科技公司创始人;具备一定品牌传播基础,关注效果可量化与AI工具赋能的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科技产品全生命周期的品牌传播策略;②优化媒体发稿、KOL合作与短视频运营的资源配置与ROI;③借助AI平台实现传播内容的精准触达、效果监测与风险控制;④提升品牌在技术可信度、用户信任与市场影响力方面的综合竞争力。; 阅读建议:建议结合传声港平台的实际工具模块(如AI选媒、达人匹配、数据驾驶舱)进行对照阅读,重点关注各阶段的标准化流程与数据指标基准,将理论策略与平台实操深度融合,推动品牌传播从经验驱动转向数据与工具双驱动。
【3D应力敏感度分析拓扑优化】【基于p-范数全局应力衡量的3D敏感度分析】基于伴随方法的有限元分析和p-范数应力敏感度分析(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕“基于p-范数全局应力衡量的3D应力敏感度分析”展开,介绍了一种结合伴随方法与有限元分析的拓扑优化技术,重点实现了3D结构在应力约束下的敏感度分析。文中详细阐述了p-范数应力聚合方法的理论基础及其在避免局部应力过高的优势,并通过Matlab代码实现完整的数值仿真流程,涵盖有限元建模、灵敏度计算、优化迭代等关键环节,适用于复杂三维结构的轻量化与高强度设计。; 适合人群:具备有限元分析基础、拓扑优化背景及Matlab编程能力的研究生、科研人员或从事结构设计的工程技术人员,尤其适合致力于力学仿真与优化算法开发的专业人士; 使用场景及目标:①应用于航空航天、机械制造、土木工程等领域中对结构强度和重量有高要求的设计优化;②帮助读者深入理解伴随法在应力约束优化中的应用,掌握p-范数法处理全局应力约束的技术细节;③为科研复现、论文写作及工程项目提供可运行的Matlab代码参考与算法验证平台; 阅读建议:建议读者结合文中提到的优化算法原理与Matlab代码同步调试,重点关注敏感度推导与有限元实现的衔接部分,同时推荐使用提供的网盘资源获取完整代码与测试案例,以提升学习效率与实践效果。
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