3.1.4 Memcached的简单使用过程

LNMP+Memcached(分布式高速缓存系统)应用 1.Memcache是什么? MemCache是一个自由、源码开放、高性能、分布式的分布式内存对象缓存系统,用于动态Web应用以减轻数据库的负载,它通过在内存中缓存数据和对象来减少读取数据库的次数,从而提高网站访问的速度 2.Memcached的工作流程 客户端访问请求发送到代理服务器nginx,nginx先检查客户端的请求数据是否在memcached中,如有,直接把请求数据返回,不再对数据库进行任何操作 如果请求的数据不在memcached中,就去查数据库,把从数据库中获取的数据返回给客户端,同时把数据 阅读详情

《高性能Linux服务器构建实战:运维监控、性能调优与集群应用》第3章Memcached应用实战,本章主要介绍Memcached的特征、运行原理和使用经验。Memcached是一套分布式内存对象缓存系统,用于在动态系统中减少数据库负载,进而提升系统性能。本节为大家介绍Memcached的简单使用过程。


3.1.4 Memcached的简单使用过程

前面已经提到过,许多语言都实现了Memcached的客户端,目前应用最多的是通过Perl、PHP实现对Memcached的操作。这里以Perl的Cache::Memcached为例简要说明使用Memcached的过程。Perl的Cache::Memcached在CPAN上对应的地址为:http://search.cpan.org/dist/CacheMemcached/。

通过Cache::Memcached连接Memcached的示例代码如下:

 
  1. #!/usr/bin/perl  
  2.  
  3. use Cache::Memcached;  
  4.  
  5. my $key = "test";  
  6. my $value = "HelloWorld!";  
  7. my $expires = 120;  
  8. my $memcached = Cache::Memcached->new({  
  9. servers => ["127.0.0.1:11211"],  
  10. compress_threshold => 100  
  11. });  
  12. $memcached->add($key, $value, $expires);  
  13. my $return = $memcached->get($key);  
  14. print "$return\n"; 

Cache::Memcached的常用选项如下:

servers,用数组指定连接Memcached服务器的IP地址和端口号。

compress_threshold, 启用数据压缩时使用的值。

namespace,指定添加到键的前缀。

另外,利用Cache::Memcached可以将Perl的复杂数据序列化之后再保存,所以能直接将散列、数组、对象都保存到Memcached的缓存中。

1.向Memcached存数据的方法

向Memcached存数据的方法有set、add和replace,这些方法的使用方式相同。

 
  1. my $add = $memcached->add( ‘键', ‘值', '过期时间' );  
  2. my $replace = $memcached->replace( '键', ‘值', '过期时间' );  
  3. my $set = $memcached->set( '键', '值', ‘过期时间' ); 

向Memcached存数据时可以指定过期时间(秒),若不指定过期时间,Memcached则按照LRU算法保存存入的数据。但这三个方法有一些区别:

set, 无论在什么情况下都保存写入的数据。

add,仅当存储空间中不存在key相同的数据时才保存。

replace,仅当存储空间中存在key相同的数据时才保存。

2.获取数据的方法

可以使用get和get_multi方法来获取数据,使用方法如下:

 
  1. my $value = $memcached->get(‘键');  
  2. my $value = $memcached->get_multi(‘键1', '键2', ‘键3'); 

如果想一次获取多条数据,可以使用get_multi方法。利用get_multi方法可以非同步地同时取得多个键值,其速度要比循环调用get方法快很多倍。

3.删除数据方法

删除数据可以使用delete方法。

 
  1. $memcached->delete('键', '阻塞时间(秒)'); 

第一个参数指定要删除的数据的键,第二个参数指定一个时间值,以禁止使用同样的键保存新数据,这个功能可以防止缓存数据的不完整。但是set 方法忽视该阻塞,会继续保存数据。

4.加一和减一方法

可以把Memcached上某一个特定的键值作为计数器使用。

 
  1. my $return = $memcached->incr('键');  
  2. $memcached->add('键', 0) unless defined $return; 

加一和减一都属于原子操作,进行这两个操作时若未对键值设置初始值,则不会自动将初始值赋为0。因此,应当进行错误检查,必要时加入初始化操作。
CentOS7:安装Memcached1.6.9的过程 1.声明 当前内容主要用于本人记录在Linux的CentOS7中安装Memcached1.6.9的过程中出现的各种问题 2.下载 这里使用华为的mirror wget https://repo.huaweicloud.com/memcached/memcached-1.6.9.tar.gz 3.解压 tar xvf memcached-1.6.9.tar.gz 4.配置 cd memcached-1.6.9/ ./configure 报错:configure: error: no acceptabl 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath(&#39;DeepLearnToolbox&#39;));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand(&#39;state&#39;,0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W&#39;); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand(&#39;state&#39;,0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, &#39;Too big error&#39;);```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand(&#39;state&#39;,0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = &#39;sigm&#39;;sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)&#39;)% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, &#39;Too big error&#39;);```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x&#39;,28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x&#39;,28,28,10000))/255;train_y = double(train_y&#39;);test_y = double(test_y&#39;);%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you&#39;ll get around 1.2% errorrand(&#39;state&#39;,0)cnn.layers = { struct(&#39;type&#39;, &#39;i&#39;) %input layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 6, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %sub sampling layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 12, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, &#39;Too big error&#39;);```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, &#39;Too big error&#39;);%% ex2 neural net with L2 weight decayrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex3 neural net with dropoutrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex5 plotting functionalityrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = &#39;softmax&#39;; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = &#39;softmax&#39;; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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极客老李
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