PHP利用memcache缓存技术提高响应速度

本文详细介绍了PHP下memcache模块的安装、使用实例及在线监控工具,包括连接、版本显示、数据保存与删除、数组保存与获取、性能问题等核心内容,适合web开发者学习。

正 文:

    PHP下memcache模块是一个高效的守护进程,提供用于内存缓存的过程式程序和面向对象的方便的接口,特别是对于设计动态web程序时减少对数据库的访问。memcache也提供用于通信对话(session_handler)的处理。

    memcache既可以在linux下使用,也可以在windows系统下使用,当然首推linux系统。

    至于如何安装memcache,google一下就什么都出来了。

    下面贴一段memcache的使用例子:


<?php
//连接
$mem = new Memcache;
$mem->connect("127.0.0.1", 11211) or die ("Could not connect");

//显示版本
$version = $mem->getVersion();
echo "Memcached Server version:  ".$version."<br>";

//保存数据
$mem->set('key1', 'This is first value', 0, 60);
$val = $mem->get('key1');
echo "Get key1 value: " . $val ."<br>";

//替换数据
$mem->replace('key1', 'This is replace value', 0, 60);
$val = $mem->get('key1');
echo "Get key1 value: " . $val . "<br>";

//保存数组
$arr = array('aaa', 'bbb', 'ccc', 'ddd');
$mem->set('key2', $arr, 0, 60);
$val2 = $mem->get('key2');
echo "Get key2 value: ";
print_r($val2);
echo "<br>";

//删除数据
$mem->delete('key1');
$val = $mem->get('key1');
echo "Get key1 value: " . $val . "<br>";

//清除所有数据
$mem->flush();
$val2 = $mem->get('key2');
echo "Get key2 value: ";
print_r($val2);
echo "<br>";

//关闭连接
$mem->close();
?>

   例子2:
<?php
//使用memcache缓存
$mc = memcache_connect('localhost', 11211);
$pn = $mc->get('pid');
echo $pn;

if($pn<1) $pn = 1;
else $pn++;

$mc->set('pid',$pn,0,0); //设置永不过期
memcache_close($mc);
?>

    给大家推荐一个在线监控工具-->用memcache.php监控memcache的使用情况:
监控memcache

    一个非常好的memcached 监控工具,监控memcached的内存使用情况和命中率。配置非常简单,只用配置监控的Memcached服务器的信息和访问的用户名密码就可以了!可以监控多个服务器。

   下载地址:  memcachephp.zip

参考文档:
1、memcached官网: http://memcached.org/
2、php操作memcache的使用测试总结: http://blog.sina.com.cn/s/blog_4dbe98f10100bqkr.html
3、php中使用memcache扩展的性能问题: http://www.cnblogs.com/sunli/archive/2010/08/28/php_memcache_memcache_chunk_size.html
4、PHP+Memcache使用入门中文版 :  http://www.4wei.cn/archives/1000954
内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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