Memcached缓存实例

本文实例讲述了C#中Memcached缓存的用法,分享给大家供大家参考.具体方法如下: ICacheStrategy.cs文件如下: 复制代码 代码如下: public interface ICacheStrategy {         /// <summary>         /// 添加数据到缓存         /// </summary>         /// <param name="objId">缓存名称</param>

1.首先在在服务端增加两个缓存实例,如192.168.120.101:11214和192.168.120.102:11215,空间分配可按实际需求定. 2.JAVA客户端导入 下载地址:http://files.cnblogs.com/files/zhougaojun/MemClient.zip 3.缓存集群配置:memcached11212.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <memcached

首先创建MemCached 缓存管理类,此代码测试需要添加 java_memcached-release_2.6.3.jar,commons-pool-1.5.6.jar,slf4j-api-1.6.1.jar,slf4j-simple-1.6.1.jar 这几个jar包 ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40

基本问题 1.memcached的基本设置 1)启动Memcache的服务器端 # /usr/local/bin/memcached -d -m 10 -u root -l 192.168.0.200 -p 12000 -c 256 -P /tmp/memcached.pid -d选项是启动一个守护进程, -m是分配给Memcache使用的内存数量,单位是MB,我这里是10MB, -u是运行Memcache的用户,我这里是root, -l是监听的服务器IP地址,如果有多个地址的话,我这里指定了服

首先说下抱歉,博主最近单位经常加班,博客更新有点慢,希望大家理解,草稿箱里存了不少内容,等不忙时候一点点填坑~ 在一般的网站开发学习时候,都会把数据存放在RDBMS(关系型数据库系统(Relational Database Management System)中,服务器程序通过读取RDBMS来取得数据显示在页面上.这在我们以往编写练习项目时候,是没有任何问题的.根据木桶理论,一只水桶能装多少水取决于它最短的那块木板,在实际的网站开发中,随着数据量的增大,访问的集中,就会出现RDBMS的负担加重.

什么是缓存 凡是位于速度相差较大的两种硬件/软件之间的,用于协调两者数据传输速度差异的结构,均可称之为缓存 分类 操作系统磁盘缓存,减少磁盘机械操作 数据库缓存,减少文件系统IO 应用程序缓存,减少数据库操作 WEB服务器缓存,减少应用服务器请求 客户端浏览器缓存,减少网站访问 web相关 数据库缓存 系统配置参数缓存 ORM提供的对象缓存.查询缓存 缓存服务器 EHCache.OSCache.JBossCache 通用缓存 memcached.radis 页面缓存(动态页面静态化.Servle

读写锁:多个读锁不互斥,读锁与些锁互斥,写锁与写锁互斥.即:读的时候不允许写,写的时候不允许读,可以同时读. synchronized关键字和普通的Lock构造的锁,会造成读与读之间的互斥,因此读写锁可提高性能. 例子1:三个线程同时对一个共享数据进行读写. import java.util.Random; import java.util.concurrent.locks.ReadWriteLock; import java.util.concurrent.locks.ReentrantRea

部署网站运行平台LNMP + Memcached缓存  *本实验的LNMP和Memcached都安装在同一台服务器上 *Nginx   提供网站服务 *MySQL   提供数据库服务 *PHP    提供动态网站编程语言 *Memcached 提供数据缓存(通过降低对Database的访问来加速web应用程序) 一.搭建LNMP平台(源码包安装) Linux+Nginx+Mysql+PHP(perl) 1)基本环境准备 安装"开发工具"和"开发库""Dev

原文地址: http://blog.csdn.net/hengyunabc/article/details/20735701 当Memcached缓存失效时,容易出现高并发的查询DB,导致DB压力骤然上升. 这篇blog主要是探讨如何在缓存将要失效时,及时地更新缓存,而不是如何在缓存失效之后,如何防止高并发的DB查询. 个人认为,当缓存将要失效时,及时地把新的数据刷到memcached里,这个是解决缓存失效瞬间高并发查DB的最好方法.那么如何及时地知道缓存将要失效? 解决这个问题有几种思路: 比