介绍 Memcached java client是官方推荐的最早的memcached java客户端.最新版本:java_memcached-release_2.6.1. 官方下载地址:https://github.com/gwhalin/Memcached-Java-Client采用阻塞式SOCKET通讯,据说目前版本进行了很多优化,性能有所提高(只看过1.5的源代码,还没来及看最新的) 提供key方式的连接池,默认连接池key为default.(老版本了).2.6.1版本支持apach…

原创文章,转载请标明,谢谢. 上一篇分析过memcached的连接模型,了解memcached是如何高效处理客户端连接,这一篇分析memcached源码中的process_update_command函数,探究memcached客户端的set命令,解读memcached是如何解析客户端文本命令,剖析memcached的内存管理,LRU算法是如何工作等等. 解析客户端文本命令 客户端向memcached server发出set操作,memcached server读取客户端的命令,客户端的连接状态…

上一篇回顾:<memcached学习笔记——存储命令源码分析上篇>通过分析memcached的存储命令源码的过程,了解了memcached如何解析文本命令和mencached的内存管理机制. 本文是延续上一篇,继续分析存储命令的源码.接上一篇内存分配成功后,本文主要讲解:1.memcached存储方式:2.add和set命令的区别. memcached存储方式 哈希表(HashTable) 哈希表在实践中使用的非常广泛,例如编译器通常会维护的一个符号表来保存标记,很多高级语言中也显式的支持哈希…

Memcached 学习笔记(二)——ruby调用 上一节我们讲述了怎样安装memcached及memcached常用命令.这一节我们将通过ruby来调用memcached相关操作. 第一步,安装ruby.此操作非常简单,直接yum  install ruby即可. 第二步,安装rubygems,同样,yum install  rubygems. 第三步,安装程序库memcache-client,运行命令: gem install memcache-client 第四步,运行ruby测试程序:…

1.memcached是danga的一个项目,最早是LiveJournal服务的,最初为了加速LiveJournal访问速度而开发,后来被很多大型网站采用 官网: http://www.danga.com/ http://www.memcached.org/ 2.memcached是高性能分布式的内存对象缓存系统,通过内存里维护一个统一的巨大的hash表,它能够用来存储各种格式的数据,包括图像.视频.文件以及数据 库检索的结果等.(可以是array,基本变量类型,对象,不能是“资源类型”) 简单…

IOS学习笔记25—HTTP操作之ASIHTTPRequest 分类: iOS2012-08-12 10:04 7734人阅读 评论(3) 收藏 举报 iosios5网络wrapper框架新浪微博 ASIHTTPRequest是一个第三方开源项目,在现在的IOS应用中多使用到这个开源类库来提供网络操作,相比于SDK提供的网络操作类库,ASIHTTPRequest使用上更加方便.效率更高,同时功能也非常强大.这是ASIHttpRequest的官网:http://allseeing-i.com/AS…

java学习笔记07--日期操作类   一.Date类 在java.util包中定义了Date类,Date类本身使用非常简单,直接输出其实例化对象即可. public class T { public static void main(String[] args) { Date date  = new Date(); System.out.println("当前日期:"+date); //当前日期:Thu May 16 23:00:57 CST 2013 } } 二.Calendar类…

jQuery学习笔记之DOM操作.事件绑定(2) --------------------学习目录------------------------ 4.DOM操作 5.事件绑定 源码地址: https://github.com/iyun/jQueryDemo.git --------------------学习目录------------------------ 4.DOM操作(节点增删改查) 节点查找:节点分为三种类型:元素节点.属性节点.文本节点 创建节点 创建元素节点 使用 jQuery…

tensorflow学习笔记——使用TensorFlow操作MNIST数据(1) 一:神经网络知识点整理 1.1,多层:使用多层权重,例如多层全连接方式 以下定义了三个隐藏层的全连接方式的神经网络样例代码: import tensorflow as tf l1 = tf.matmul(x, w1) l2 = tf.matmul(l1, w2) y = tf.matmul(l2,w3) 1.2,激活层:引入激活函数,让每一层去线性化 激活函数有多种,例如常用的 tf.nn.relu  tf.nn.…

续集请点击我:tensorflow学习笔记——使用TensorFlow操作MNIST数据(2) 本节开始学习使用tensorflow教程,当然从最简单的MNIST开始.这怎么说呢,就好比编程入门有Hello World,机器学习入门有MNIST.在此节,我将训练一个机器学习模型用于预测图片里面的数字. 开始先普及一下基础知识,我们所说的图片是通过像素来定义的,即每个像素点的颜色不同,其对应的颜色值不同,例如黑白图片的颜色值为0到255,手写体字符,白色的地方为0,黑色为1,如下图. MNIST…