1)什么是内存碎片?内存是大小有限的资源.例如把内存比作一张小床,来了一个小伙伴,可以睡下,再来一个小伙伴也能睡下.现在两个人了,他们点了差不多的大小的位置(资源),位置还有剩下.然后再来一个小胖子,他的身形几乎是之前两个人的一倍,他要占掉一个很大的位置(资源),但没关系,小订还是可以睡得下!但小胖子睡下后,只剩下很小的一个空间(位置)了,再来一个最瘦的瘦子都睡不了.那空出来的一点位置就这样浪费了.这就是内存碎片!! 内存是有限的,被多个程序应用占用,但内存不可能刚刚好使用完,总是有一小部分不能

当redis被用作缓存时,有时我们希望了解key的大小分布,或者想知道哪些key占的空间比较大.本文提供了几种方法. 一. bigKeys 这是redis-cli自带的一个命令.对整个redis进行扫描,寻找较大的key.例: redis-cli -h b.redis -p --bigkeys 输出 # Scanning the entire keyspace to find biggest keys as well as # average sizes per key type. You ca

首先谈谈Redis和Memcached它们都是缓存在内存中的,唯一的区别就是Redis它本身会周期性的把 更新的一些数据写入到磁盘或者修改操作写入追加的记录文件中,并且在此基础上实现master-slave主从同步 至于在性能方面Redis是高性能的key-value内存数据库.经过官方性能测试结果:set操作每秒110000次,get操作每秒81000次 Redis它本身支持的数据类型相对较多,包括string.list.set(集合).zset(有序集合). Redis的数据持久性主要是有快

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

1.memcached  高性能分布式内存对象缓存系统 2.目的:减轻数据库负载,提高基于动态数据库驱动网站的响应速度 3.数据格式:文本行 4.协议:memcache协议 5.存储方式:hashMap 6.缺点:重启memcache服务器后,存储的数据会消失.在数据持久化方面有所欠缺 7.内存分配机制:最初的版本就是采用mollc和free来获取内存,释放内存,这样会造成很多内存碎片     最新的一般是采用slab allonation内存分配机制,首要目标就是防止出现很多内存碎片. 8.s

第一步:下载memcached   地址:http://www.121down.com/soft/softview-28366.html 第二步:将下载文件解压到文件目录后,打开命令窗口 通过cd命令进入目录. 第三步:memcached安装及卸载:安装:  memcached -d  install  卸载:memcached -d uninstall   启动:memcached -d start: memcached的使用: 一.常用参数设置:例:Memcached.exe –d  -m 

Mongodb和Memcached不是一个范畴内的东西.Mongodb是文档型的非关系型数据库,其优势在于查询功能比较强大,能存储海量数据.Mongodb 和 Memcached不存在谁替换谁的问题. Memcached 和 Redis它们都是内存型数据库,数据保存在内存中,通过tcp直接存取,优势是速度快,并发高. Memcached 是一个高性能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,从而提供动态.数据库驱动网站的速度

注:这篇内容极其混乱 推荐学习这篇博客.博客的地址:http://kenby.iteye.com/blog/1423989 基本元素item item是Memcached中记录存储的基本单元,用户向memcached写入的key value键值对信息都以item的形式存入Memcached中. item基本结构 首先用一张图来描述item的基本结构: 图 1-1 item的基本机构 图片来自博客,画的非常的清晰.从图片中可以看到,item主要有两个部分构成:item的元数据(属性)部分+item

上节在分析slab内存管理机制时分析Memcached整个Item存储系统的初始化过程slabs_init()函数:分配slabclass数组空间,到最后将各slab划分为各种级别大小的空闲item并挂载到对应大小slab的空闲链表slots上.本节将继续分析对slab和item的主要操作过程. slab机制中所采用的LRU算法: 在memcached运行过程中,要把一个item调入内存,但内存已无空闲空间时,为了保证程序能正常运行,系统必须从内存中调出一部分数据,送磁盘的对换区中.但应将哪些数

我们现在使用的模式是,对于直接的key value对需缓存的直接用memcached.对于collection类型就使用Redis.对于大数据量的内容性的东西,我们打算尝试用mongoDB.也正在学习neo4j,来应对深度搜索,推荐功能. 1.Memcached单个key-value大小有限,一个value最大只支持1MB,而Redis最大支持512MB 2.Memcached只是个内存缓存,对可靠性无要求:而Redis更倾向于内存数据库,因此对对可靠性方面要求比较高 3.从本质上讲,Memca

如需转载请注明出处: http://www.ttlsa.com/html/2418.html nginx的memcached_module模块可以直接从memcached服务器中读取内容后输出,后续的请求不再经过应用程序处理,如php-fpm.django,大大的提升动态页面的速度.nginx只负责从memcached服务器中读取数据,要往memcached写入数据还得需要后台的应用程序来完成,主动的将要缓存的页面缓存到memcached中,可以通过404重定向到后端去处理的.ngx_http_

一.问题:     数据库表数据量极大(千万条),要求让服务器更加快速地响应用户的需求.   二.解决方案:      1.通过高速服务器Cache缓存数据库数据      2.内存数据库     (这里仅从数据缓存方面考虑,当然,后期可以采用Hadoop+HBase+Hive等分布式存储分析平台) 三.主流解Cache和数据库对比:        上述技术基本上代表了当今在数据存储方面所有的实现方案,其中主要涉及到了普通关系型数据库(MySQL/PostgreSQL),NoSQL数据库(Mon

为了将N个前端数据同步,通过Memcached完成数据打通,但带来了一些新问题: 使用iBatis整合了Memcached,iBatis针对每台server生成了唯一标识,导致同一份数据sql会产生不同的key,造成重复缓存.--通过重写iBatis部分原码,终止了唯一标识的生成,同一个SQL产生同一个Key,同时对生成key做hash,控制长度,使得数据统一在Memcached. 为了迎合iBatis的架构,通过CacheModel模式,对缓存数据分组管理.最初通过Map实现CacheMode

1 需求背景 该应用场景为DMP缓存存储需求,DMP需要管理非常多的第三方id数据,其中包括各媒体cookie与自身cookie(以下统称supperid)的mapping关系,还包括了supperid的人口标签.移动端id(主要是idfa和imei)的人口标签,以及一些黑名单id.ip等数据. 在hdfs的帮助下离线存储千亿记录并不困难,然而DMP还需要提供毫秒级的实时查询.由于cookie这种id本身具有不稳定性,所以很多的真实用户的 浏览行为会导致大量的新cookie生成,只有及时同步ma

1 需求背景 该应用场景为DMP缓存存储需求,DMP需要管理非常多的第三方id数据,其中包括各媒体cookie与自身cookie(以下统称supperid)的mapping关系,还包括了supperid的人口标签.移动端id(主要是idfa和imei)的人口标签,以及一些黑名单id.ip等数据. 在hdfs的帮助下离线存储千亿记录并不困难,然而DMP还需要提供毫秒级的实时查询.由于cookie这种id本身具有不稳定性,所以很多的真实用户的浏览行为会导致大量的新cookie生成,只有及时同步map

1.首先要搭建服务端的程序. 下载地址:http://pan.baidu.com/s/1hrJ9jE0 密码:spqc 将对应版本的文件夹,放到D盘,任意位置即可 桌面-程序-运行-cmd-打开命令行: D: 进入D盘 cd memcache(文件夹名,你起的啥就敲啥) memcached -d install 如果执行不成功,抛了个异常,则需要进入C:\Windows\System32\cmd.exe 选中后,以管理员权限去运行即可. 2.下载客户端使用的jar文件,因为在maven库里搜了好

map是用来存放<key, value>键值对的数据结构,可以很方便快速的根据key查到相应的value.假如存储学生和其成绩(假定不存在重名,当然可以对重名加以区 分),我们用map来进行存储就是个不错的选择. 我们这样定义,map<string, int>,其中学生姓名用string类型,作为Key:该学生的成绩用int类型,作为value.这样一来,我们可以根据学生姓名快速的查找到 他的成绩. 但是,我们除了希望能够查询某个学生的成绩,或许还想看看整体的情况.我们想把所有同学

Map中如何把没有定义操作符<的类作为key 其实,为了实现快速查找,map内部本身就是按序存储的(比如红黑树).在我们插入<key, value>键值对时,就会按照key的大小顺序进行存储.这也是作为key的类型必须能够进行<运算比较的原因.现在我们用string类型作为key,因此,我们的存储就是按学生姓名的字典排序储存的. [参考代码] [运行结果] 大家都知道map是stl里面的一个模板类,现在我们来看下map的定义: 它有四个参数,其中我们比较熟悉的有两个: Key 和

一:特性和对比 1.性能上:      性能上都很出色,具体到细节,由于Redis只使用单核,而Memcached可以使用多核,所以平均每一个核上Redis在存储小数据时比 Memcached性能更高.而在100k以上的数据中,Memcached性能要高于Redis,虽然Redis最近也在存储大数据的性能上进行优化,但是比起 Memcached,还是稍有逊色.   2.内存空间和数据量大小:       MemCached可以修改最大内存,采用LRU算法. Redis增加了VM的特性,突破了物理

C++ STL中Map的相关排序操作:按Key排序和按Value排序 - 编程小径 - 博客频道 - CSDN.NET C++ STL中Map的相关排序操作:按Key排序和按Value排序 分类: C++语言 数据结构 2012-11-30 00:22 1965人阅读 评论(2) 收藏 举报 map是用来存放<key, value>键值对的数据结构,可以很方便快速的根据key查到相应的value.假如存储学生和其成绩(假定不存在重名,当然可以对重名加以区分),我们用map来进行存储就是个不错的

工作中,经常有些Redis实例使用不恰当,或者对业务预估不准确,或者key没有及时进行处理等等原因,导致某些KEY相当大. 那么大Key会带来哪些问题呢? 如果是集群模式下,无法做到负载均衡,导致请求倾斜到某个实例上,而这个实例的QPS会比较大,内存占用也较多:对于Redis单线程模型又容易出现CPU瓶颈,当内存出现瓶颈时,只能进行纵向库容,使用更牛逼的服务器. 涉及到大key的操作,尤其是使用hgetall.lrange 0 -1.get.hmget 等操作时,网卡可能会成为瓶颈,也会到导致堵