memcache 对于大型网站如facebook，ebay等网站，如果没有Memcache做为中间缓存层，数据访问不可能吃得消，对于一般网站，只要具备独立的服务器，完全可以通过配置Memcache提高网站访问速度和减少数据库压力，这里主要讨论一下Memcache和MySQL数据库交互过程的流程关系，了解Memcache的中间缓存层作用，从而深入了解Memcache机制原理。Memcache和MySQL交互流程图如上图，传统的查询方法是直接查询数据库，数据库将结果返回给查询语句...
对于大型网站如facebook，ebay等网站，如果没有Memcache做为中间缓存层，数据访问不可能吃得消，对于一般网站，只要具备独立的服务器，完全可以通过配置Memcache提高网站访问速度和减少数据库压力，这里主要讨论一下Memcache和MySQL数据库交互过程的流程关系，了解Memcache的中间缓存层作用，从而深入了解Memcache机制原理。 Memcache和MySQL交互流程图如上图，传统的查询方法是直接查询数据库，数据库将结果返回给查询语句，而当有...
Key-Value缓存有很多，用的较多的是memcache、redis，他们都是以独立服务的形式运行，在工作中有时需要嵌入一个本地的key-value缓存，当然已经有LevelDb等，但感觉还是太重量级了。 本文实现了一种超级轻量的缓存， 1、实现代码仅仅需要400行； 2、性能高效，value长度在1K时测试速度在每秒200万左右 3、缓存是映射到文件中的，所以没有malloc、free的开销，以及带来的内存泄露、内存碎片等； 4、如果服务挂掉了，重启后缓存内容继...
文章介绍了在mysql如何利用mysql缓存来实现提升mysql数据库性能问题，有需要了解的同学可以参考一下。属于 IO 密集型的应用程序，其主要职责就是数据的管理及存储工作。而我们知道，从内存中读取一个数据库的时间是微秒级别，而从一块普通硬盘上读取一个IO是在毫秒级别，二者相差3个数量级。所以，要优化数据库，首先第一步需要优化的就是 IO，尽可能将磁盘IO转化为内存IO。本文先从 MySQL 数据库IO相关参数（缓存参数）的角度来看...
bitsCN.com Key-Value缓存有很多，用的较多的是memcache、redis，他们都是以独立服务的形式运行，在工作中有时需要嵌入一个本地的key-value缓存，当然已经有LevelDb等，但感觉还是太重量级了。本文实现了一种超级轻量的缓存，1、实现代码仅仅需要400行；2、性能高效，value长度在1K时测试速度在每秒200万左右3、缓存是映射到文件中的，所以没有malloc、free的开销，以及带来的内存泄露、内存碎片等；4、如果服务挂掉了，重启后缓存...
作者： Sky.Jian版权声明 链接：http://isky000.com/database/mysql-perfornamce-tuning-cache-parameter | del.icio.us | Twitter it | Hosted On DreamHost 可以通过我的折扣码 iMySQLer 获得优惠折扣 在平时被问及最多的问题就是关于 MySQL 数据库性能优 作者：Sky.Jian 版权声明 链接：http://isky000.com/database/mysql-perfornamce-tuning-cache-parameter| del.icio.us | Twitterit | Hosted On DreamHost 可以通过我的折...
场景一 一般来说，只要你用到了缓存，不管是Redis还是memcache，就可能会涉及到数据库缓存与数据的一致性问题，这里我们以Redis为例。 我们该如何保证Redis与数据库的一致性呢？ So easy：更新的时候，先更新数据库，然后再删除缓存。 读的时候，先读缓存；如果没有的话，就读数据库，同时将数据放入缓存，并返回响应。乍一看，一致性问题貌似很好的得到了解决。但仔细一想，你会发现还是有问题：如果先更新了数据库，删除缓存的时...
mysql数据库查询缓存原理是：1、缓存SELECT操作的结果集和SQL语句，key为sql，value为查询结果集；2、如果新的SELECT语句到了，以这个sql为key去缓存中查询，如果匹配，就把缓存的结果集返回。mysql数据库查询缓存原理是：概述查询缓存（Query Cache，简称QC），存储SELECT语句及其产生的数据结果。闲来无事，做一下这块的总结，也做个备忘！超详细的mysql数据库查询缓存总结，值得收藏 工作原理缓存SELECT操作的结果集和SQL语句，...
本文的主要内容来源于MongoDB官方博客，由NoSQLFan补充说明，本文对传统的分布式Cache系统进行了分析，指出了其在缓存重建中会对数据库产生巨大压力的问题。并分析了MongoDB的mmap方案是如何规避这一问题的。 如下图的架构，在数据库前端加上分布式的Cache（本文的主要内容来源于MongoDB官方博客，由NoSQLFan补充说明，本文对传统的分布式Cache系统进行了分析，指出了其在缓存重建中会对数据库产生巨大压力的问题。并分析了MongoDB...
面试原题如何保证缓存与数据库的双写一致性？ 面试官心理分析 你只要用缓存，就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写，你只要是双写，就一定会有数据一致性的问题，那么你如何解决一致性问题？面试题剖析 一般来说，如果允许缓存可以稍微的跟数据库偶尔有不一致的情况，也就是说如果你的系统不是严格要求?“缓存+数据库” 必须保持一致性的话，最好不要做这个方案，即：读请求和写请求串行化，串到一个内存队列里去。 串行化可以保证...
= redis.StrictRedis(host=‘localhost‘, port=6379, db=0)##### 单个string result = client.set(‘Mark‘, 100) print(result) # 输出：True age = client.get(‘Mark‘) print(age.decode()) # 输出：100##### 多个string student = {‘name‘: ‘zeng‘,‘age‘: ‘22‘ } result1 = client.mset(student) print(result1) # True stu = client.mget([‘name‘, ‘age‘]) print(stu) # 输出：[b‘zeng‘, b‘22‘]##...
分布式锁三种实现方式： 1. 基于数据库实现分布式锁； 2. 基于缓存（Redis等）实现分布式锁； 3. 基于Zookeeper实现分布式锁； 一， 基于数据库实现分布式锁 1. 悲观锁 利用select … where … for update 排他锁 注意: 其他附加功能与实现一基本一致，这里需要注意的是“where name=lock ”，name字段必须要走索引，否则会锁表。有些情况下，比如表不大，mysql优化器会不走这个索引，导致锁表问题。 2. 乐观锁 所谓乐观锁与前边最...
分布式缓存是现在很多分布式应用中必不可少的组件，但是用到了分布式缓存，就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写，你只要是双写，就一定会有数据一致性的问题，那么你如何解决一致性问题？ Cache Aside Pattern 最经典的缓存+数据库读写的模式，就是 Cache Aside Pattern。读的时候，先读缓存，缓存没有的话，就读数据库，然后取出数据后放入缓存，同时返回响应。更新的时候，先更新数据库，然后再删除缓存。为什么是删除缓存，而...
Redis 特性 特性一:速度快 - 快的原因就是内存 数据存在内存中特性二 持久化 - 断电不丢数据 Redis所有数据保存在内存中,对数据的跟新将异步地保存在磁盘上redis 支持两种持久化方式，一种是 Snapshotting（快照）也是默认方式，另一种是 Append-only file（缩写 aof）的方式。Redis 特性三 特性三 - 多数据结构Redis 特性四 支持多种客户端语言Redis 特性五 功能丰富安装redis 方式一 通过yum工具安装redis yum install redis -y...