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ehcache memcache redis 差异

 
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转自:http://blog.csdn.net/jationxiaozi/article/details/8509732

在java项目广泛的使用。它是一个开源的、设计于提高在数据从RDBMS中取出来的高花费、高延迟采取的一种缓存方案。正因为Ehcache具有健壮性(基于java开发)、被认证(具有apache 2.0  license)、充满特色(稍后会详细介绍),所以被用于大型复杂分布式web application的各个节点中。

什么特色?

 

1.  够快

Ehcache的发行有一段时长了,经过几年的努力和不计其数的性能测试,Ehcache终被设计于large, high concurrency systems.

 

2. 够简单

开发者提供的接口非常简单明了,从Ehcache的搭建到运用运行仅仅需要的是你宝贵的几分钟。其实很多开发者都不知道自己用在用Ehcache,Ehcache被广泛的运用于其他的开源项目

比如:hibernate

 

3.够袖珍

关于这点的特性,官方给了一个很可爱的名字small foot print ,一般Ehcache的发布版本不会到2M,V 2.2.3  才 668KB。

 

4. 够轻量

核心程序仅仅依赖slf4j这一个包,没有之一!

 

5.好扩展

Ehcache提供了对大数据的内存和硬盘的存储,最近版本允许多实例、保存对象高灵活性、提供LRU、LFU、FIFO淘汰算法,基础属性支持热配置、支持的插件多

 

6.监听器

缓存管理器监听器 (CacheManagerListener)和 缓存监听器(CacheEvenListener),做一些统计或数据一致性广播挺好用的

如何使用?

够简单就是Ehcache的一大特色,自然用起来just so easy!

贴一段基本使用代码

CacheManager manager = CacheManager.newInstance("src/config/ehcache.xml");
Ehcache cache = new Cache("testCache", 5000, false, false, 5, 2);
cacheManager.addCache(cache);
代码中有个ehcache.xml文件,现在来介绍一下这个文件中的一些属性
  1.        name:缓存名称。
  2.        maxElementsInMemory:缓存最大个数。
  3.        eternal:对象是否永久有效,一但设置了,timeout将不起作用。
  4.        timeToIdleSeconds:设置对象在失效前的允许闲置时间(单位:秒)。仅当eternal=false对象不是永久有效时使用,可选属性,默认值是0,也就是可闲置时间无穷大。
  5.        timeToLiveSeconds:设置对象在失效前允许存活时间,最大时间介于创建时间和失效时间之间。仅当eternal=false对象不是永久有效时使用,默认是0.,也就是对象存活时 间无穷大。
  6.        overflowToDisk:当内存中对象数量达到maxElementsInMemory时,Ehcache将会对象写到磁盘中。
  7.        diskSpoolBufferSizeMB:这个参数设置DiskStore(磁盘缓存)的缓存区大小。默认是30MB。每个Cache都应该有自己的一个缓冲区。
  8.        maxElementsOnDisk:硬盘最大缓存个数。
  9.        diskPersistent:是否缓存虚拟机重启期数据 Whether the disk store persists between restarts of the Virtual Machine. The default value is false.
  10.        diskExpiryThreadIntervalSeconds:磁盘失效线程运行时间间隔,默认是120秒。
  11.        memoryStoreEvictionPolicy:当达到maxElementsInMemory限制时,Ehcache将会根据指定的策略去清理内存。默认策略是LRU。你可以设置为 FIFO或是LFU。
  12.        clearOnFlush:内存数量最大时是否清除。

 

memcache

memcache 是一种高性能、分布式对象缓存系统,最初设计于缓解动态网站数据库加载数据的延迟性,你可以把它想象成一个大的内存HashTable,就是一个key-value键值缓存。Danga Interactive为了LiveJournal所发展的,以BSD license释放的一套开放源代码软件。

 

1.依赖

memcache C语言所编写,依赖于最近版本的GCC和libevent。GCC是它的编译器,同事基于libevent做socket io。在安装memcache时保证你的系统同事具备有这两个环境。

 

2.多线程支持

memcache支持多个cpu同时工作,在memcache安装文件下有个叫threads.txt中特别说明,By default, memcached is compiled as a single-threaded application.默认是单线程编译安装,如果你需要多线程则需要修改./configure --enable-threads,为了支持多核系统,前提是你的系统必须具有多线程工作模式。开启多线程工作的线程数默认是4,如果线程数超过cpu数容易发生操作死锁的概率。结合自己业务模式选择才能做到物尽其用。

 

3.高性能

通过libevent完成socket 的通讯,理论上性能的瓶颈落在网卡上。

 

简单安装:

1.分别把memcached和libevent下载回来,放到 /tmp 目录下:

# cd /tmp

# wget http://www.danga.com/memcached/dist/memcached-1.2.0.tar.gz

# wget http://www.monkey.org/~provos/libevent-1.2.tar.gz

2.先安装libevent:

# tar zxvf libevent-1.2.tar.gz

# cd libevent-1.2

# ./configure -prefix=/usr

# make (如果遇到提示gcc 没有安装则先安装gcc)

# make install

3.测试libevent是否安装成功:

# ls -al /usr/lib | grep libevent

lrwxrwxrwx 1 root root 21 11?? 12 17:38 libevent-1.2.so.1 -> libevent-1.2.so.1.0.3

-rwxr-xr-x 1 root root 263546 11?? 12 17:38 libevent-1.2.so.1.0.3

-rw-r-r- 1 root root 454156 11?? 12 17:38 libevent.a

-rwxr-xr-x 1 root root 811 11?? 12 17:38 libevent.la

lrwxrwxrwx 1 root root 21 11?? 12 17:38 libevent.so -> libevent-1.2.so.1.0.3

还不错,都安装上了。

4.安装memcached,同时需要安装中指定libevent的安装位置:

# cd /tmp

# tar zxvf memcached-1.2.0.tar.gz

# cd memcached-1.2.0

# ./configure -with-libevent=/usr

# make

# make install

如果中间出现报错,请仔细检查错误信息,按照错误信息来配置或者增加相应的库或者路径。

安装完成后会把memcached放到 /usr/local/bin/memcached ,

5.测试是否成功安装memcached:

# ls -al /usr/local/bin/mem*

-rwxr-xr-x 1 root root 137986 11?? 12 17:39 /usr/local/bin/memcached

-rwxr-xr-x 1 root root 140179 11?? 12 17:39 /usr/local/bin/memcached-debug

启动memcache服务

 

启动Memcached服务:

 

1.启动Memcache的服务器端:

# /usr/local/bin/memcached -d -m 8096 -u root -l 192.168.77.105 -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8096MB,

-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,我这里指定了服务器的IP地址192.168.77.105,

-p是设置Memcache监听的端口,我这里设置了12000,最好是1024以上的端口,

-c选项是最大运行的并发连接数,默认是1024,我这里设置了256,按照你服务器的负载量来设定,

-P是设置保存Memcache的pid文件,我这里是保存在 /tmp/memcached.pid,

 

2.如果要结束Memcache进程,执行:

# cat /tmp/memcached.pid 或者 ps -aux | grep memcache   (找到对应的进程id号)

# kill 进程id号

也可以启动多个守护进程,不过端口不能重复。

 memcache 的连接

telnet  ip   port 

注意连接之前需要再memcache服务端把memcache的防火墙规则加上

-A RH-Firewall-1-INPUT -m state --state NEW -m tcp -p tcp --dport 3306 -j ACCEPT 

重新加载防火墙规则

service iptables restart

OK ,现在应该就可以连上memcache了

在客户端输入stats 查看memcache的状态信息

 

pid              memcache服务器的进程ID

uptime      服务器已经运行的秒数

time           服务器当前的unix时间戳

version     memcache版本

pointer_size         当前操作系统的指针大小(32位系统一般是32bit)

rusage_user          进程的累计用户时间

rusage_system    进程的累计系统时间

curr_items            服务器当前存储的items数量

total_items           从服务器启动以后存储的items总数量

bytes                       当前服务器存储items占用的字节数

curr_connections        当前打开着的连接数

total_connections        从服务器启动以后曾经打开过的连接数

connection_structures          服务器分配的连接构造数

cmd_get get命令          (获取)总请求次数

cmd_set set命令          (保存)总请求次数

get_hits          总命中次数

get_misses        总未命中次数

evictions     为获取空闲内存而删除的items数(分配给memcache的空间用满后需要删除旧的items来得到空间分配给新的items)

bytes_read    读取字节数(请求字节数)

bytes_written     总发送字节数(结果字节数)

limit_maxbytes     分配给memcache的内存大小(字节)

threads         当前线程数


redis

 redis是在memcache之后编写的,大家经常把这两者做比较,如果说它是个key-value store 的话但是它具有丰富的数据类型,我想暂时把它叫做缓存数据流中心,就像现在物流中心那样,order、package、store、classification、distribute、end。现在还很流行的LAMP PHP架构 不知道和 redis+mysql 或者 redis + mongodb的性能比较(听群里的人说mongodb分片不稳定)。

先说说reidis的特性

 

1. 支持持久化

     redis的本地持久化支持两种方式:RDB和AOF。RDB 在redis.conf配置文件里配置持久化触发器,AOF指的是redis没增加一条记录都会保存到持久化文件中(保存的是这条记录的生成命令),如果不是用redis做DB用的话还会不要开AOF ,数据太庞大了,重启恢复的时候是一个巨大的工程!

 

2.丰富的数据类型

    redis 支持 String 、Lists、sets、sorted sets、hashes 多种数据类型,新浪微博会使用redis做nosql主要也是它具有这些类型,时间排序、职能排序、我的微博、发给我的这些功能List 和 sorted set

   的强大操作功能息息相关

 

3.高性能

   这点跟memcache很想象,内存操作的级别是毫秒级的比硬盘操作秒级操作自然高效不少,较少了磁头寻道、数据读取、页面交换这些高开销的操作!这也是NOSQL冒出来的原因吧,应该是高性能

  是基于RDBMS的衍生产品,虽然RDBMS也具有缓存结构,但是始终在app层面不是我们想要的那么操控的。

 

4.replication

    redis提供主从复制方案,跟mysql一样增量复制而且复制的实现都很相似,这个复制跟AOF有点类似复制的是新增记录命令,主库新增记录将新增脚本发送给从库,从库根据脚本生成记录,这个过程非常快,就看网络了,一般主从都是在同一个局域网,所以可以说redis的主从近似及时同步,同事它还支持一主多从,动态添加从库,从库数量没有限制。 主从库搭建,我觉得还是采用网状模式,如果使用链式(master-slave-slave-slave-slave·····)如果第一个slave出现宕机重启,首先从master 接收 数据恢复脚本,这个是阻塞的,如果主库数据几TB的情况恢复过程得花上一段时间,在这个过程中其他的slave就无法和主库同步了。

 

5.更新快

   这点好像从我接触到redis到目前为止 已经发了大版本就4个,小版本没算过。redis作者是个非常积极的人,无论是邮件提问还是论坛发帖,他都能及时耐心的为你解答,维护度很高。有人维护的话,让我们用的也省心和放心。目前作者对redis 的主导开发方向是redis的集群方向。

redis的安装

 

redis的安装其实还是挺简单的,总的来说就三步:下载tar包,解压tar包,安装。

不过最近我在2.6.7后用centos 5.5 32bit 时碰到一个安装问题,下面我就用图片分享下安装过程碰到的问题,在redis 文件夹内执行make时有个如下的错 undefined reference to '__sync_add_and_fetch_4'

上网找了了好多最后在  https://github.com/antirez/redis/issues/736 找到解决方案,write CFLAGS= -march=i686 on src/Makefile head!

记得要把刚安装失败的文件删除,重新解压新的安装文件,修改Makefile文件,再make安装。就不会发现原来那个错误了

关于redis的一些属性注释和基本类型操作在上一篇redis 的开胃菜有详细的说明,这里就不再重复累赘了(实质是想偷懒 ,哈哈!)

 

最后,把memcache和redis放在一起不得不会让人想到两者的比较,谁快谁好用啊,群里面已经为这个事打架很久了,我就把我看到的在这里跟大家分享下。

在别人发了一个memcache性能比redis好很多后,redis 作者 antirez 发表了一篇博文,主要是说到如何给redis 和 memcache 做压力测试,文中讲到有个人说许多开源软件都应该丢进厕所,因为他们的压力测试脚本太2了,作者对这个说明了一番。redis  vs  memcache is  definitely an apple to apple comparison。 呵呵,很明确吧,两者的比较是不是有点鸡蛋挑骨头的效果,作者在相同的运行环境做了三次测试取多好的值,得到的结果如下图:

需要申明的是此次测试在单核心处理的过程的数据,memcache是支持多核心多线程操作的(默认没开)所以在默认情况下上图具有参考意义,若然则memcache快于redis。那为什么redis不支持多线程多核心处理呢?作者也发表了一下自己的看法,首先是多线程不变于bug的修复,其实是不易软件的扩展,还有数据一致性问题因为redis所有的操作都是原子操作,作者用到一个词nightmare 噩梦,呵呵!  当然不支持多线程操作,肯定也有他的弊端的比如性能想必必然差,作者从2.2版本后专注redis cluster的方向开发来缓解其性能上的弊端,说白了就是纵向不行,横向提高。

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1 楼 tgcsan 2016-04-20  
                               

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    内容概要:本文探讨了在两级电力市场环境中,针对省间交易商的最优购电模型的研究。文中提出了一个双层非线性优化模型,用于处理省内电力市场和省间电力交易的出清问题。该模型采用CVaR(条件风险价值)方法来评估和管理由新能源和负荷不确定性带来的风险。通过KKT条件和对偶理论,将复杂的双层非线性问题转化为更易求解的线性单层问题。此外,还通过实际案例验证了模型的有效性,展示了不同风险偏好设置对购电策略的影响。 适合人群:从事电力系统规划、运营以及风险管理的专业人士,尤其是对电力市场机制感兴趣的学者和技术专家。 使用场景及目标:适用于希望深入了解电力市场运作机制及其风险控制手段的研究人员和技术开发者。主要目标是为省间交易商提供一种科学有效的购电策略,以降低风险并提高经济效益。 其他说明:文章不仅介绍了理论模型的构建过程,还包括具体的数学公式推导和Python代码示例,便于读者理解和实践。同时强调了模型在实际应用中存在的挑战,如数据精度等问题,并指出了未来改进的方向。

    西门子1200 PLC轴运动控制程序模板及其实战应用详解

    内容概要:本文详细介绍了一套成熟的西门子1200 PLC轴运动控制程序模板,涵盖多轴伺服控制、电缸控制、PLC通讯、气缸报警块、完整电路图、威纶通触摸屏程序和IO表等方面的内容。该模板已在多个项目中成功应用,如海康威视的路由器外壳装配机,确保了系统的稳定性和可靠性。文中不仅提供了具体的代码示例,还分享了许多实战经验和技巧,如参数设置、异常处理机制、通讯优化等。 适合人群:从事工业自动化领域的工程师和技术人员,尤其是那些需要进行PLC编程和轴运动控制的从业者。 使用场景及目标:适用于需要快速搭建稳定可靠的PLC控制系统的企业和个人开发者。通过学习和应用该模板,可以提高开发效率,减少调试时间和错误发生率,从而更好地满足项目需求。 其他说明:文章强调了程序模板的实用性,特别是在异常处理和参数配置方面的独特设计,能够有效应对复杂的工业环境挑战。此外,还提到了一些常见的陷阱和解决方案,帮助读者避开常见错误,顺利实施项目。

    基于混合整数规划的微网电池储能容量优化配置方法及其应用

    内容概要:本文详细探讨了微网电池储能容量优化配置的方法和技术。随着能源结构的转型和分布式能源的发展,微网作为新型电力系统受到广泛关注。文中介绍了混合整数规划(MILP)在储能容量优化配置中的应用,通过建立目标函数和约束条件,实现了储能系统运行成本最小化和经济效益最大化。具体而言,模型考虑了储能系统的初始投资成本、运维成本以及能量平衡、储能容量和充放电功率等约束条件。此外,文章还讨论了实际应用中的挑战,如数据获取困难、模型复杂性和求解器性能等问题,并提出了相应的改进建议。 适合人群:从事微网系统研究的技术人员、研究人员和相关领域的学生。 使用场景及目标:适用于需要优化微网储能系统配置的研究和工程项目,旨在降低运行成本、提高经济效益,并确保系统稳定运行。 其他说明:文章提供了详细的MATLAB代码示例,展示了如何使用intlinprog函数求解混合整数线性规划问题。同时,强调了在实际应用中需要根据具体情况调整模型和参数,以应对复杂多变的现实环境。

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