- 浏览: 286280 次
- 性别:
- 来自: 广州
文章分类
- 全部博客 (208)
- Oracle (21)
- webservice (7)
- java (33)
- java序列化反序列化 (0)
- weblogic (4)
- ajaxFileUpload (2)
- uploadify (1)
- jquery (7)
- MAXIMO (4)
- smartgit (1)
- css (3)
- POI (1)
- photoshop (0)
- linux (1)
- highchart 动态添加数据 (0)
- highchart (5)
- json (7)
- spring (11)
- maven (10)
- app (7)
- ASCII (1)
- mysql (26)
- excel (1)
- tomcat (3)
- bootstrap (1)
- ztree (2)
- dubbo (4)
- nginx (5)
- hadoop (3)
- osgi (3)
- ext (2)
- cxf (4)
- hibernate (1)
- 协议 (1)
- axis2 (1)
- javascript (2)
- vue (2)
- EhCache (2)
- Quartz (1)
- sqlite (1)
- saas (0)
- ionic (1)
- developer (1)
- maven 常用命令 (1)
- eclipse (1)
- mac (2)
- mongoldb (1)
- svn (1)
最新评论
-
wyb243:
大家千万不要按照这个写!!!PreparedStatement ...
JdbcTemplate插入后获取自增ID -
北雁南飞33:
有源码分享吗
自定义分页标签结合spring mvc、bootstrap、mybatis、mysql的使用 -
xcg992224:
大哥 不需要手动调用回收 是你在for的里面不应该每次都去ne ...
Java 垃圾回收测试
Ehcache
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
name:缓存名称。
maxElementsInMemory:缓存最大个数。
eternal:对象是否永久有效,一但设置了,timeout将不起作用。
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。
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。
overflowToDisk:当内存中对象数量达到maxElementsInMemory时,Ehcache将会对象写到磁盘中。
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。
maxElementsOnDisk:硬盘最大缓存个数。
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.
diskExpiryThreadIntervalSeconds:磁盘失效线程运行时间间隔,默认是120秒。
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。
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。
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
name:缓存名称。
maxElementsInMemory:缓存最大个数。
eternal:对象是否永久有效,一但设置了,timeout将不起作用。
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。
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。
overflowToDisk:当内存中对象数量达到maxElementsInMemory时,Ehcache将会对象写到磁盘中。
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。
maxElementsOnDisk:硬盘最大缓存个数。
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.
diskExpiryThreadIntervalSeconds:磁盘失效线程运行时间间隔,默认是120秒。
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。
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。
发表评论
-
System.getProperty()
2018-01-03 15:05 648System.getProperty("java. ... -
Spring/SpringMVC在启动完成后执行方法
2017-09-24 12:22 551在某些情况下,有可能你会有这种需求:在Spring/Spri ... -
java modbus 32位浮点数解析
2017-09-07 11:24 2138package com; import java.te ... -
mqtt发布订阅fusesource版本
2017-08-29 10:56 1519fusesource版本:mqtt-client-1.10. ... -
Java socket字节流传输的示例
2017-02-22 12:27 869package com.yuan.socket; im ... -
DatabaseMetaData类的使用
2016-10-15 23:30 812DatabaseMetaData类 DatabaseM ... -
JAVA组合字符串,长度不足用0补齐
2016-06-02 23:40 1372public class Test { publ ... -
apache base64文件转换
2016-02-18 19:11 1356package com.fengyunhe.helper.i ... -
java读取大数据文件性能比较
2016-02-18 10:54 2132通过使用java提供的io,scanner类,apache ... -
java反射调用方法
2016-02-18 10:48 1629public class InvokeTester { ... -
获取request里的所有参数及参数名
2016-02-16 17:48 737获取request里的所有参数及参数名(参数名自动获取) ... -
查找jar中的pom文件
2016-01-21 09:51 1381/** * 查找dependency节点 ... -
JDBC批量Insert深度优化
2016-01-12 21:10 612JDBC批量Insert深度优化(有事务) 环境: ... -
java 获取上月、一个月最后一天、周一、周日、本月日期
2016-01-08 16:18 6503获取上月:Calendar c = Calendar.get ... -
java 文件 读取目录下的所有文件(包括子目录)
2015-09-12 09:52 1671package com.jxtech.filetool; ... -
XMLGregorianCalendar与Date之间转换
2015-07-17 10:57 3483import java.text.SimpleDateFor ... -
StringBuffer内容清空效率比较
2015-07-14 11:18 759在开发程序的时候,经常使用StringBuf ... -
Java 垃圾回收测试
2015-06-26 10:27 1001测试用例 ObjA public class ObjA ... -
Web.xml 加载顺序
2015-06-26 10:16 671大类顺序:context-param -> list ... -
远程通信的几种选择(RPC,Webservice,RMI,JMS的区别)
2015-06-24 20:03 572RPC(Remote Procedure Call ...
相关推荐
通过这种两级缓存架构,我们可以在本地Ehcache提供快速响应的同时,利用Redis进行大规模的数据存储和分布式共享。这不仅提升了应用性能,也增加了系统的可伸缩性。在实际项目中,根据具体需求和资源,可以灵活调整...
标题中的“ehcache-memcache-redis 三大缓存男高音”指的是三种常见的高性能缓存系统:Ehcache、Memcached和Redis。这三种缓存技术在IT领域广泛应用于提高应用程序的性能,通过存储经常访问的数据来减少数据库查询,...
本文将深入探讨三种常见的缓存系统:Ehcache、Memcached和Redis,分析它们之间的差异,以便于选择最适合特定业务场景的解决方案。 Ehcache是一款广泛应用于Java环境中的开源分布式缓存系统。它最初设计为本地内存...
两级缓存在redis的方案上做一步优化,在缓存到远程redis的同时,缓存一份到本地进程ehcache(此处的ehcache不用做集群,避免组播带来的开销),取缓存的时候会先取本地,没有会向redis请求,这样会减少应用服务器<–...
"springMybatis+redis三级缓存框架"是一个高效且灵活的解决方案,它将MyBatis的二级缓存与Redis相结合,形成一个三级缓存体系,以优化数据读取速度并减轻数据库压力。 首先,MyBatis作为一款轻量级的持久层框架,其...
Ehcache,Redis的上课知识点整理。由上课老师编写的每一个知识点与整合的概要。非常好的整体复习方案, 需要的赶紧下载
1、springboot 整合ehcache+redis 通过配置文件application.yml切换缓存类型 2、ehcache 、redis 通过缓存管理器管理 3、可分别设置缓存的过期时间 ehcache :添加依赖 pom.xml 2、添加配置文件ehcache.xml 3、添加...
标题“memcached完全剖析ehcache memcached redis 缓存技术总结”表明,这篇内容将深入探讨三种流行的缓存技术——Memcached、Ehcache和Redis。缓存是IT行业中用于提高系统性能的关键技术,尤其是在大数据量和高并发...
常用缓存的对比。 主要分析ehcache radis tair间的对比。
【描述】:本文将深入探讨三个广泛使用的缓存系统——Ehcache、Memcached 和 Redis,分析它们的特点、优缺点以及适用场景,帮助读者理解这三大“缓存男高音”的差异,并提供实践建议。 【标签】:互联网 【正文】...
该项目为Java平台量身打造的缓存工具类库,集成了memcache、redis和ehcache三种缓存技术,提供高效的数据存储解决方案。源码包含33个文件,包括24个Java源文件、3个POM依赖配置文件、2个属性文件、1个Git忽略文件、1...
在这个场景中,`ehcache(Caffeine)` 作为一级缓存,而 `redis` 作为二级缓存。 ### 1. Ehcache (Caffeine) Ehcache 是一个广泛使用的 Java 本地缓存库,它可以高效地存储对象并提供快速访问。在新的版本中,Ehcache...
第一级缓存使用内存(同时支持 Ehcache 2.x、Ehcache 3.x 和 Caffeine),第二级缓存使用 Redis(推荐)/Memcached 。 由于大量的缓存读取会导致 L2 的网络成为整个系统的瓶颈,因此 L1 的目标是降低对 L2 的读取次数。 ...
这份报告详细对比了三种常用的内存数据库——memcache、redis以及tair的性能表现。测试目的是为了评估这些缓存工具在不同场景下的处理能力,特别是在并发操作和不同大小的数据存储上的效率。测试环境包含了单机环境...
Ehcache则是一款广泛使用的开源缓存解决方案,用于提高应用程序性能,减少数据库负载。本篇文章将详细探讨如何在Spring框架中集成并实现基于方法的缓存机制,利用Ehcache来优化数据访问。 首先,我们需要理解Spring...
Java 两级缓存框架,可以让应用支持两级缓存框架 ehcache(Caffeine) + redis 。避免完全使用独立缓存系统所带来的网络IO开销问题
在一些要求高一致性(任何数据变化都能及时的被查询到)的系统和应用中,就不能再使用EhCache来解决了,这个时候使用集中式缓存是个不错的选择,因此本文将介绍如何在Spring Boot的缓存支持中使用Redis进行数据缓存...
基于Ehcache和Redis实现的分布式二级缓存.简单适用,全局可控,除基本操作以外实现多机集群时一级缓存的监控,管理和抓取.资料齐全+文档+源码.zip 【备注】 1、该项目是个人高分项目源码,已获导师指导认可通过,答辩...
《memcache、redis、tair性能对比测试报告》详述了在分布缓存技术领域,对这三种主流缓存服务器的性能评估。测试主要目的是在相同功能特性的基础上,对比它们在不同场景下的表现,因此排除了ehcache(组件级缓存)和...