Memcached 1.4.33分布式缓存系统

Memcached 1.4.33 是个性能强悍的分布式缓存系统，专为加速 Web 应用设计。它通过把数据存到内存中，让你在数据访问时省去一大步，避免了频繁读写数据库，响应也快。Memcached 支持分布式架构，数据自动分散到多个服务器，负载平衡做得蛮好。只要合理配置，它能成千上万的并发求。安装过程也比较简单，解压后直接编译安装，启动服务，配置文件可以调整内存和端口。对 Web 缓存、API 缓存和 Session 共享的需求，它都能轻松搞定。需要注意的是，Memcached 的数据是存储在内存中的，断电或者重启后数据就会丢失。所以，别把它当做持久化存储来用。，它是个高效又实用的缓存利器，适合

Memcached 0 2025-06-11

Java Memcached 2.0.1Java客户端库

对于需要使用 Memcached 的 Java 开发者，java_memcached-release_2.0.1.jar是一个不错的选择。它支持 JDK 6 版本，且默认使用 log4j 进行日志管理，能让你方便地跟踪缓存操作的日志。其实如果你是第一次使用 Memcached，搭配 log4j 日志的话，调试起来会更加轻松，问题定位也蛮快的。要是你有多种缓存需求，还可以参考其他类似的工具，比如 Memcached Java 客户端库版本 2.1。你可以根据项目需求选择合适的版本，保证性能与稳定性哦。

Memcached 0 2025-06-11

浙大大数据技术讲解数据仓库与OLAP应用解析

如果你对大数据和数据挖掘感兴趣，可以看看浙大关于这块的，讲得比较清楚，内容挺丰富的。尤其是关于数据仓库和OLAP的部分，详细了这些技术是怎么工作的，以及它们在大数据中的应用。要是你对数据预感到好奇，中也有不少干货，教你如何优化数据消减和复杂的数据集。它把这些理论和实际案例结合得蛮好，给你一个全方位的视角。除此之外，相关的相关文章也挺有，像是数据仓库与OLAP概述，还有深入的Hive数据操作，都是不错的参考资料。如果你对数据感兴趣，绝对能从这些资源中学到不少东西。，如果你想了解大数据领域的基本概念和技术应用，浙大的这篇是个不错的起点，完全值得一看。

Memcached 0 2025-06-11

概念分层Location维结构解析-浙大大数据建模讲解

浙大的概念分层讲得还挺清楚，尤其是关于location 维的分层结构，思路蛮清晰，适合做地理位置数据建模的参考。像是从all到Europe、North_America再到具体城市，比如Toronto、Frankfurt，一层一层拆得比较自然。大数据里，这种分层维度建模常见，比如你在做 BI 报表，用星型或雪花模型设计表结构的时候，这种结构就好用。能让数据从全局到局部都比较顺。如果你对维度建模不太熟，可以顺手看看这些资料，像这篇离散化与概念分层助力大数据理解就讲了不少常见的思路，配合浙大的更容易上手。还有一篇讲得挺细的使用 DMQL 定义雪花模式，里面用的也是分层概念，和 location 维这

Memcached 0 2025-06-11

数据仓库与操作数据库系统浙大关于大数据的讲解

数据仓库和操作数据库系统的任务其实挺简单，主要分为两类：OLTP 和 OLAP。OLTP 是日常操作的数据系统，比如银行、购物、库存管理这些，主要事务操作；而 OLAP 则侧重于数据和决策，适合做大规模的数据和报表。两者的区别其实蛮的，OLTP 的是实时、详细的数据，而 OLAP 则是历史数据和汇总数据。所以，如果你是在做数据，OLAP 是你的好帮手；而日常操作，OLTP 系统更合适哦。想深入了解数据仓库和 OLAP，浙大的这个就挺适合的，深入浅出，不会太难懂。推荐你看看相关的链接，比如OLTP 与 OLAP 数据仓库比较，或者如果你需要一些具体的实例来理解，像星型模式示例也不错。，搞清楚这些

Memcached 0 2025-06-11

Magent 0.5Memcached集群缓存代理

Magent 缓存代理挺实用的，主要了 Memcached 集群单点故障的问题。通过 Magent，客户端可以通过缓存代理服务器连接到多个 Memcached 机器，这样就能避免单台服务器崩溃导致的服务中断。更棒的是，缓存代理还能同步多台 Memcached 的数据，确保即使其中某台机器挂了，数据也不会丢失，系统依然能继续工作。对大规模应用来说，尤其在缓存服务器稳定性上，挺有优势的哦。 如果你在做分布式系统，缓存策略是个重要的部分，Magent 正好了一种高效的方案。是当你需要扩展 Memcached 集群时，Magent 能大大减少故障的风险，保持数据一致性。看起来这款工具挺靠谱的，值得一试

Memcached 0 2025-06-11

数据立方体浙大大数据解析与应用

数据立方体是大数据中一个实用的概念，像一个多维的方体，每一维代表着不同的数据维度。比如时间、地点、供应商等都可以作为维度来构建不同的视角，理解和数据。浙大的数据立方体，结合了实际应用场景，挺适合想深入了解数据和的你。你可以通过它来掌握如何从多维角度解析海量数据，像是搞清楚某产品在不同时间、地点和供应商间的表现，起来会更有深度。除此之外，浙大关于数据立方体的有效计算也是一个不错的学习资源，了如何用优化算法提高计算效率。如果你对 SSAS（SQL Server Analysis Services）也有兴趣，可以参考一下它的开发和部署技巧。，数据立方体是大数据的基础之一，对数据建模、查询优化等方面有

Memcached 0 2025-06-11

Memcached原理与使用详解

高并发接口的性能瓶颈，多时候不是代码慢，是数据库撑不住。Memcached就挺适合用来干这个活儿，把频繁访问的数据放进内存里，响应也快，代码也简单。 Memcached 的 C/S 架构比较灵活，客户端丢个求，服务端就能立刻从内存里捞出结果。你想扩展，直接加节点也不难，还能搭配一致性哈希减少数据迁移，挺省心。 事件用的是libevent，专门对付高并发的，几千个连接照样不慌，关键是不用每次都开线程，系统资源省不少。 内存分配这一块，Memcached 用的是 slab 方式，按固定大小切块，避免碎片问题。像缓存用户信息、商品列表、接口结果这些，用它都挺合适。 安装的话，走一套老三样：./con

Memcached 0 2025-06-10

Memcached原理与应用剖析

如果你刚接触memcached，或者想深入了解它的原理和应用，那这篇《memcachedを知り尽くす》绝对能帮你打好基础。这篇文章由两位 mixi 的工程师撰写，语言简洁明了，适合入门。更棒的是，作者已经将其翻译成中文并整理成了 PDF，方便阅读。你可以直接下载来学习，不用担心语言障碍。 值得一提的是，memcached的使用场景广泛，是在高并发的 Web 应用中，缓存系统几乎是必备的。比如，当你需要快速获取常用数据时，memcached能极大提升响应速度，减轻数据库压力，提升系统性能。 如果你想更进一步了解，可以参考一些相关的技术资料，比如Memcached 优化、Memcached for

Memcached 0 2025-06-10

Java Memcached 2.0.1分布式缓存库

想在 Java 项目中集成Memcached缓存？试试这个 java_memcached-release_2.0.1.jar，它的功能蛮全面的，支持分布式缓存，操作起来也挺。就算是小白也能轻松上手，适合用来加速数据库查询。你只需要把 java_memcached-release_2.0.1.jar 放到项目的 lib 目录下，通过 MemcachedClient 类连接缓存服务器。缓存读写效率也不错，能显著提升你的应用性能。如果你做的是高并发系统，这个库能帮你减少数据库负担，改善响应速度。不过要注意，它默认的序列化方式不适合所有场景，如果你需要更高效的序列化方法，可以考虑做个定制。不过，整体来

Memcached 0 2025-06-10