memcache（memcached）

如何对memcache的数据进行遍历操作

以后序遍历为例进行讲解。后序遍历算法：（1） 后序遍历根结点的左子树；（2） 后序遍历根结点的右子树。（3） 访问二叉树的根结点；你的方法是将树分解为根、左子树、右子树，再将子树继续按前述方法分解，直至每一部分只剩一个结点或空为止。

对于可迭代对象，我们可以使用for循环来进行迭代操作，也可以使用内置函数iter（）将其转换为迭代器对象，然后使用next（）函数来逐个访问对象中的元素。可迭代对象的存在，使得我们可以更加方便地对数据进行遍历、过滤、映射等操作。

用不通的数据库实例去分别处理读写。再看看磁盘 IO 性能。看看队列数据。不行就上阵列。或者单表部署单个磁盘。或者读写在不同的磁盘进行。当然用缓存也可以。比如把10万条都独出来存到 memcache 等内存缓存中。循环处理数据的时候读内存的数据不用查数据库。还有终极大招。

Multiple 其实也不是万能的工具，它同样有着自己的优缺点。下面我们来看看这些方面的内容。优点： 灵活性：Multiple 可以记录不规则数量的数据，即使需要对数据进行扩充或者削减，也可以通过添加或删除数据项完成。

在Linux服务器上安装使用Memcache

LINUX如何重启memcache方法：方法输入命令：service memcache restart重启memcache。方法输入命令：/etc/init.d/memcache restart重启memcache。方法重启计算机命令：reboot重启电脑，就重启了memcache。

varnish进程一旦挂起、崩溃或者重启，缓存数据都会从内存中完全释放，此时所有请求都会发送到后端服务器，在高并发情况下，会给后端服务器造成很大压力。

云服务器配置可视化php环境界面，要借助第三方一键php包的配置。国人开发了这方面的面板，可以使用。不管使用的是win服务器还是linux 服务器，都可以在三方面板的帮助下，成功配置出可视化操作界面，然后一键部署 worpdress环境。

Redis支持服务器端的数据操作：Redis相比Memcached来说，拥有更多的数据结构和并支持更丰富的数据操作，通常在Memcached里，你需要将数据拿到客户端来进行类似的修改再set回去。这大大增加了网络IO的次数和数据体积。在Redis中，这些复杂的操作通常和一般的GET/SET一样高效。

Memcache储存原理

Session的工作原理：（1）当一个session第一被启动时，一个唯一的标识被存储与本地的cookie中；（2）首先使用session_start（）函数，从session仓库中加载已经存储的session变量。

-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：kill `cat /tmp/memcached.pid`哈希算法将任意长度的二进制值映射为固定长度的较小二进制值，这个小的二进制值称为哈希值。哈希值是一段数据唯一且极其紧凑的数值表示形式。

实现原理：处理逻辑采用一个servlet实现，并且在这个servlet中通过一致性Hash从Ehcache中获取计数器值。

memcache是一套分布式的高速缓存系统，hadoop是分布式计算系统。一个是用于缓存，一个是用于储存加计算。

memcache 是一个缓存吧。不是配置到hibernate里。查询缓存中你使用就行了。不是根据所有的identify 储存的么。你使用 list（） 或者是 iterator（）；都会获取所有的信息啊。但是小心出现N+1问题。

适合存储用户会话的数据库

1、NoSQL数据库。原因是NoSQL数据库是一种非关系型数据库，使用文档、图形、键值对等方式存储数据，非常灵活，可以存储不同格式的数据结构，具有高度可扩展性、高性能和高可用性等特点。

2、Redis最常见的用途就是作为缓存层，由于Redis存储在内存中，读写速度非常快，可以显著减轻数据库或其他后端服务的负载压力。通过将频繁访问的数据存储在Redis中，可以加速数据的获取，提升系统的响应性能。

3、如果你要储存会话信息，用户配置信息，购物车数据，建议使用NoSQL数据库；不过90%的企业或个人，首选数据库都是MySQL数据库。（一）、Access（二）SQLServer（三）MySQL，Access是一种桌面数据库，只适合数据量少的应用，在处理少量数据和单机访问的数据库时是很好的，效率也很高。

4、- PostgreSQL：开源且功能强大的RDBMS，以其高度的可扩展性和灵活性受到青睐。 非关系型/NoSQL数据库：- MongoDB：文档型数据库，适用于大数据和高并发场景，易于数据模型的灵活变化。- Cassandra：分布式NoSQL数据库，适合处理大规模数据和高可用性需求。

5、非关系型数据库：高效与适应性NoSQL 数据库，如键值存储，以键值对的形式存储数据，适合快速访问和会话存储。键值数据库如Memcached，能够处理高并发请求，特别适合性能要求极高的应用。例如，在搜索引擎中，键值存储被用于缓存关键信息，提升搜索速度。

6、leve数据库可以广泛应用于各种需要快速对大量数据进行读写操作的系统和应用程序中，比如用户会话管理、搜索引擎、网络协议处理、缓存数据存储等等。由于它占用的内存较低，也适合运用于嵌入式系统和移动端的程序中。