最近通读了一遍memcached的源码,在这个过程中发现了许多memcached平时没有注意不常用到的命令,但是经常在使用或运维memcached的时候会碰到正好能用到这些命令的需求,只是当时受限于所用的memcached 版本或memcached client或其他原因,不知道memcached还
最近通读了一遍memcached的源码,在这个过程中发现了许多memcached平时没有注意不常用到的命令,但是经常在使用或运维memcached的时候会碰到正好能用到这些命令的需求,只是当时受限于所用的memcached 版本或memcached client或其他原因,不知道memcached还有这些用法,现在给大家分享一下。
一、CAS和GETS
Memcached从1.2.4版本新增CAS(Check and Set)协议,用于处理同一个ITEM(key-value)被多个session更新修改时的数据一致性问题。
假设有两个session(A、B),要同时修改某个key的值x,并且修改的数据是基于原来数据的一个计算的结果。session A和B同时得到了key的值x,session A经过计算后应该更新为y,session B经过计算后也更新为y,但是session B其实期望的是拿到y值,并将其计算为Z后更新。造成这个问题的原因就是缺少一个类似于MySQL的事务,用于数据并发修改的一致性问题。
CAS命令着眼于解决一定的并发修改问题,引入了乐观锁的概念。在试图修改某个KEY的值之前,先由GETS命令得到某个KEY的值及其版本号,完成数据操作更新数据时,使用CAS谨慎更新,比较版本号是否与本地的版本号一致,否则放弃此次的修改。
Memcached在默认开启CAS协议后,每个key关联有一个64-bit长度的long型惟一数值,表示该key对应value的版本号。这个数值由Memcached server产生,从1开始,且同一Memcached server不会重复。在两种情况下这个版本数值会加1:
1、新增一个key-value对;
2、对某已有key对应的value值更新成功。删除item版本值不会减小。
首先为了获得KEY值的版本号,引入了GETS命令,可以发现GETS命令比GET命令多返回了一个数字,这个数字就是上面我们提到的KEY值的版本号。
然后是CAS命令,与SET命令类似,只是在最后面多了一个参数,也就是key值得版本号,只有版本号与存储的数据版本号一致时,更新操作才会生效。
set a 0 0 1 x STORED gets a VALUE a 0 1 1 //最后一位就是a的版本号 x END set a 0 0 1 y STORED gets a VALUE a 0 1 2 //新增或修改之后,版本号都会增加 y cas a 0 0 1 1 //cas更新的时候,不同于set操作,最后一位要指定版本号,当本地版本号和服务器版本号相同的时候,更新才会有效 x EXISTS cas a 0 0 1 2 y STORED
二、stats items和stats cachedump
你曾经是否也有想知道memcached里面都存了哪些数据的需求,你是否也曾经在寻找一个方法能像redis一样可以遍历memcached所有的key
其实就是应用我们平时经常用到的stats方法。stats方法不仅能获得memcached的一个概况信息,如果加上子命令还可以获得更多的更加详细的信息。如slabs,items等。
stats items命令,可以获得memcached内item组的相关信息,如分组内item的数量,踢掉次数等。后面运行cachedump命令的时候会用到这个命令的返回信息(item组序号)。
stats cachedump命令,可以将某个slab中的items全部dump出来,第一个参数就是上面stats items返回的items组号,也就是slab的编号,第二个参数为一次显示多少个item信息,如果为0就显示这个item组的全部items,第二列就是key。
stats items STAT items:1:number 3 STAT items:1:age 943 STAT items:1:evicted 0 STAT items:1:evicted_nonzero 0 STAT items:1:evicted_time 0 STAT items:1:outofmemory 0 STAT items:1:tailrepairs 0 STAT items:1:reclaimed 0 STAT items:1:expired_unfetched 0 STAT items:1:evicted_unfetched 0 END stats cachedump 1 0 ITEM c [5 b; 1405246917 s] ITEM b [1 b; 1405246917 s] ITEM a [1 b; 1405246917 s] END
虽然应用这两个命令并不能一次显示全部的key,但是如果我们自己根据stats items的返回值自己做一次迭代,或者仅仅是为了手动做几个item的抽样,那么就能很好的帮助我们了解memcached中数据的情况。

mysql'sblobissuilableforstoringbinarydatawithinareldatabase, whilenosqloptionslikemongodb, redis, and cassandraofferflexible, scalablesolutionsforunstuctureddata.blobissimplerbutcanslowwownperformance를 사용하는 것들보업 betterscal randaysand

TOADDAUSERINMYSQL, 사용 : CreateUser'UserName '@'host'IdentifiedBy'Password '; 여기서'showTodoitseciRely : 1) ChoosetheHostCareLyTocon trolaccess.2) setResourcelimitswithOptionslikemax_queries_per_hour.3) Usestrong, iriquepasswords.4) enforcessl/tlsconnectionswith

toavoidcommonmistakeswithstringdatatypesinmysql, stroundStringTypenuances, chooseTherightType, andManageEncodingAndCollationSettingSefectively.1) usecharforfixed-lengthstrings, varcharvariable-length, andtext/blobforlargerdata.2) setcarcatter

mysqloffersechar, varchar, text, anddenumforstringdata.usecharforfixed-lengthstrings, varcharerforvariable 길이, 텍스트 forlarger 텍스트, andenumforenforcingdataantegritystofvalues.

mysqlblob 요청 최적화는 다음 전략을 통해 수행 할 수 있습니다. 1. Blob 쿼리의 빈도를 줄이거나 독립적 인 요청을 사용하거나 지연로드를 사용하십시오. 2. 적절한 Blob 유형 (예 : TinyBlob)을 선택하십시오. 3. Blob 데이터를 별도의 테이블로 분리하십시오. 4. 응용 프로그램 계층에서 블로브 데이터를 압축합니다. 5. Blob Metadata를 색인하십시오. 이러한 방법은 실제 애플리케이션에서 모니터링, 캐싱 및 데이터 샤딩을 결합하여 성능을 효과적으로 향상시킬 수 있습니다.

MySQL 사용자를 추가하는 방법을 마스터하는 것은 데이터베이스 관리자 및 개발자가 데이터베이스의 보안 및 액세스 제어를 보장하기 때문에 데이터베이스 관리자 및 개발자에게 중요합니다. 1) CreateUser 명령을 사용하여 새 사용자를 만듭니다. 2) 보조금 명령을 통해 권한 할당, 3) FlushPrivileges를 사용하여 권한이 적용되도록하십시오.

ChooseCharfixed-lengthdata, varcharforvariable-lengthdata, andtextforlargetextfields.1) charisefficientsconsentent-lengthdatalikecodes.2) varcharsuitsvariable-lengthdatalikeNames, 밸런싱 플렉스 및 성능

MySQL에서 문자열 데이터 유형 및 인덱스를 처리하기위한 모범 사례는 다음과 같습니다. 1) 고정 길이의 Char, 가변 길이의 Varchar 및 큰 텍스트의 텍스트와 같은 적절한 문자열 유형 선택; 2) 인덱싱에 신중하고, 과도한 인덱싱을 피하고, 공통 쿼리에 대한 인덱스를 만듭니다. 3) 접두사 인덱스 및 전체 텍스트 인덱스를 사용하여 긴 문자열 검색을 최적화합니다. 4) 인덱스를 작고 효율적으로 유지하기 위해 인덱스를 정기적으로 모니터링하고 최적화합니다. 이러한 방법을 통해 읽기 및 쓰기 성능의 균형을 맞추고 데이터베이스 효율성을 향상시킬 수 있습니다.


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