本文介绍了phpredis中与redis建立连接的两种方式:connect(短连接)和pconnect(长连接)的区别. 问题背景: 项目采用LNMP架构,考虑到数据访问性能问题,因此使用redis来做数据存储,之前一直都是通过直连IP的方式来访问redis,但是运维说redis用sentinel做的高可用,如果直连IP去访问,高可用就无法生效了,因此决定切换成域名的访问方式. 切换域名之后,问题就来了,很多接口出现调用超时的情况,在php-fpm的慢日志中可以看到超时接口的函数调用栈,接口的逻…

C#语法——泛型的多种应用   本篇文章主要介绍泛型的应用. 泛型是.NET Framework 2.0 版类库就已经提供的语法,主要用于提高代码的可重用性.类型安全性和效率. 泛型的定义 下面定义了一个普通类和一个泛型类,我们可以明确看到泛型类和普通类最大的区别就是多了一个<T>. 所以,这个<T>就标记了,这个类是泛型类.其中这个T,也可以写成A,B,C,D或其他字符. 1 2 3 4 public class Generic {     public String Name;…

Redis和Memcache的区别分析  原文链接:http://blog.csdn.net/u013474436/article/details/48632665 简单区别: 1. Redis中,并不是所有的数据都一直存储在内存中的,这是和Memcached相比一个最大的区别. 2. Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据,同时还提供list,set,hash等数据结构的存储. 3. Redis支持数据的备份,即master-slave模式的数据备份. 4. Redis支持数据的持久化,可…

MySQL.MongoDB.Redis 数据库之间的区别与使用 MySQL.MongoDB.Redis 数据库之间的区别与使用(本章迭代更新) update:2019年2月20日 15:21:19(本章迭代更新) 一.数据库之间的区别 MySQL MySQL概述 关系型数据库.无论数据还是索引都存放在硬盘中.到要使用的时候才交换到内存中.能够处理远超过内存总量的数据. 在不同的引擎上有不同 的存储方式. 查询语句是使用传统的 SQL 语句,拥有较为成熟的体系,成熟度很高. 开源数据库的份额在不断…

Redis与Memcache的区别 数据类型:  redis数据类型丰富,支持set liset等类型          memcache支持简单数据类型,需要客户端自己处理复杂对象 持久性: redis支持数据落地持久化存储   memcache不支持数据持久存储 分布式存储:   redis支持master-slave复制模式   memcache可以使用一致性hash做分布式 value大小不同:   memcache是一个内存缓存,key的长度小于250字符,单个item存储要小于1M,…

Redis和Memcache的区别 总结一: 1.数据类型 redis数据类型丰富,支持set liset等类型 memcache支持简单数据类型,需要客户端自己处理复杂对象 2.持久性 redis支持数据落地持久化存储 memcache不支持数据持久存储 3.分布式存储 redis支持master-slave复制模式 memcache可以使用一致性hash做分布式 value大小不同 memcache是一个内存缓存,key的长度小于250字符,单个item存储要小于1M,不适合虚拟机使用 4.…

传统MySQL+ Memcached架构遇到的问题 实际MySQL是适合进行海量数据存储的,通过Memcached将热点数据加载到cache,加速访问,很多公司都曾经使用过这样的架构,但随着业务数据量的不断增加,和访问量的持续增长,我们遇到了很多问题: 1.MySQL需要不断进行拆库拆表,Memcached也需不断跟着扩容,扩容和维护工作占据大量开发时间. 2.Memcached与MySQL数据库数据一致性问题. 3.Memcached数据命中率低或down机,大量访问直接穿透到DB,MySQL…

本文作者: 伯乐在线 - 朱小厮 . 说到redis就会联想到memcached,反之亦然.了解过两者的同学有那么个大致的印象: redis与memcached相比,比仅支持简单的key-value数据类型,同时还提供list,set,zset,hash等数据结构的存储: redis支持数据的备份,即master-slave模式的数据备份: redis支持数据的持久化,可以将内存中的数据保持在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用等等, 这似乎看起来redis比memcached更加牛逼一些,那…

传统MySQL+ Memcached架构遇到的问题 实际MySQL是适合进行海量数据存储的,通过Memcached将热点数据加载到cache,加速访问,很多公司都曾经使用过这样的架构,但随着业务数据量的不断增加,和访问量的持续增长,我们遇到了很多问题: 1.MySQL需要不断进行拆库拆表,Memcached也需不断跟着扩容,扩容和维护工作占据大量开发时间. 2.Memcached与MySQL数据库数据一致性问题. 3.Memcached数据命中率低或down机,大量访问直接穿透到DB,MySQL…

redis 资料链接  http://blog.nosqlfan.com/html/3537.html…