Twemcache:探索Twitter的Memcached优化之路
在当今快速发展的互联网时代,缓存技术已成为提高网站性能和用户体验的重要手段。Memcached,作为一款高性能的分布式内存对象缓存系统,被广泛用于减少数据库负载,提升访问速度。然而,对于像Twitter这样的大型社交媒体平台,标准版的Memcached可能无法满足其特殊的需求。因此,Twitter开发了自己的缓存系统——Twemcache,它基于Memcached的1.4.4版本,进行了大量的修改和优化,以适应大规模生产环境。本文将详细介绍Twemcache的安装和使用方法,帮助读者更好地理解和运用这一开源项目。
安装Twemcache
安装前准备
在开始安装Twemcache之前,确保您的系统满足以下要求:
- 操作系统:建议使用Linux操作系统,因为Twemcache主要在大规模Linux环境中开发和测试。
- 硬件要求:根据您计划缓存的数据量,确保有足够的内存和CPU资源。
- 必备软件:安装编译工具(如gcc)、make工具以及libevent库,这些是构建Twemcache所必需的。
安装步骤
-
下载Twemcache源码
从以下地址克隆Twemcache的Git仓库:git clone git@github.com:twitter/twemcache.git
-
构建Twemcache
进入Twemcache目录,执行以下命令进行配置和编译:cd twemcache ./configure make sudo make install
如果您的libevent安装在非标准路径,可以使用
--with-libevent=<path>
选项指定路径。 -
安装后验证
编译完成后,可以通过运行./src/twemcache -h
命令来验证安装是否成功,并查看帮助信息。
常见问题及解决
-
问题:编译时出现错误,提示找不到libevent库。
-
解决:确保libevent库已正确安装,且路径正确。
-
问题:运行twemcache时提示权限不足。
-
解决:确保以root用户运行,或者使用
--user
选项指定运行用户。
使用Twemcache
Twemcache的使用方法与标准Memcached类似,但提供了更多的配置选项和优化特性。
基本使用方法
-
启动Twemcache
通过以下命令启动Twemcache服务:src/twemcache -p 11211 -m 64
其中,
-p
指定监听的TCP端口,-m
指定最大内存使用量。 -
连接Twemcache
使用Memcached客户端或任何支持Memcached协议的客户端连接到Twemcache服务。 -
设置和获取缓存数据
通过客户端发送set和get命令,如:set key1 0 0 5 value1 get key1
参数设置说明
Twemcache提供了丰富的命令行参数,用于配置其行为。以下是一些常用的参数:
-d
:以守护进程模式运行。-t
:设置工作线程的数量。-c
:设置最大并发连接数。-M
:设置内存回收策略。
结论
Twemcache是Twitter基于Memcached进行的优化版本,它为大规模生产环境提供了更好的性能和稳定性。通过本文的介绍,读者应该能够掌握Twemcache的安装和使用方法,并在实际项目中加以应用。想要深入学习Twemcache的读者,可以参考其官方文档和源代码,以获取更详细的配置和使用技巧。
Hunyuan3D-Part
腾讯混元3D-Part00Hunyuan3D-Omni
腾讯混元3D-Omni:3D版ControlNet突破多模态控制,实现高精度3D资产生成00GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~0274community
本项目是CANN开源社区的核心管理仓库,包含社区的治理章程、治理组织、通用操作指引及流程规范等基础信息011Hunyuan3D-2
Hunyuan3D 2.0:高分辨率三维生成系统,支持精准形状建模与生动纹理合成,简化资产再创作流程。Python00Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile09
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









