memcachedforphp7

① php 怎麼配置memcached

分為linux和windows系統下：

windows下：

1、首先下載memcache的windows版本，將下載下來的文件解壓出來後會看見一個名為memcached.exe的可執行程序

2、將該文件放到指定目錄，如D盤

3、安裝：

開始->運行->cmd打開命令窗口

進入D盤：cd d:

安裝memcache服務：

在命令窗口輸入：

memacahed.exe -d install

等待命令執行完成後，就可以在服務列表中看到memcached服務

4、啟動memcache服務：

memcached.exe -d start

5、可以通過以下命令來查看memcache服務是否啟動成功：

wmic process get description, executablepath | findstr memcached.exe

可以將memcached.exe的路徑放入到系統環境變數中，方便使用。

查看memcache運行狀態：

在命令窗口輸入：

telnet 127.0.0.1 11211

鏈接到memcache上，輸入stats就可以查看到當前memcache的狀態了；

linux下：

1.下載memcache源碼

http://www.memcached.org/

2.解壓並進入目錄

./configure --prefix=/usr/local/memcache
make
make test
sudo make install

3.啟動memcache

memcache -d start -u root

驗證memcache是否正確安裝並啟動

netstat -tap | grep memcached

4.安裝memcache擴展庫

下載memcache擴展

進入到memcache擴展文件

./configure --enable-memcache --with-php-config=/usr/local/php/bin/php-config
make
make install

修改php.ini文件 增加

extension=memcache.so

安裝memcached擴展庫

下載memcached擴展

memcached擴展需要libMemcached庫的支持，所有在安裝memcached擴展庫之前要確認系統已經安裝了libmemcached

安裝libmemcached

./configure --prefix=/usr/local/memcache
make
make install

libmemcached安裝完成後，就可以安裝memcached擴展庫

./configure --with-libmemcached-dir=/usr/local/memcached/ --with-php-config=/usr/local/php/bin/php-config
make
make install

同樣修改php.ini配置文件，增加

extension=memcached.so

② PHP-PHP可以拿到memcache中的key的過期時間嗎

memcached 數據過期機制 lazy expiration

內部不會監視記錄是否過期，而是在get時查看記錄的時間戳，檢查記錄是否過期。這種技術被稱為lazy（惰性）expiration。因此，memcached不會在過期監視上耗費CPU時間，換句話說，也不能 檢測 某個key的過期時間。。

可以使用一種較笨的方法：
definde('MEM_TIME_OUT',1800);
$memKey = "testkey";
$val = 'This is test value';

mem_set($key,$val); //調用

function mem_set($key,$val) {

$memcache -> set($memKey,$val, 0, MEM_TIME_OUT);
//當調用set 的時候順便加一條記錄時間
$memcache -> set('TIME_'.$memKey,time(), 0, MEM_TIME_OUT);
}
function mem_get($key,$is_time = false) {
$memKey = $is_time ? 'TIME_'.$key : $key;
$val = $memcache -> get($key);
if($is_time) {
$val = MEM_TIME_OUT - (time() - $val);
}
return $val;
}

大概意思就是這樣。。 期待高手給出更完美，簡單的方法。。

③ php的memcached分布式hash演算法,如何解決分布不均crc32這個演算法沒辦法把key值均勻的分布出去

memcached的總結和分布式一致性hash
當前很多大型的web系統為了減輕資料庫伺服器負載，會採用memchached作為緩存系統以提高響應速度。
目錄： （http://hounwang.com/lesson.html）
memchached簡介
hash
取模
一致性hash
虛擬節點
源碼解析
參考資料
1. memchached簡介
memcached是一個開源的高性能分布式內存對象緩存系統。
其實思想還是比較簡單的，實現包括server端（memcached開源項目一般只單指server端）和client端兩部分:
server端本質是一個in-memory key-value store，通過在內存中維護一個大的hashmap用來存儲小塊的任意數據，對外通過統一的簡單介面（memcached protocol）來提供操作。
client端是一個library，負責處理memcached protocol的網路通信細節，與memcached server通信，針對各種語言的不同實現分裝了易用的API實現了與不同語言平台的集成。
web系統則通過client庫來使用memcached進行對象緩存。
2. hash
memcached的分布式主要體現在client端，對於server端，僅僅是部署多個memcached server組成集群，每個server獨自維護自己的數據（互相之間沒有任何通信），通過daemon監聽埠等待client端的請求。
而在client端，通過一致的hash演算法，將要存儲的數據分布到某個特定的server上進行存儲，後續讀取查詢使用同樣的hash演算法即可定位。
client端可以採用各種hash演算法來定位server：
取模
最簡單的hash演算法
targetServer = serverList[hash(key) % serverList.size]
直接用key的hash值（計算key的hash值的方法可以自由選擇，比如演算法CRC32、MD5,甚至本地hash系統，如java的hashcode）模上server總數來定位目標server。這種演算法不僅簡單，而且具有不錯的隨機分布特性。
但是問題也很明顯，server總數不能輕易變化。因為如果增加/減少memcached server的數量，對原先存儲的所有key的後續查詢都將定位到別的server上，導致所有的cache都不能被命中而失效。
一致性hash
為了解決這個問題，需要採用一致性hash演算法（consistent hash）
相對於取模的演算法，一致性hash演算法除了計算key的hash值外，還會計算每個server對應的hash值，然後將這些hash值映射到一個有限的值域上（比如0~2^32）。通過尋找hash值大於hash(key)的最小server作為存儲該key數據的目標server。如果找不到，則直接把具有最小hash值的server作為目標server。
為了方便理解，可以把這個有限值域理解成一個環，值順時針遞增。
如上圖所示，集群中一共有5個memcached server，已通過server的hash值分布到環中。
如果現在有一個寫入cache的請求，首先計算x=hash(key)，映射到環中，然後從x順時針查找，把找到的第一個server作為目標server來存儲cache，如果超過了2^32仍然找不到，則命中第一個server。比如x的值介於A~B之間，那麼命中的server節點應該是B節點
可以看到，通過這種演算法，對於同一個key，存儲和後續的查詢都會定位到同一個memcached server上。
那麼它是怎麼解決增/刪server導致的cache不能命中的問題呢？
假設，現在增加一個server F，如下圖
此時，cache不能命中的問題仍然存在，但是只存在於B~F之間的位置（由C變成了F），其他位置（包括F~C）的cache的命中不受影響（刪除server的情況類似）。盡管仍然有cache不能命中的存在，但是相對於取模的方式已經大幅減少了不能命中的cache數量。
虛擬節點
但是，這種演算法相對於取模方式也有一個缺陷：當server數量很少時，很可能他們在環中的分布不是特別均勻，進而導致cache不能均勻分布到所有的server上。
如圖，一共有3台server – 1，2，4。命中4的幾率遠遠高於1和2。
為解決這個問題，需要使用虛擬節點的思想：為每個物理節點（server）在環上分配100～200個點，這樣環上的節點較多，就能抑制分布不均勻。
當為cache定位目標server時，如果定位到虛擬節點上，就表示cache真正的存儲位置是在該虛擬節點代表的實際物理server上。
另外，如果每個實際server的負載能力不同，可以賦予不同的權重，根據權重分配不同數量的虛擬節點。
// 採用有序map來模擬環
this.consistentBuckets = new TreeMap();
MessageDigest md5 = MD5.get();//用MD5來計算key和server的hash值
// 計算總權重
if ( this.totalWeight for ( int i = 0; i < this.weights.length; i++ )
this.totalWeight += ( this.weights[i] == null ) ? 1 : this.weights[i];
} else if ( this.weights == null ) {
this.totalWeight = this.servers.length;
}
// 為每個server分配虛擬節點
for ( int i = 0; i < servers.length; i++ ) {
// 計算當前server的權重
int thisWeight = 1;
if ( this.weights != null && this.weights[i] != null )
thisWeight = this.weights[i];
// factor用來控制每個server分配的虛擬節點數量
// 權重都相同時，factor=40
// 權重不同時，factor=40*server總數*該server權重所佔的百分比
// 總的來說，權重越大，factor越大，可以分配越多的虛擬節點
double factor = Math.floor( ((double)(40 * this.servers.length * thisWeight)) / (double)this.totalWeight );
for ( long j = 0; j < factor; j++ ) {
// 每個server有factor個hash值
// 使用server的域名或IP加上編號來計算hash值
// 比如server - "172.45.155.25:11111"就有factor個數據用來生成hash值：
// 172.45.155.25:11111-1, 172.45.155.25:11111-2, ..., 172.45.155.25:11111-factor
byte[] d = md5.digest( ( servers[i] + "-" + j ).getBytes() );
// 每個hash值生成4個虛擬節點
for ( int h = 0 ; h < 4; h++ ) {
Long k =
((long)(d[3+h*4]&0xFF) << 24)
| ((long)(d[2+h*4]&0xFF) << 16)
| ((long)(d[1+h*4]&0xFF) << 8 )
| ((long)(d[0+h*4]&0xFF));
// 在環上保存節點
consistentBuckets.put( k, servers[i] );
}
}
// 每個server一共分配4*factor個虛擬節點
}
// 採用有序map來模擬環
this.consistentBuckets = new TreeMap();
MessageDigest md5 = MD5.get();//用MD5來計算key和server的hash值
// 計算總權重
if ( this.totalWeight for ( int i = 0; i < this.weights.length; i++ )
this.totalWeight += ( this.weights[i] == null ) ? 1 : this.weights[i];
} else if ( this.weights == null ) {
this.totalWeight = this.servers.length;
}
// 為每個server分配虛擬節點
for ( int i = 0; i < servers.length; i++ ) {
// 計算當前server的權重
int thisWeight = 1;
if ( this.weights != null && this.weights[i] != null )
thisWeight = this.weights[i];
// factor用來控制每個server分配的虛擬節點數量
// 權重都相同時，factor=40
// 權重不同時，factor=40*server總數*該server權重所佔的百分比
// 總的來說，權重越大，factor越大，可以分配越多的虛擬節點
double factor = Math.floor( ((double)(40 * this.servers.length * thisWeight)) / (double)this.totalWeight );
for ( long j = 0; j < factor; j++ ) {
// 每個server有factor個hash值
// 使用server的域名或IP加上編號來計算hash值
// 比如server - "172.45.155.25:11111"就有factor個數據用來生成hash值：
// 172.45.155.25:11111-1, 172.45.155.25:11111-2, ..., 172.45.155.25:11111-factor
byte[] d = md5.digest( ( servers[i] + "-" + j ).getBytes() );
// 每個hash值生成4個虛擬節點
for ( int h = 0 ; h < 4; h++ ) {
Long k =
((long)(d[3+h*4]&0xFF) << 24)
| ((long)(d[2+h*4]&0xFF) << 16)
| ((long)(d[1+h*4]&0xFF) << 8 )
| ((long)(d[0+h*4]&0xFF));
// 在環上保存節點
consistentBuckets.put( k, servers[i] );
}
}
// 每個server一共分配4*factor個虛擬節點
}
// 用MD5來計算key的hash值
MessageDigest md5 = MD5.get();
md5.reset();
md5.update( key.getBytes() );
byte[] bKey = md5.digest();

// 取MD5值的低32位作為key的hash值
long hv = ((long)(bKey[3]&0xFF) << 24) | ((long)(bKey[2]&0xFF) << 16) | ((long)(bKey[1]&0xFF) << 8 ) | (long)(bKey[0]&0xFF);

// hv的tailMap的第一個虛擬節點對應的即是目標server
SortedMap tmap = this.consistentBuckets.tailMap( hv );
return ( tmap.isEmpty() ) ? this.consistentBuckets.firstKey() : tmap.firstKey();
更多問題到問題求助專區（http://bbs.hounwang.com/）

④ php不使用第三方工具,如何設計緩存

結論：可自行設計，或使用內置APCu緩存。

1 - 第三方緩存

常用的第三方緩存工具，一般是指redis，memcached，以及雲服務商提供的緩存服務。基本不脫離此二類范圍。

用法非常直觀，我們不做深入的介紹了。可在官方手冊內查看。

4 - 寫在最後

本文簡要說明了PHP內緩存數據可能使用的方法。我們推薦使用成熟的類庫或擴展，不要重復造輪子。

⑤ php 一個網站需要用memcached！主要緩存什麼內容 那些該緩存 應該注意什麼

這個東西最大的好處是可以存儲對象，減少很多資料庫和伺服器壓力。直接基於內存的存儲，調用速度非常給力。
主要緩存的內容，大概可以歸納為 1.不需要即時顯示的內容，或者mysql查詢耗時的內容。舉例說明：網站的列表【最火的 排行榜】等非及時的，最新的如果強調及時性，可不用，當然也可以使用，可能更新緩存頻率較高。
2.非常需要速度和性能的地方
有些頁面通過mysql可能聯合查詢，全表檢索查詢速度相當慢，這時候可用緩存暫時保留 例如搜索引擎的結果集。

3.臨時數據保存
我們知道mysql Oracle等關系型資料庫，需要建立表結構才能存儲，這就決定了，有些臨時數據的存儲，也需要建立特定的表結構。這樣就比較啰嗦，不便於維護。
4.存儲對象
這個也是一個比較有特色的地方，php創建對象的效率是不高的，甚至堪稱低效，再加上構造函數大量的資料庫操作的話，會讓性能低到谷底，那麼它能幫你吧已經創建好的對象 保存起來 下次相同的請求 無需new只需要將它還原。
綜上，緩存是php的利器，速度 效率 等詞彙都可以通過它去體現