Comments 23
Очень многа букв, но честно прочитал все — много общих слов и мало примеров.
потому что это обзор. примеров нет принципиально — кому понадобися, тот найдет и посмотрит и сделает, нечего плодить копипаст. так как планирую использовать у себя, то как наберусь практического опыта в использовании, напишу. а так этот материал показывает что есть такое и для чего и как оно устроено в общих чертах.
> «По скорости доступа к данным memcacheDB стоит на уровне того же memcache»
> «Но, в отличии от кеша, данные в memcacheDB хранятся на диске»
Невозможное возможно? Как им это удалось и куда смотрят остальные разработчики БД?
> «Но, в отличии от кеша, данные в memcacheDB хранятся на диске»
Невозможное возможно? Как им это удалось и куда смотрят остальные разработчики БД?
почитайте что возможно и за счет чего. ну и код открытый, смотрите :) там таоже база + кеш в памяти но очень узко специализированная база
Какая разница, что где хранится? В любом случае на физическом уровне чтение идет из оперативки.
Интересно познавательно. Но пара примеров использования для одной и второй системы не помешали бы.
Memcache далеко не панацея, за время эксплуатации замечена особенность, при вытеснении данных, он не вытесняет не только из устаревших данных, в итоге получается, что забит устаревшими данными, но при этом вытесняет еще неустаревшие, в итоге при его забитости эффиктивность может упасть чуть ли не до 0.
Memcache далеко не панацея, за время эксплуатации замечена особенность, при вытеснении данных, он не вытесняет не только из устаревших данных, в итоге получается, что забит устаревшими данными, но при этом вытесняет еще неустаревшие, в итоге при его забитости эффиктивность может упасть чуть ли не до 0.
Полгода назад MemcacheDB был очень сырой и практически неизвестной разработкой ребят из Google. Я его щупал, но на практике попользоваться не получилось :( Новый проект на новой архитектуре отменился :(
По скорости работы с одновременной нагрузкой на проц просто впечатляет. Только полгода назад его возможности были немного недостаточны для полноценного использования. Уже и не вспомню что тогда не понравилось.
По скорости работы с одновременной нагрузкой на проц просто впечатляет. Только полгода назад его возможности были немного недостаточны для полноценного использования. Уже и не вспомню что тогда не понравилось.
Классное решение для очень нагруженного кэша. И развитая распределённость. Определенно в букмарки!
Спасибо. Очень интересно. Если еще можно лазить напрямую в BDB, то появляется возможность поиска по ключу, чего иногда сильно не хватает в memcached.
Интересно попробовать. Завтра доберусь до работы и проверим, хороша ли система.
За статью спасибо!
За статью спасибо!
автор не расскажет каким боком там работаем сам мемкеш? Правильно я понимаю, что идет полное(вернее сколько влезет) дублирования данных из БД? Тогда, если мы изменяем то, что уже вытеснено из кеша, оно там поднимается в новом виде а потом в БД?
Сори, самому капаться пока некогда, может в курсе процесса.
Сори, самому капаться пока некогда, может в курсе процесса.
с нетерпением жду возможности попробовать MemcacheQ
Наверное это очень мощная вещь, но вот из топика я не понял — а чем оно принципиально отличается от самого BerkeleyDB? Только интерфейсом, совместимым с memcached?
Спасибо за наводку. То, что надо, для одной текущей задачи. Хранение с быстрым доступом и примитивным интерфейсом. Хорошо бы еще и запись была пошустрее.
Сегодня-вчера поставил, нашел рыбу на запись-чтение, на неделе попробую в работе. Сравню с самопальными индексами.
Сегодня-вчера поставил, нашел рыбу на запись-чтение, на неделе попробую в работе. Сравню с самопальными индексами.
Ага, круто. Еще вроде бы все эти штуки называются «нереляционные базы данных».
Sign up to leave a comment.
MemcacheDB и MemcacheQ — ключевые компоненты высокопроизводительной инфраструктуры