Memcached是一个高性能的分布式内存对象缓存系统,用于动态Web应用以减轻数据库负载。它通过在内存中缓存数据和对象来减少读取数据库的次数,从而提供动态、数据库驱动网站的速度。Memcached作为缓存技术的解决方案,已经是众所周知了;现在很多WEB应用都在使用它——包括一些知名的网站。若你还不知道这些,请在阅读之前先了解一下。
在ASP.NET中使用Memcached,有很多文章都有介绍,以下是我个人的使用经验。
一,准备
你需要有一下软件:
VS.NET(05/08)
SQLSERVER
memcached服务器端以及客户端类库(开源软件,下载即可)
其中,客户端类库包括以下几个DLL:
Memcached.ClientLibrary.dll
ICSharpCode.SharpZipLib.dll
log4net.dll
二,安装memcached服务器端
将memcached.exe复制到任意目录下,如 c:,在命令行输入:
memcached.exe -d install
memcached将作为一个服务常驻系统内存了
三,建立ASP.NET工程
创建一个ASP.NETWEB项目,命名为MMCWEB,添加以上提到的几个客户端类库的引用。
四,配置
memcached使用了log4net,所以我们先配置log4net
在web.config里找到configSections节点,添加以下内容
再在configSections节点之外,增加以下内容:
启动调试,若没出现配置的出错提示,并且在网站目录下有文件夹LogFiles,就说明log4net配置成功了。五,初始化SockIOPool
SockIOPool是什么东东?SockIOPool是Memcached客户端提供的一个套接字连接池,通俗讲,就是与Memcached服务器端交换数据的对象。SockIOPool在应用程序启动时初始化一次就可以了,我把这个工作放在GLOBAL.ASAX.CS的Application_Start方法里
char[] separator = { ',' };
string[] serverlist = ConfigurationManager.AppSettings["Memcached.ServerList"].Split(separator);
// initialize the pool for memcache servers
try
{
SockIOPool pool = SockIOPool.GetInstance();
pool.SetServers(serverlist);
pool.InitConnections = 3;
pool.MinConnections = 3;
pool.MaxConnections = 50;
pool.SocketConnectTimeout = 1000;
pool.SocketTimeout = 3000;
pool.MaintenanceSleep = 30;
pool.Failover = true;
pool.Nagle = false;
pool.Initialize();
}
catch (Exception err)
{
//这里就可以用Log4Net记录Error啦!
}
注意AppSettings["Memcached.ServerList"]是在WEB.CONFIG里设置的,所以WEB.CONFIG的appSettings的子节点里需要有以下一行
启动调试服务器,若没有出错的日志记录,说明IO连接池已经开辟成功。
六,使用Memcached
终于进入正题了,不过使用之前,我们还需要准备一些数据。
创建一个实体类People,并加上Serializable属性!!!
对应的数据库里,增加一张表,字段对应实体类,插入一些测试数据。持久层和业务层的设计就略过了,他们负责向提供一些数据,返回类型可自定,若ILIST,DATASET。
Memcached使用起来就很简单了,比如后台检索出一组People类型的数据,放在一个叫peopleList的arraylist里,而且这个arraylist要频繁使用,只需要这样
MemcachedClient mc = new MemcachedClient();
mc.EnableCompression = true;
mc.Set(key, peopleList);
上面的key是用来访问这个arraylist的键,Memcached里的数据都是保存为键-值对的。
一旦mc.KeyExists(key)为TRUE,就用return mc.Get(key) as ArrayList提取数据,删除时,使用 return mc.Delete(key);等等。可以自己琢磨了。
以上只是演示,其实数据缓存是一项复杂而繁琐的工作,不仅需要后台代码的分层优化,也需要数据库对大数据量访问的策略和调优。 |
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