Ⅰ SSD怎样做系统缓存
把系统临时文件夹,IE临时文件夹或者你所使用的浏览器的缓存目录,以及虚拟内存什么的都设置到SSD硬盘里,你这个32G的有点小,装系统有点压力,要是换个64G的就直接把系统装进去吧.那个什么readyboost就算了,那东西是为了解决内存不足引起系统变慢的问题而设计的,你电脑应该不存在内存不足的问题吧,不用去折腾它.
Ⅱ UCWEB浏览器设置—系统设置—浏览器设置—本地缓存，它默认是关，是否需要把它设置为手机内存或储存卡
设置为开 如果你的手机内存够大的话 就设置为手机内存 否则设置为储存卡 这样子 你以后再浏览相同网页的时候 会快不少 还有 记得定时清理系统 就用UCweb里的 就行
Ⅲ Java本地缓存有哪些
下面给你介绍几个常见的java缓存框架：
1、OSCache
OSCache是个一个广泛采用的高性能的J2EE缓存框架，OSCache能用于任何Java应用程序的普通的缓存解决方案。
OSCache有以下特点：
缓存任何对象，你可以不受限制的缓存部分jsp页面或HTTP请求，任何java对象都可以缓存。
拥有全面的API--OSCache API给你全面的程序来控制所有的OSCache特性。
永久缓存--缓存能随意的写入硬盘，因此允许昂贵的创建（expensive-to-create）数据来保持缓存，甚至能让应用重启。
支持集群--集群缓存数据能被单个的进行参数配置，不需要修改代码。
缓存记录的过期--你可以有最大限度的控制缓存对象的过期，包括可插入式的刷新策略（如果默认性能不需要时）。
2、Java Caching System
JSC(Java Caching System)是一个用分布式的缓存系统，是基于服务器的java应用程序。它是通过提供管理各种动态缓存数据来加速动态web应用。
JCS和其他缓存系统一样，也是一个用于高速读取，低速写入的应用程序。
动态内容和报表系统能够获得更好的性能。
如果一个网站，有重复的网站结构，使用间歇性更新方式的数据库（而不是连续不断的更新数据库），被重复搜索出相同结果的，就能够通过执行缓存方式改进其性能和伸缩性。
3、EHCache
EHCache 是一个纯java的在进程中的缓存，它具有以下特性：快速，简单，为Hibernate2.1充当可插入的缓存，最小的依赖性，全面的文档和测试。
4、JCache
JCache是个开源程序，正在努力成为JSR-107开源规范，JSR-107规范已经很多年没改变了。这个版本仍然是构建在最初的功能定义上。
5、ShiftOne
ShiftOne Java Object Cache是一个执行一系列严格的对象缓存策略的Java lib，就像一个轻量级的配置缓存工作状态的框架。
6、SwarmCache
SwarmCache是一个简单且有效的分布式缓存，它使用IP multicast与同一个局域网的其他主机进行通讯，是特别为集群和数据驱动web应用程序而设计的。SwarmCache能够让典型的读操作大大超过写操作的这类应用提供更好的性能支持。
SwarmCache使用JavaGroups来管理从属关系和分布式缓存的通讯。
Ⅳ 如何实现缓存系统的更新机制
1）设计两个缓存池，记为A、B，而A和B的内容都是从后端服务器数据库中获取到的数据。正常情况下，客户端的请求都是从缓存池A中获取缓存内容，
同时，设置一个全局的变量ref用于记录当前正在访问缓存A的客户端数量，来一个客户端请求将ref值加1，响应完一个客户端请求后ref减一。
2）当缓存更新时间到时，如果ref不为0，则我们不能直接更新缓存，因为这时有客户端正在从缓存池A取数据。这里，我们可以借鉴Redis的
rehash思想，更新时间到，我们将客户端的访问都引导到B缓存池，此时的缓存池A不再接受新的客户端数据请求，A的ref变量只减不增，当ref变量
减少到0时，我们便可以更新A缓存池中的内容了。
Ⅳ android 如何实现清理本地数据缓存
一、本地数据缓存分应用内、外缓存：
1、应用内部缓存，缓存被存储在应用内部，具体位置：/data/data/应用包名/
a、清除缓存（/data/data/com.xxx.xxx/cache）
b、清除所有数据库缓存（/data/data/com.xxx.xxx/database）
c、清除SharedPreference（/data/data/com.xxx.xxx/shared_prefs）
d、清除文件（/data/data/com.xxx.xxx/files）
2、应用外部缓存（/mnt/sdcard/android/data/com.xxx.xxx/cache）
3、自定义路径文件，被存储在设备的SD-CARD上，不同的设备和Android系统版本路径不一样，获取路径可以通过以下代码：
1）、获取内置SD卡路径
Ⅵ 如何使用bloomfilter构建大型Java缓存系统
在如今的软件当中，缓存是解决很多问题的一个关键概念。你的应用可能会进行CPU密集型运算。你当然不想让这些运算一边又一边的重复执行，相反，你可以只执行一次， 把这个结果放在内存中作为缓存。有时系统的瓶颈在I/O操作上，比如你不想重复的查询数据库，你想把结果缓存起来，只在数据发生变化时才去数据查询来更新缓存。
与上面的情况类似，有些场合下我们需要进行快速的查找来决定如何处理新来的请求。例如，考虑下面这种情况，你需要确认一个URL是否指向一个恶意网站，这种需求可能会有很多。如果我们把所有恶意网站的URL缓存起来，那么会占用很大的空间。或者另一种情况，需要确认用户输入的字符串是包含了美国的地名。像“华盛顿的博物馆”——在这个字符串中，华盛顿是美国的一个地名。我们应该把美国所有的地名保存在内存中然后再查询吗？那样的话缓存会有多大？是否能在不使用数据库的前提下来高效地完成？
这就是为什么我们要跨越基本的数据结构map，在更高级的数据结构像布隆过滤器（bloomfilter）中来寻找答案。你可以把布隆过滤器看做Java中的集合（collection），你可以往它里面添加元素，查询某个元素是否存在（就像一个HashSet）。如果布隆过滤器说没有这个元素，这个结果可能是错误的。如果我们在设计布隆过滤器时足够细心，我们可以把这种出错的概率控制在可接受范围内。
解释
布隆过滤器被设计为一个具有N的元素的位数组A（bit array），初始时所有的位都置为0.
添加元素
要添加一个元素，我们需要提供k个哈希函数。每个函数都能返回一个值，这个值必须能够作为位数组的索引（可以通过对数组长度进行取模得到）。然后，我们把位数组在这个索引处的值设为1。例如，第一个哈希函数作用于元素I上，返回x。类似的，第二个第三个哈希函数返回y与z，那么：
A[x]=A[y]=A[z] = 1
查找元素
查找的过程与上面的过程类似，元素将会被会被不同的哈希函数处理三次，每个哈希函数都返回一个作为位数组索引值的整数，然后我们检测位数组在x、y与z处的值是否为1。如果有一处不为1，那么就说明这个元素没有被添加到这个布隆过滤器中。如果都为1，就说明这个元素在布隆过滤器里面。当然，会有一定误判的概率。
算法优化
通过上面的解释我们可以知道，如果想设计出一个好的布隆过滤器，我们必须遵循以下准则：
好的哈希函数能够尽可能的返回宽范围的哈希值。
位数组的大小（用m表示）非常重要：如果太小，那么所有的位很快就都会被赋值为1，这样就增加了误判的几率。
哈希函数的个数（用k表示）对索引值的均匀分配也很重要。
计算m的公式如下：
m = - nlog p / (log2)^2;
这里p为可接受的误判率。
计算k的公式如下：
k = m/n log(2) ;
这里k=哈希函数个数，m=位数组个数，n=待检测元素的个数（后面会用到这几个字母）。
哈希算法
哈希算法是影响布隆过滤器性能的地方。我们需要选择一个效率高但不耗时的哈希函数，在论文《更少的哈希函数，相同的性能指标：构造一个更好的布隆过滤器》中，讨论了如何选用2个哈希函数来模拟k个哈希函数。首先，我们需要计算两个哈希函数h1(x)与h2(x)。然后，我们可以用这两个哈希函数来模仿产生k个哈希函数的效果：
gi(x) = h1(x) + ih2(x);
这里i的取值范围是1到k的整数。
Google guava类库使用这个技巧实现了一个布隆过滤器，哈希算法的主要逻辑如下：
long hash64 = …; //calculate a 64 bit hash function
//split it in two halves of 32 bit hash values
int hash1 = (int) hash64;
int hash2 = (int) (hash64 >>> 32);
//Generate k different hash functions with a simple loop
for (int i = 1; i <= numHashFunctions; i++) {
int nextHash = hash1 + i * hash2;
}
应用
从数学公式中，我们可以很明显的知道使用布隆过滤器来解决问题。但是，我们需要很好地理解布隆过滤器所能解决问题的领域。像我们可以使用布隆过滤器来存放美国的所有城市，因为城市的数量是可以大概确定的，所以我们可以确定n（待检测元素的个数）的值。根据需求来修改p（误判概率）的值，在这种情况下，我们能够设计出一个查询耗时少，内存使用率高的缓存机制。
实现
Google Guava类库有一个实现，查看这个类的构造函数，在这里面需要设置待检测元素的个数与误判率。
import com.google.common.hash.BloomFilter;
import com.google.common.hash.Funnels;
//Create Bloomfilter
int expectedInsertions = ….;
double fpp = 0.03; // desired false positive probability
BloomFilter<CharSequence> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.stringFunnel(Charset.forName("UTF-8")), expectedInsertions,fpp)
Ⅶ JAVA几种缓存技术介绍说明
1、TreeCache / JBossCache
JBossCache是一个复制的事务处理缓存，它允许你缓存企业级应用数据来更好的改善性能。缓存数据被自动复制，让你轻松进行JBoss服务器之间 的集群工作。JBossCache能够通过JBoss应用服务或其他J2EE容器来运行一个MBean服务，当然，它也能独立运行。
2、WhirlyCache
Whirlycache是一个快速的、可配置的、存在于内存中的对象的缓存。它能够通过缓存对象来加快网站或应用程序的速度，否则就必须通过查询数据库或其他代价较高的处理程序来建立。
3、SwarmCache
SwarmCache是一个简单且有效的分布式缓存，它使用IP multicast与同一个局域网的其他主机进行通讯，是特别为集群和数据驱动web应用程序而设计的。SwarmCache能够让典型的读操作大大超过写操作的这类应用提供更好的性能支持。
4、JCache
JCache是个开源程序，正在努力成为JSR-107开源规范，JSR-107规范已经很多年没改变了。这个版本仍然是构建在最初的功能定义上。
5、ShiftOne
ShiftOne Java Object Cache是一个执行一系列严格的对象缓存策略的Java lib，就像一个轻量级的配置缓存工作状态的框架。
Ⅷ 关于系统缓存的问题
理解缓存
操作系统的任务主要是合理地调配系统的各种资源，为各种程序的运行提供环境，它可以看作是硬件和应用软件之间的一个媒介。其中对内存的管理是系统的最主要的职责，怎么样使有限的内存用在刀刃上，怎么要保证系统本身所需的内存（以防止死机，在win2000和winxp里这一点已经做的非常好了），怎样克服各种硬件连接的瓶颈。
本文主要就这种硬件连接的瓶颈问题展开一些讨论。大家知道计算机的主要硬件，硬盘，内存和处理器之间的速度是不一样的，其中处理器的速度是非常快的，内存次之，而硬盘的速度是很慢的（相对于处理器来说），一件任务的处理要通过处理器给出的指令，把相关数据从硬盘里调出来，到内存，在内存和处理器之间还会有许多数据的传输，内存本身不能处理数据，要通过处理器来处理，当他们一起工作的时候，由于处理器和内存工作得快，它们常在把事做完了没事做了，要等硬盘，这样就大大降低了系统的整体性能，不能发挥所有硬件的性能。为了解决这个问题，一个优秀的操作系统必然要有“缓存”来作为这些硬件之间的一个中间站，来缓和这种矛盾，从而一定程度上提高系统的性能，“缓存”处理的越好，系统的性能发挥的越好。所以研究“缓存”就有了它的意义。
看了上面的内容，以前对“缓存”没有认识的朋友应该理解它了。理解之后马上可以应用的地方就是在自购兼容机的时候。大家大可不必去追赶潮流，买什么P4处理器，而应该买一个快一点的硬盘，比如买?200转的（或更快的），以减少瓶颈的矛盾。处理器吗，买赛扬好了，一般是没问题的，处理器大多数时候是闲着的，有时处理很多个大任务时可能会有些紧张，注意避免就可以了。
从某种角度讲，内存本身是硬盘和处理器之间的一个缓存，它的作用是缓解硬盘和处理器之间的尖锐矛盾的。当它被作为一个固定的部件后，它本身也成了需要用缓存来缓解瓶颈的对象。它对处理器和硬盘夹在中间，是他们的必经之路，硬盘与处理器之间的关系成了硬盘与内存和内存与处理器之间的双重关系。所以上面提到的瓶颈问题的处理归结为对内存的优化，即怎样处理好硬盘与内存之间的缓存很处理器与内存之间的缓存。
对于一个想了解操作系统的人来说，能够理解“缓存”对对它做适当的优化是比不可少的一节课。另外再不从一下，缓存的概念是很广泛的，这里专指内存的缓存。
缓存的优化
操作系统本身已经有了很多优化措施，而我们只能在它的优化措施的基础上根据我们的实际情况来优化。
1,最“着名”的缓存是页面文件，这个倒不是缓解速度的，而是缓解容量的，在速度上，硬盘不如内存，但是容量上，内存是不可能跟硬盘比的，当你运行一个程序需要大量数据，占有大量内存时，内存就要被塞满，怎么办呢？把那些暂时不用的放到硬盘里去，因为处理器总是只调用处理一个任务所需的数据，其他的准备的数据（就是那些可能要用的，但暂时还不用的）可以先放一放，如果内存放不下，就只好放到硬盘了。但是这样做是有代价的，当放到内存的数据重新要被使用时，你就得等很长时间等系统把在硬盘中得数据调上来。其实你可以感受到系统的这些动作，比如你打开IE或Office，第一次打开是很慢的，但是关闭后马上再打开就快很多，这是因为这时数据还没被系统“请”出内存，系统从内存中直接取得数据自然快了；另一个情况，当你开了一个photoshop这样的大软件，这时打开Office要比平时还慢一点，这是因为内存本来被photoshop占领着，要调入Office的数据到内存就必须把photoshop的数据“请”出内存，多了这个过程，打开自然要慢一些。
优化页面文件，可以做一下几条：
1）把页面文件放到系统盘之外，这样做主要是为了保持页面文件的连续性，硬盘读取数据是靠磁头在磁性物质上“读”得到数据的，页面文件放在物理上的不同区域，磁头就要跳来跳去，自然不利于效率。系统盘文件众多，页面文件几乎肯定不连续。所以要把它移到其他盘。要提醒一点，当你移动好页面文件后，要把原来的删除掉，系统不会自动删除。
2）如果有两个硬盘，把页面文件放在转速快的那个，原因上面已讲了很多遍了。
3）最大最小页面文件的设置原则。有很多人建议将这两个值设置成相等的，我不知道他们是那里来的依据，其实这样设置是不合理的。我们先要知道他们两个值的意义。一般情况下，内存是不会真的“塞满”，它会在内存储量到达一定程度时自动将一部分暂时不用的数据放到硬盘，最小页面文件是所说的“一定程度”的具体比例的决定因素，最小页面文件大，比例就低，反之则相反；最大页面文件是极限值，有时你开了很多程序，内存和最小页面文件都满了，就自动溢出到最大页面文件。所以，将两者设为一样大是不合理的。最小页面文件要小一些，这样能够在内存中尽可能存更多的数据，效率就高，最大页面文件大一些，以免出现“全满”的的情况。
4）winxp现在支持4G内存，哪怕你有5，6百M的内存，你都不需页面文件了，这时可以把页面文件禁掉。到注册表编辑器HKEY_LOCAL_MACHINE\System\CurrentControlSet\ControlSession Manager \Memory Management下，找到DisablePagingExecutive（禁用页面文件）设其值为1。
5）在同上的注册表编辑器位置上有个ClearPageFileAtShutdown（关机时清除页面文件），这里所说的“清除”页面文件（即虚拟内存）并非是指从硬盘上完全删除pagefile .sys这个文件，而是对其进行“清洗”和整理，从而为下次启动Win2K更好地利用虚拟内存作好准备。这样做还有利于安全，页面文件上的残留的数据是可以用特殊的工具读到的，而这些数据你可能并不想让人知道。这样做的代价是关闭系统时间会加长。 将其值设为1即可。
6）学过C的朋友们应该对操作内存有个概念，一个任务完成后，要用free函数来释放内存，但有很多软件在设计的时候，并没有在所有环节都这样做，这会造成无用的数据占据内存，对这种情况可以使用一些内存优化软件，让这钟软件来完成释放内存的动作。
2，下面介绍和优化一些不着名的缓存：
1）内存读取硬盘数据要经过一个系统缓存（system cache），它的位置是在内存的特定区域，它是用来缓解硬盘与内存之间的速度不平衡的。它是以牺牲内存资源来换取从硬盘读取数据时的速度的，有了这块缓存，系统能从硬盘预读所需的数据，减少系统等待的时间。如果你的内存很大，比如5，6百M，那么你除了可以采取上面说的关闭页面文件的方法外，还可以起用打的系统缓存。做法如下，进入注册表编辑器： HKEY_LOCAL_MACHINE\System\CurrentControlSet\ControlSession Manager \Memory Management，找到LargeSystemCache（启用大的系统缓存），将它的值设为1就可以了。
这样设置了后，systemcache从4M增加到8M，再win2000和winxp中，这个值是动态的，如果内存不足，systemcache占据的空间可以自动相应调整。
2）处理器从内存读取数据的缓存是什么呢？是二级数据高级缓存（缓冲），同样它也要在内存中占一个空间，所以最好是有了大内存之后再设置这个值。也需再注册表里设置，方法如下：进入 HKEY_LOCAL_MACHINE\System\CurrentControlSet\ControlSession Manager \Memory Management ，找到 SecondLevelDataCache，默认为256，大内存设为512。
好了经过了上面的介绍，我想对朋友们来说最重要收获的是加深了对缓存和操作系统的认识，至于优化的方法，我得承认一般的朋友是用不着去做的，当然“玩”一下也是很有意思的。
1）把页面文件放到系统盘之外，这样做主要是为了保持页面文件的连续性，硬盘读取数据是靠磁头在磁性物质上“读”得到数据的，页面文件放在物理上的不同区域，磁头就要跳来跳去，自然不利于效率。系统盘文件众多，页面文件几乎肯定不连续。所以要把它移到其他盘。要提醒一点，当你移动好页面文件后，要把原来的删除掉，系统不会自动删除。
2）如果有两个硬盘，把页面文件放在转速快的那个，原因上面已讲了很多遍了。
3）最大最小页面文件的设置原则。有很多人建议将这两个值设置成相等的，我不知道他们是那里来的依据，其实这样设置是不合理的。我们先要知道他们两个值的意义。一般情况下，内存是不会真的“塞满”，它会在内存储量到达一定程度时自动将一部分暂时不用的数据放到硬盘，最小页面文件是所说的“一定程度”的具体比例的决定因素，最小页面文件大，比例就低，反之则相反；最大页面文件是极限值，有时你开了很多程序，内存和最小页面文件都满了，就自动溢出到最大页面文件。所以，将两者设为一样大是不合理的。最小页面文件要小一些，这样能够在内存中尽可能存更多的数据，效率就高，最大页面文件大一些，以免出现“全满”的的情况。
4）winxp现在支持4G内存，哪怕你有5，6百M的内存，你都不需页面文件了，这时可以把页面文件禁掉。到注册表编辑器HKEY_LOCAL_MACHINE\System\CurrentControlSet\ControlSession Manager \Memory Management下，找到DisablePagingExecutive（禁用页面文件）设其值为1。
5）在同上的注册表编辑器位置上有个ClearPageFileAtShutdown（关机时清除页面文件），这里所说的“清除”页面文件（即虚拟内存）并非是指从硬盘上完全删除pagefile .sys这个文件，而是对其进行“清洗”和整理，从而为下次启动Win2K更好地利用虚拟内存作好准备。这样做还有利于安全，页面文件上的残留的数据是可以用特殊的工具读到的，而这些数据你可能并不想让人知道。这样做的代价是关闭系统时间会加长。 将其值设为1即可。
6）学过C的朋友们应该对操作内存有个概念，一个任务完成后，要用free函数来释放内存，但有很多软件在设计的时候，并没有在所有环节都这样做，这会造成无用的数据占据内存，对这种情况可以使用一些内存优化软件，让这钟软件来完成释放内存的动作。
2，下面介绍和优化一些不着名的缓存：
1）内存读取硬盘数据要经过一个系统缓存（system cache），它的位置是在内存的特定区域，它是用来缓解硬盘与内存之间的速度不平衡的。它是以牺牲内存资源来换取从硬盘读取数据时的速度的，有了这块缓存，系统能从硬盘预读所需的数据，减少系统等待的时间。如果你的内存很大，比如5，6百M，那么你除了可以采取上面说的关闭页面文件的方法外，还可以起用打的系统缓存。做法如下，进入注册表编辑器： HKEY_LOCAL_MACHINE\System\CurrentControlSet\ControlSession Manager \Memory Management，找到LargeSystemCache（启用大的系统缓存），将它的值设为1就可以了。
这样设置了后，systemcache从4M增加到8M，再win2000和winxp中，这个值是动态的，如果内存不足，systemcache占据的空间可以自动相应调整。
2）处理器从内存读取数据的缓存是什么呢？是二级数据高级缓存（缓冲），同样它也要在内存中占一个空间，所以最好是有了大内存之后再设置这个值。也需再注册表里设置，方法如下：进入 HKEY_LOCAL_MACHINE\System\CurrentControlSet\ControlSession Manager \Memory Management ，找到 SecondLevelDataCache，默认为256，大内存设为512。
好了经过了上面的介绍，我想对朋友们来说最重要收获的是加深了对缓存和操作系统的认识，至于优化的方法，我得承认一般的朋友是用不着去做的，当然“玩”一下也是很有意思的。
Ⅸ 如何有效利用浏览器本地缓存
资源在浏览器端的本地缓存可以通过Expires和Last-Modified返回头信息进行有效控制。
1）Expires告诉浏览器在该指定过期时间前再次访问同一URL时，直接从本地缓存读取，无需再向服务器发起http请求；
优点是：浏览器直接读取缓存信息无需发起http请求。
缺点是：当用户按F5或Ctl+F5刷新页面时浏览器会再次发起http请求。
2）当服务器返回设置了Last-Modified头，下次发起同一URL的请求时，请求头会自动包含If-Modified-Since头信息，服务器对静态内容会根据该信息跟文件的最后修改时间做比较，如果最后修改时间不大于If-Modified-Since头信息，则返回304。告诉浏览器请求内容未更新可直接使用本地缓存。（注意：只对静态内容有效，如js/css/image/html等，不包括动态内容，如JSP）
优点：无论用户行为如何都有效；
缺点：仍需向服务器发起一次http请求；
对IE来说，本地缓存一般是在这个位置：
C:\Documents and Settings\<user name>\Local Settings\Temporary Internet Files
下面我用一个图片缓存的例子来说明，如何结合这两个参数来有效利用本地缓存，例子中图片存储在一个分布式文件系统，需要通过特定API才能获取而非直接存储在服务器上静态文件：
response.setContentType("image/jpeg");
response.setHeader("Cache-Control", "public");
response.setHeader("Pragma", "Pragma");
//本地缓存10分钟过期
response.setDateHeader("Expires", System.currentTimeMillis()+10*60*1000);
//设置Last-Modified
response.setDateHeader("Last-Modified", System.currentTimeMillis());
//判断请求中的If-Modified-Since头信息
if(request.getHeader("If-Modified-Since") == null){
//首次访问或者用户按Ctl+F5，从文件系统重新读取图片
//...get file from dfs
} else {
//返回304，告诉浏览器使用本地缓存
response.setStatus(HttpServletResponse.SC_NOT_MODIFIED);
}
这种做法的一个缺点就是假设用户在第一次图片下载过程中网络有异常，下载的照片不完整，那用户在刷新，甚至重启浏览器后还是无法获取完整的照片，可能会影响极小部分用户的体验，虽然可以通过ctl+f5忽略Last-Modified或者清空缓存重新下载照片但是大部分普通用户可能不了解这些技巧。
参考资料：
http://longrujun.name/index.php/2009/03/04/etag%E5%92%8Cexpires/
Ⅹ 缓存系统中的主要使用的数据结构是什么
缓存系统中的主要使用的数据结构是memcached。
memcached是一套分布式的高速缓存系统，由LiveJournal的Brad Fitzpatrick开发，但被许多网站使用。这是一套开放源代码软件，以BSD license授权发布。
memcached的API使用三十二比特的循环冗余校验（CRC-32）计算键值后，将数据分散在不同的机器上。当表格满了以后，接下来新增的数据会以LRU机制替换掉。
由于memcached通常只是当作缓存系统使用，所以使用memcached的应用程序在写回较慢的系统时（像是后端的数据库）需要额外的代码更新memcached内的数据。
(10)设计本地缓存系统扩展阅读：
一、存储方式
为了提高性能，memcached中保存的数据都存储在memcached内置的内存存储空间中。由于数据仅存在于内存中，因此重启memcached、重启操作系统会导致全部数据消失。
另外，内容容量达到指定值之后，就基于LRU(Least Recently Used)算法自动删除不使用的缓存。memcached本身是为缓存而设计的服务器，因此并没有过多考虑数据的永久性问题。
二、通信分布式
memcached尽管是“分布式”缓存服务器，但服务器端并没有分布式功能。各个memcached不会互相通信以共享信息。那么，怎样进行分布式呢？这完全取决于客户端的实现。本文也将介绍memcached的分布式。