1.C语言10个经典开源项目
2.Redis和Memcached的码多区别
3.Redis和Memcached的区别

C语言10个经典开源项目

       C语言个经典开源项目

       一、Webbench

       Webbench是码多一款用于linux下的网站压测工具，通过模拟多个客户端并发访问指定URL，码多测试网站在高负载下的码多imgui 源码分析性能。最多支持3万并发连接，码多代码简洁，码多总共不到行。码多

       下载链接： home.tiscali.cz/~cz...

       二、码多CMockery

       CMockery是码多Google提供的一款轻量级的C语言单元测试框架，简洁且无需依赖其他开源包，码多对被测试代码的码多拼凑伪原创源码侵入性低。源代码不到3K行。码多

       主要特点：免费开源、码多兼容旧版本编译器、码多无需C标准依赖。码多

       下载链接： code.google.com/p/cmock...

       三、稳定脚本框架源码Libev

       Libev是一个基于epoll、kqueue等OS基础设施的高效事件驱动库，使用Reactor模式处理IO事件、定时器和信号，代码量少至4.版本的士兵扫雷源码猫多行。

       下载链接： software.schmorp.de/pkg...

       四、Memcached

       Memcached是一个用于动态Web应用的高性能分布式内存对象缓存系统，通过缓存数据和对象减少数据库读取次数，加速动态数据库驱动网站的速度。Memcached-1.4.7版本代码量在K行左右。游戏鼠标漂移源码

       下载地址： a distributed memory object caching system

       五、SQLite

       SQLite是一个开源的嵌入式关系数据库引擎，实现自包容、零配置，支持事务的SQL数据库，代码量约3万行，大小K。

       下载地址： SQLite Home Page

       六、Redis

       Redis是一个使用ANSI C编写的开源数据结构服务器，代码量相对较小（4.5w行），几乎不依赖其他库，大部分为单线程。

       下载地址： Redis

       七、Nginx

       Nginx是一款高性能的HTTP和反向代理服务器，设计简洁、功能丰富，具有低系统资源消耗的特性。已发布多年，获得广泛好评。

       下载地址： mit，就是组合多次写操作的数据，一次性将日志写到磁盘。

       appednfsync always 当设置appendfsync为always时，每一次写操作都会调用一次fsync，这时数据是最安全的，当然，由于每次都会执行fsync，所以其性能也会受到影响。

       å¯¹äºŽä¸€èˆ¬æ€§çš„业务需求，建议使用RDB的方式进行持久化，原因是RDB的开销并相比AOF日志要低很多，对于那些无法忍数据丢失的应用，建议使用AOF日志。

       4、集群管理的不同

       Memcached是全内存的数据缓冲系统，Redis虽然支持数据的持久化，但是全内存毕竟才是其高性能的本质。作为基于内存的存储系统来说，机器物理内存的大小就是系统能够容纳的最大数据量。如果需要处理的数据量超过了单台机器的物理内存大小，就需要构建分布式集群来扩展存储能力。

       Memcached本身并不支持分布式，因此只能在客户端通过像一致性哈希这样的分布式算法来实现Memcached的分布式存储。下图给出了Memcached的分布式存储实现架构。当客户端向Memcached集群发送数据之前，首先会通过内置的分布式算法计算出该条数据的目标节点，然后数据会直接发送到该节点上存储。但客户端查询数据时，同样要计算出查询数据所在的节点，然后直接向该节点发送查询请求以获取数据。

       è¯·ç‚¹å‡»è¾“入图片描述

       ç›¸è¾ƒäºŽMemcached只能采用客户端实现分布式存储，Redis更偏向于在服务器端构建分布式存储。最新版本的Redis已经支持了分布式存储功能。Redis Cluster是一个实现了分布式且允许单点故障的Redis高级版本，它没有中心节点，具有线性可伸缩的功能。下图给出Redis Cluster的分布式存储架构，其中节点与节点之间通过二进制协议进行通信，节点与客户端之间通过ascii协议进行通信。在数据的放置策略上，Redis Cluster将整个key的数值域分成个哈希槽，每个节点上可以存储一个或多个哈希槽，也就是说当前Redis Cluster支持的最大节点数就是。Redis Cluster使用的分布式算法也很简单：crc( key ) % HASH_SLOTS_NUMBER。

       è¯·ç‚¹å‡»è¾“入图片描述

       ä¸ºäº†ä¿è¯å•ç‚¹æ•…障下的数据可用性，Redis Cluster引入了Master节点和Slave节点。在Redis Cluster中，每个Master节点都会有对应的两个用于冗余的Slave节点。这样在整个集群中，任意两个节点的宕机都不会导致数据的不可用。当Master节点退出后，集群会自动选择一个Slave节点成为新的Master节点。

       è¯·ç‚¹å‡»è¾“入图片描述