【今日完成】

在自己写的service里，引入Memcache缓存的代码。
写好相关逻辑，比如有了缓存就不从数据库里查了。

首先，要在Memcached里面添加内容，该内容必须可以序列化，所以一般我们都实现一个序列化接口。

在service层里面引入Memcached代码，如图：

如果Memcached里面没有，则从数据库中读，如果有，则在缓存里拿，不必进入数据库。

运行效果如下，只有第一次是去数据库中拿数据，以后每次都是通过缓存读数据

使用Jmeter做测试，当没有使用缓存时，每次都从数据库取，效果如下：

当使用缓存时，可以看见，时间大幅度缩短，证明缓存确实很有帮助。

===================================================================

学习了Nginx底层的实现：

Nginx是一个master主进程控制N个worker进程来工作的。一般Worker进程的数量与CPU核数相等。那么那么少的数量是如何实现高并发的呢？那是因为Nginx工作原理是异步式非堵塞。所谓异步式非堵塞，举个例子：首先，请求过来，要建立连接，然后再接收数据，接收数据后，再发送数据。具体到系统底层，就是读写事件，而当读写事件没有准备好时，必然不可操作，如果不用非阻塞的方式来调用，那就得阻塞调用了，事件没有准备好，那就只能等了，等事件准备好了，你再继续吧。阻塞调用会进入内核等待，cpu就会让出去给别人用了，对单线程的worker来说，显然不合适，当网络事件越多时，大家都在等待呢，cpu空闲下来没人用，cpu利用率自然上不去了，更别谈高并发了。好吧，你说加进程数，这跟apache的线程模型有什么区别，注意，别增加无谓的上下文切换。所以，在nginx里面，最忌讳阻塞的系统调用了。不要阻塞，那就非阻塞喽。非阻塞就是，事件没有准备好，马上返回EAGAIN，告诉你，事件还没准备好呢，你慌什么，过会再来吧。好吧，你过一会，再来检查一下事件，直到事件准备好了为止，在这期间，你就可以先去做其它事情，然后再来看看事件好了没。虽然不阻塞了，但你得不时地过来检查一下事件的状态，你可以做更多的事情了，但带来的开销也是不小的。所以，才会有了异步非阻塞的事件处理机制，具体到系统调用就是像select/poll/epoll/kqueue这样的系统调用。它们提供了一种机制，让你可以同时监控多个事件，调用他们是阻塞的，但可以设置超时时间，在超时时间之内，如果有事件准备好了，就返回。这种机制正好解决了我们上面的两个问题，拿epoll为例(在后面的例子中，我们多以epoll为例子，以代表这一类函数)，当事件没准备好时，放到epoll里面，事件准备好了，我们就去读写，当读写返回EAGAIN时，我们将它再次加入到epoll里面。这样，只要有事件准备好了，我们就去处理它，只有当所有事件都没准备好时，才在epoll里面等着。这样，我们就可以并发处理大量的并发了，当然，这里的并发请求，是指未处理完的请求，线程只有一个，所以同时能处理的请求当然只有一个了，只是在请求间进行不断地切换而已，切换也是因为异步事件未准备好，而主动让出的。这里的切换是没有任何代价，你可以理解为循环处理多个准备好的事件，事实上就是这样的。与多线程相比，这种事件处理方式是有很大的优势的，不需要创建线程，每个请求占用的内存也很少，没有上下文切换，事件处理非常的轻量级。并发数再多也不会导致无谓的资源浪费（上下文切换）。更多的并发数，只是会占用更多的内存而已。 我之前有对连接数进行过测试，在24G内存的机器上，处理的并发请求数达到过200万。现在的网络服务器基本都采用这种方式，这也是nginx性能高效的主要原因。

http://tengine.taobao.org/book/chapter_02.html这篇博文介绍的比较详细，看完会对Nginx的理解上一个新的台阶

【明日计划】

看看Redis

【今日收获】

在service里面引入了Memcached，经过Jmeter测试，确实有很大改善

看了一下Nginx的原理，理解了为何它这么牛，可以处理这么多并发

【任务进度】

应该无延期风险

http://task.ptteng.com/zentao/project-burn-268.html