★★★★★【菜鸟先飞】阿里云OCS入门教程 ★★★★★

如果有两台OCS，想做集群，如何进行两台验证  $connect->setSaslAuthData("xx", "xx");

您的无私奉献精神值得我们学习！向您致敬!

OCS 好东西

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楼主威武～

订~

菜鸟必须先飞！

首先“缓存”Cache这个东西是干什么的，我们应该先有些基本的了解。要是不太明白的可以看看网上的解释：http://baike.baidu.com/view/907.htm


简单讲，阿里云OCS提供的功能就是提供对热点数据的高速访问。在使用OCS之前（或者在使用任何一种缓存服务之前），我们都应该明白关于缓存的这么几点：

• 缓存里的数据不是持久化保存的，也就是说它像是电脑里的内存，而不像硬盘；我们不能指望OCS里的数据一直保存不丢失。如果你真的需要存储持久化的数据，也许你应该出门左转找阿里云OSS（开发存储服务）；

• 缓存里存的应该是“热点”数据。遵循常常出现的“20-80法则”，通常程序应用中都有一定比例的数据常常被请求访问，这就是所谓的热点数据，OCS正是为这种数据设计存在的。假定我们的程序中有100个数据，每次访问这些数据的概率完全是均匀分布的1/100，那么使用缓存的效果就不会太好，因为这其中不存在热点数据。

• 数据逐出。我们可以决定哪些数据是热点数据被放到缓存当中，但是如果我们的缓存容量不够大，这些热点数据中某些最近较少被用到的数据还是会被“挤出去”，这种行为叫做数据逐出。如果想减少出现这种情况，我们可以购买更高容量的OCS。

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        在开始使用之前，关于阿里云OCS，我们还需要知道以下这些事：

• 阿里云OCS仅支持阿里云内网访问，不支持公网访问。也就是说，我们用办公室或者家里的电脑（都属于公网）是无法连上阿里云OCS的。为什么会这样呢？因为缓存服务的根本目标是要提供低延迟的高速访问，而从公网电脑来连接OCS服务器的场景下，公网的网络环境是不可控的，可能出现延迟很高甚至断连接的情况，这使得缓存服务无法保证“高速、低延迟”的基本特性，所以阿里云OCS是不支持公网直接访问的。如果觉得高延迟的情况对于我们的应用也能接受，那么我们应该去选择阿里云其他的产品（比如OSS开放存储服务），而不应该选择OCS缓存服务。

• 阿里云OCS需要与ECS（阿里云服务器）配合使用，而且只能与本地区节点的ECS连通。这一点与上一条相关。OCS只能从阿里云内网访问，也就是说我们只能从阿里云ECS上才能访问并使用OCS服务。所以我们在官网购买OCS的时候，会看到提示信息说需要至少有一台ECS才能买OCS。另外，阿里云ECS是分地区节点的，比如北京、杭州、青岛等，我们在购买OCS缓存的时候也要选相应的地区节点。北京的ECS只能访问北京的OCS，而不能访问杭州或青岛的OCS。

• 阿里云OCS是按购买量收费的，而不是按使用量收费。这点需要提醒新同学们注意，在我们购买了OCS缓存之后，计费就已经开始了，即使我们还没有真正使用缓存。也就是说，我们买了1G的OCS缓存后，即使目前使用量为0，系统也会按照1G的标准来计费。所以我们在购买OCS的时候，要选取适合我们业务数据需要的缓存档位。当然了，阿里云OCS也提供在线升降缓存容量的功能。也就是说，如果我们在使用了一段时间之后，发现购买的OCS缓存不够用了（或者缓存使用量太低），我们可以在线的对已有的OCS实例进行升档（或者降档），而OCS缓存服务不会被中断。

• 阿里云OCS对于存贮的对象大小是有限制的。缓存通常对其内部存储的数据尺寸是有限制的，阿里云OCS也一样。目前OCS支持存储的数据对象的上限是1,000,000Byte。如果要存的值超过这个限制，我们应该考虑把数据压缩，或从逻辑上分成不同键存储的几个值。

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现在我们开始在阿里云官网上购买OCS实例  http://buy.aliyun.com/ocs  首先我们需要已经有了一台阿里云ECS，否则我们无法在这个页面成功购买OCS。


购买的第一步，我们先要确定选择买哪个地区的OCS；这个很重要，如上面所说，如果我们的ECS是属于北京，而我们在这里购买了杭州的OCS，那么这两者是无法配合协同工作的。所以，在购买OCS的时候一定要选择应用服务器ECS所在地区的OCS。


下一步是要选择OCS缓存容量。我们要购买多大的缓存，这个取决于我们对自身业务应用中热点数据总量大小的判断。如果一时难以准确判断数据量，也不用担心：我们可以先买一个大致容量的OCS（比如1GB），随后在使用过程中，通过OCS控制台提供的监控功能，我们可以了解到目前OCS缓存的使用量等数据，然后可以自主的调整所需的缓存量，购买更大的缓存（比如升到5GB）或者减少已购的缓存量（比如降到512MB），阿里云会根据我们选择的新配置来调整对应的收费。


此外在选择缓存容量的时候，要知道不同容量的缓存档位对应着不同的性能配额，具体来说包括两个指标：吞吐量带宽与每秒请求处理数（QPS）。比如以现在的配额标准，1GB的OCS缓存对应5MB/sec的吞吐量带宽和3000次/sec的请求处理峰值。当我们使用OCS的时候，如果数据量传输的带宽超过了5MB/s, 或者每秒的请求数超过了3000次，都会触发性能配额控制机制，导致某些请求无法返回正常结果。


在确定了地区和缓存容量之后，我们就可以直接下单购买OCS了。

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在成功购买OCS之后，我们的联系邮箱和手机都会收到OCS创建成功的通知，里面会包括OCS的实例ID和初始密码（关于密码的用处后面会讲到）。


我们现在登录OCS控制台， http://ocs.console.aliyun.com/ 就可以看到已经购买到的OCS实例列表。






在列表页面上对应OCS实例的后面点击“管理”，就可以进入该OCS实例的详情页，看到更多的详细信息。

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我们现在已经有了一个OCS缓存实例，现在是时候试玩OCS了。要使用OCS就要写一点程序代码，不过不用担心，我们在这里采用“Happy-Path”的方法，从最简单的操作开始，让新上手的菜鸟们能马上就有一个能调用OCS缓存服务的程序。


OCS提供缓存服务，它并不要求我们的程序是哪种语言来写的。我们这里先以Java程序为例，写一个最简单的“Hello World”。（其他编程语言的例子，我们随后附上。）


第一步，登录你的阿里云ECS服务器，在上面安装Java JDK和你常用的IDE（比如Eclipse）。一定要记得我们之前说过的，只有在阿里云内网的ECS服务器上，才能访问我们的OCS实例。所以，用家里或是公司的电脑执行下面的代码示例是看不到结果的。

Java JDK和Eclipse都很容易从网上找到下载，比如 http://download.eclipse.org/ 或者 http://www.onlinedown.net/soft/32289.htm

第二步，在把Java开发环境准备好了之后，下载第一个代码示例（Sample-Code-1




第三步，在Eclipse里面打开刚下载的OcsSample1.java，我们要根据自己的OCS实例信息修改几个地方。


        我们每个人买到的OCS实例的ID都是不重复的，其对应的阿里云内网地址也是独一无二的，这些信息都在OCS控制台上显示出来。我们在同自己的OCS实例建立连接的时候，需要根据这些信息修改OcsSample1.java中的对应地方。


         public static void main(String[] args) {  
                  
                   final String host = "b2fd2f89f49f11e3.m.cnqdalicm9pub001.ocs.aliyuncs.com"; //控制台上的“内网地址”
                   final String port ="11211";       //默认端口 11211，不用改
                   final String username = "b2fd2f89f49f11e3"; //控制台上的“访问账号”
                   final String password = "my_password"; //邮件或短信中提供的“密码”
                   …… …… ……


       信息修改完毕，我们可以运行自己的程序了。运行main函数，我们会在Eclipse下面的console窗口看到下面这样的结果（请忽略可能出现的红色INFO调试信息）：

OCS Sample Code
Set操作完成!
Get操作: Open Cache Service,  from www.Aliyun.com

    OK，搞定！我们已经成功的连接上了阿里云的OCS并且调用缓存服务成功，就这么简单。

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我们已经成功运行了第一个调用阿里云OCS缓存服务的Sample程序OcsSample1.java，现在我们看看这个程序里都做了什么。      

                           …… …… ……

                            System.out.println("OCS Sample Code");
                            
                            //向OCS中存一个key为"ocs"的数据，便于后面验证读取数据,
                            //这个数据对应的value是字符串 Open Cache Service,  from www.Aliyun.com
                            OperationFuture future = cache.set("ocs", 1000," Open Cache Service,  from www.Aliyun.com");

                           //向OCS中存若干个数据，随后可以在OCS控制台监控上看到统计信息
                            for(int i=0;i<100;i++){
                                String key="key-"+i;
                                String value="value-"+i;

                                //执行set操作，向缓存中存数据
                                cache.set(key, 1000, value);
                            }

                            System.out.println("Set操作完成!");

                            future.get();  //  确保之前(cache.set())操作已经结束

                        //执行get操作，从缓存中读数据,读取key为"ocs"的数据
                            System.out.println("Get操作:"+cache.get("ocs"));
                           …… …… ……


从这些代码中可以看出：
1. 我们在建立与OCS缓存服务器的连接后，先是向缓存中存(set)了一个“key-value”（键值对）形式的数据，这个数据的key是字符串“ocs”，其对应的value也是字符串；
2. 接着我们继续向缓存中存(set)了100个其他简单的“key-value”数据。
3. 最后我们进行功能验证。根据之前给定的key，从缓存中获取（get）其对应的value：也就是输入字符串“ocs”，缓存给我们返回value对应的字符串。


以上的步骤中，1与3是相对应的，我们只有先向缓存中set了某个数据，后面才能从缓存中get到这个数据。


步骤2中程序向缓存set了100个数据，是为了从另一个方面进行验证。我们回到阿里云OCS控制台，打开“实例详情”页，在“实例监控”的部分点击刷新，会看到其中一些监控项的值已经发生了变化（注：监控信息的刷新可能存在数秒的延迟）， 其中的“Key的个数”已经变成了101，也就是说我们程序已经成功地向OCS缓存中存放了101个数据。

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在写下一篇技术贴之前，列一些OCS用户在入门时问到的问题，方便其他刚认识OCS的同学：


Question：买了1G的OCS，那就相当于这个1G是专门缓存用的，与ECS服务器的内存没关系是吧~
Answer：是的，OCS的缓存容量与您ECS的内存容量是没关系的。



Question：OCS 外网测试，怎么连接？有没有外网连接地址哦？
Answer：OCS是不能从外网访问的。参照上面的文章。


Question：我之前那个OCS可以正常使用，但现在换了一个OCS就不行了，怎么回事？
Answer：经核实您的主机是属于杭州节点的，而现在这个OCS是青岛节点的，不同地域之间的产品内网不互通。


Question：在设置一个value时，如果指定过期时间为0，会永久保留吗？
Answer：指定过期时间为0，OCS就认为此数据不根据过期时间发生淘汰；但是，此数据仍有可能基于LRU被其他数据淘汰，或者由内存清理造成丢失 ，因此不能认为这个value会永久保留。

Question：对OCS的访问是否需要负载均衡？
Answer：不需要。对访问请求的负载均衡都是在OCS服务器端来进行的，用户直接使用缓存服务即可，不用考虑负载均衡的事情。



Question：OCS是否会主动关闭闲置的连接？ 如果会，请问连接闲置多久会被关闭？
Answer：OCS不会主动关闭闲置的用户连接。但是用户的环境如果使用了SLB，则需要参考SLB连接关闭时间。


Question：如何设置数据在OCS缓存中的过期时间 ？
Answer：关于设置缓存数据的过期时间，可以参考Memcached官方说明： https://code.google.com/p/memcached/wiki/NewCommands An expiration time, in seconds. Can be up to 30 days. After 30 days, is treated as a unix timestamp of an exact date. 翻译过来就是：0～2592000表示从当前时刻算起的时间长度（以秒计算，最长2592000即30天）；大于2592000表示UNIX时间戳。 此值设置为0表明此数据不会主动过期。

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谢谢，要让大家用得好才算数。

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缓存与数据库相结合使用，是常见的一种应用搭配场景。现在我们再看一个例子，是用OCS搭配MySQL数据库使用。Java示例代码在此（
这个示例代码中，大部分与前几个例子类似。因为要与数据库结合，所以程序需要依赖一个JDBC的jar包才能运行。支持MySQL的JDBC jar包在此（


在程序中添加MySQL数据库的连接信息：
     …… …… ……
        
    // JDBC driver name and database URL
    static final String JDBC_DRIVER = "com.mysql.jdbc.Driver";
    static final String DB_URL = "jdbc:mysql://xxxxxxx.mysql.rds.aliyuncs.com/testdb"; //MySQL数据库URL
    
    //  Database用户名及密码
    static final String DB_USER = "xxxxxx";
    static final String DB_PASS = "xxxxxx";
            
我们设想这样一个场景：我们需要从数据库的tableone表中查找区域不属于北京的记录总数，用SQL表示就是：
SELECT count(*)  FROM testdb.tableone where region != 'beijing'
假定这个表中的数据如下，则这条SQL查询返回的结果就是7：




如果这个查询被调用到的频率很高，多个用户反复不断的在数据库中查这个数据，我们就可以把这个查询结果放到OCS缓存中去。


看下面的代码片段，我们用for循环模拟用户连续20次在数据库中查询上述SQL语句：

             for (int i = 1; i <= 20; i++) {
                String sql = "SELECT count(*)  FROM testdb.tableone where region != 'beijing'";
                String key ="non-beijing"; //给SQL语句自定义一个key
                //在OCS缓存里按key查找
               String value =  (String) cache.get(key);
                
                if (value == null) {
                    // 在OCS缓存里没有命中
                    // step 1:从My SQL数据库中查询
                    //Load MySQL Driver
                      Class.forName(JDBC_DRIVER);
                     con = DriverManager.getConnection(DB_URL, DB_USER, DB_PASS);


                    ps = con.prepareStatement(sql);
                    ResultSet result = ps.executeQuery(sql);
                    result.next();
                    
                    value=result.getString(1);


                    System.out.println("从MySQL中查询数据.  Key= "+key+" Value="+value);
                    
                   // step 2: 把数据库返回的数据作为value存放到OCS缓存中去
                    cache.set(key, EXPIRE_TIME, value);
                    
                } else {
                    // 在OCS缓存里命中
                    System.out.println("从OCS中读取数据.     Key= "+key+" Value="+value);
                }
                
            }// end of for


在这段代码中我们可以看到，我们给这条SQL语句标记了一个key，当有用户要执行这条SQL的时候，我们首先按照key在OCS缓存中查找：如果没有对应的缓存数据，则连接MySQL数据库执行SQL查询，把结果返回给用户，并把这个查询结果存到OCS缓存中去；如果OCS中已经有了对应的缓存数据，则直接把缓存数据返回给用户。


运行结果如下：

从MySQL中查询数据.  Key= non-beijing, Value=7
从OCS中读取数据.     Key= non-beijing, Value=7
从OCS中读取数据.     Key= non-beijing, Value=7
从OCS中读取数据.     Key= non-beijing, Value=7
…… ……

从结果可以看出，程序第1次是从MySQL数据库当中查询数据，后面的19次都是从OCS缓存中获取key对应的value直接返回。也就是说，OCS降低了程序去连接MySQL数据库执行SQL查询的次数，减轻了对数据库的负载压力。用户对热点数据访问的频率越高，OCS的这种优势就越明显。