比例系统干什么用的

转自DT财经 ，作者陷入焦虑的DT君 前两周播出的《明星大侦探—MGQ时尚风云》中，节目组设计了一个与中年危机相关的案件： 撒贝宁在这期节目中饰演一位40岁“上有老，下有狗”的杂志社时装编辑，虽然月入12w，但是每个月刨去房贷、车贷、儿子补习班费用、父母医疗保健费用以及各种家庭开支后，只能剩下1块钱。被主编无理辞退后，他由于年龄过大而迟迟找不到新工作，在家庭经济重担的支配下，对老板心生杀机…… 节目中的设定确实有些夸张，但剧本却是来源于真实生活的情绪。2019年“太南了”的一系列感叹中，充满了中年职场人的辛酸与苦涩。 微博上#35岁以上职场人去了哪儿#、#35岁定律#等话题屡屡冲上热搜，随便就能收获近亿的阅读量，知乎、朋友圈、头条……到处充斥着怎么应对35岁危机的回答和文章，“35岁危机”俨然已经成为一个大家公认的专有名词。 （图片说明：百度百科收录的“35岁危机”词条） 这让还未到35岁的小编，内心多少有些焦虑：35岁的职场人就业真有这么难吗？他们都面临着怎样的中年危机？难道除了卖保险，真的就无处可去了吗？ DT财经联合智联招聘共同做了个小研究，通过招聘方与应聘者的数据，来看看35岁职场人真实的生存情况。 35岁真的很难吗？ 首先，我们想知道，35岁真的面临一个更残酷的世界吗？ 从人口结构的大盘面粗略判断，当代中年所面临的竞争，其实并不如他们的前辈或后辈那样激烈。 根据2010年国家第六次人口普查数据，到2019年我国34-43岁的中年人口数量为1.98亿，而44-53岁人口数量为2.42亿，24-33岁人口数量为2.27亿。 也就是说，不管是曾经的，还是未来的中年人，都比现在叫嚷着中年危机的劳动力数量旺盛不少，而他们所面临的，可并不是高速发展的黄金十年。 既然如此，为什么35岁危机的话题一直不绝于耳呢？ 招聘方对岗位需求的描述，一定程度上能反映出职场的变幻风向。 从招聘需求来看，2019年第三季度所有的招聘岗位中，只有5%明确要求求职者的年龄低于35岁。 这个看起来并不高的比例，可能并不能完全说明市场的真实需求情况，毕竟从大家的日常吐槽和我们的小范围调研来看，许多公司对年龄的苛刻要求很多时候秉持着只干不说的原则，并不会明晃晃地写在岗位简介里。 但我们注意到一个变化趋势，明确要求求职者35岁以下的岗位比例，与两年前相比上涨了2个百分点，涨幅其实挺大的（60%）。这事实上表明，35岁职场人面临的境遇，确实是比两年前更难了些。 以这5%要求35岁以下的招聘职位作为研究样本，我们大致研究了下不同地方对中年职场人的友好度。 在各类企业中，要求35岁以下的职位比例最高的是国企，而民营公司在岗位要求中对35岁的求职者其实相对温和。 而从公司规模来看，规模越大的公司，要求35岁以下的职位比例就越高。10000人以上的超大公司在2017年就已超过6%；500-999人肩部大公司在两年前的比例还仅有2.1%，但两年间提高了近4个百分点至6%。 哪些行业更看重35岁的年龄线？ 要求35岁以下的职位比例越来越高，其实与就业大环境和新兴行业的发展有关。 Linda在一家大数据创业公司做HR，她告诉小编：“这两年在招人的时候确实会优先选择35岁以下，甚至是30岁以下的年轻人，尤其是18年的裁员潮过后，大家其实都不好过。一般达到35岁的职场人在公司都担任比较重要的职务，而我们大数据属于新兴行业，公司的业务变化很快，在探索阶段并不需要那么多指挥官，我们更需要富有创造力、行动力强听指挥的战士。” Linda的话意味着，是否能在35岁前找到一家托付终身的企业至关重要。 可是，在35岁就找到能够让自己奋斗一生的公司，就和20岁就找到长相厮守的老伴一样不靠谱。这时候，选对行业很关键。 小编整理了2019年招聘需求中要求35岁以下职位比例最高和最低的行业。 我们发现，在众多行业中，银行、外包服务、中介服务、保险和通信行业对年龄的限制最大。也就是说，这些行业中有相对更多的岗位只需要年轻力壮的劳动力。 但也有计算机行业、检验检测、IT服务、学术科研和教育培训等行业，在招聘需求中对35岁以上的职场人相对比较宽容。 如果看一下这些行业给大家的固有印象，我们可以认为，在招聘中更看重35岁年龄线的行业，多属于大家印象中的传统行业；而在要求35岁以下职位比例最低的队伍中，新兴行业的比例会更高些。 从岗位来看，商超、保健、银行、房地产、社区等技术门槛较低的基础类岗位，在招聘中要求35岁以下的职位比例最高。 总结下来就是，工作内容更简单或对知识性技能要求更低的岗位，会更偏爱年轻人，毕竟人到中年，精力和体力都无法和年轻人相比。对于用人单位来说，与其去招一个成本更高的中年员工，不如多招几个应届大学生，年轻力壮，生产力更强。 而要求35岁以下职位比例最低的10个岗位中，IT、软件、硬件开发、IT管理、互联网产品、IT运维等互联网/技术岗位占去了大半，这都是对专业技术、创新性要求更高的行业岗位。至少从招聘需求来看，他们并不会太多强调年龄。 显然，这与我们的日常感受并不一致。 35岁话题中最常被吐槽的，恰好是这些不那么强调年龄的岗位从业者，而那些在招聘需求中有更多年龄限制的岗位，存在感并不太强。 这到底是为啥？ 为什么35岁的你觉得“太南了” 我们需要明确的是，一个行业或岗位对年龄的限制少，并不意味着中年的求职者就会获得青睐。 35岁求职者的优势在于有更多经验与技能积累，而劣势在于体力和精力不够充沛，只有在更需要经验而非体力的岗位，中年职场人才会有更强的竞争力。 即使我们默认那些并没有对35岁划线的岗位都不需要干体力活，也并不意味着在这些岗位上，经验、积累和阅历就会有比较大的增值效果——如果年龄buff不能增效，用人单位自然会聘请更年轻、薪资要求更低的求职者。 所以，关键点在于，中年职场人是否进入了自己具备优势的行业。 根据智联招聘2019年第三季度的数据，互联网、房地产、教育培训、专业服务、计算机软件等行业，挤下了最多的35岁及以上求职者，而行政/后勤、销售业务、财务/审计/税务、人力资源和软件/互联网开发/系统集成等则是他们投递最多的职位。 我们计算了各个行业和岗位中简历投递数量与最终录用数量的比值，命名为竞争指数，以此来衡量应聘竞争的激烈程度。 我们发现，互联网、房地产、计算机软件、IT服务的行业竞争都格外激烈，而从职位来看，软件/互联网开发/系统集成的竞争指数更是一骑绝尘，97个人参与摸奖，只有1个人能获得offer，另外财务/审计/税务、人力资源、行政等职位的竞争指数也挺高。 这就意味着，上述岗位中，中年职场人不仅要和同龄人竞争，还要和年轻人竞争。 那么，在这些岗位中，中年职场人能获得年龄加成从而脱颖而出吗？ 我们统计了各个职位要求工作经验10年以上的岗位数量，数量排名越靠前，则意味着这个职位对经验和阅历的需求度就更高，中年职场人也就相对更有优势。 从结果来看，要求工作经验10年以上岗位数量最多的职位主要可以分为两类，一类是管理向的，包括占比最多的高级管理，以及销售管理、生产管理、项目管理、质量管理等各类管理岗；一类是专业向的，包括土木建筑、财务审计、医院医疗、机械设计等等。 前面提到的竞争激烈的财务/审计/税务、人力资源和房地产相关职位，对工作经验的需求度都排在前列，中年职场人在这些赛道上握着更多本钱。 但相信你也注意到了，挤满了35岁以上求职者的互联网/IT/技术相关职位中，对于工作经验的需求度并没有那么高。虽然这是个典型的高薪赛道，但年龄并不会给中年求职者带来加成效果，如果薪资要求还比较高，实在很难竞争得过除了经验、什么都有的年轻人。 我们总结上述分析，被35岁危机困扰的核心问题可能在于，“理想”的薪资和岗位期望与“现实”竞争力存在分歧，而互联网、IT服务、计算机软件等行业的分歧更为严重。 38岁的陈斌曾经在一家互联网公司做新媒体运营，现在和朋友经营一家外贸公司，他也认同有些中年求职者理想与现实不匹配的问题：“见识过各行各业形形色色的中年求职者，他们对薪资的要求都很高，但被问到有什么核心竞争力的时候，又讲不出个所以然，对自己的未来也没有什么明确的规划。” 同样经历过35岁的他，认为并不存在什么35岁危机，没有能力每个年龄段其实都有危机：“足球运动员到了30岁一般都要大幅降薪，我觉得35岁的普通职场人应该要接受这个事实。你不接受，社会的毒打会让你清醒的。勿骄勿躁，努力提升自己，同时做好期望管理，少听媒体瞎bb。” 这话说得挺残酷，但从“35岁危机”中脱困的最好办法，确实是找到问题根本那个“理想”与“现实”的差距，实实在在地缩短它。 当然，对于已经有了家庭羁绊、要努力维持生活品质的中年人，这又是另外一个要不断感叹“太南了”的过程。 写到这里，我们突然想用《黄金时代》里的一段话作为结尾： “那一天我二十一岁，在我一生的黄金时代。我有好多奢望。我想爱，想吃，还想在一瞬间变成天上半明半暗的云。后来我才知道，生活就是个缓慢受锤的过程，人一天天老下去，奢望也一天天消失，最后变得像挨了锤的牛一样。可是我过二十一岁生日时没有预见到这一点。我觉得自己会永远生猛下去，什么也锤不了我。” （应受访者要求，Linda、陈斌为化名）

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。 -------------------------         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。 ------------------------- 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。 ------------------------- 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。 ------------------------- 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 CodeSet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。-------------------------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。

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。 -------------------------         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。 ------------------------- 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。 ------------------------- 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。 ------------------------- 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 CodeSet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。-------------------------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。-------------------------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。------------------------- 回 12楼(村里一把手) 的帖子 谢谢，要让大家用得好才算数。 -------------------------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。