四种常用的解决方案 方案一：Cache Aside Pattern 读请求 先读缓存再读库 如果缓存命中，返回数据 如果缓存未命中，读库并把数据写入缓存，然后再返回 写请求 数据写库 删除缓存 这里很重要的一点在写请求中...缓存的更新会发生在下一次读请求时。这里为什么会选择删除缓存，而没有更新缓存呢。因为如果更新缓存的话，存在并发写操作时，无法保证多个进程的执行顺序，有可能旧数据会覆盖新数据。...方案三：基于分布式锁的方案 读请求 先读缓存再读库 如果缓存命中，返回数据 如果缓存未命中，取锁（可重试多次） 取锁成功，读库并把数据写入缓存 释放锁 写请求 取锁 取锁成功后，数据写库 删除缓存 释放锁...方案四：基于Binlog订阅方式，删除缓存 读请求 先读缓存再读库 如果缓存命中，返回数据 如果缓存未命中，读库并把数据写入缓存，然后再返回 写请求 只写数据库 对于缓存的更新，我们采用订阅数据库日志的方式实现...这种方案，可以把缓存删除逻辑从业务代码中剥离，业务开发专注于业务；但是需要引入额外的组件，花费更高的维护成本。 总结 以上是处理库和缓存数据一致性问题的常用方案。
我的关注点在于纹理的停滞比例，L1 和 L2 缓存未命中的比例。当 L1 缓存未命中所需的纹理数据时，请求会转向 L2 缓存，然后会再转向系统内存。每一步都会增加延迟并且提高功耗。...L1 的平均未命中比例不应该超过 10%，未命中的峰值比例不应该超过 50%。 ?...这个游戏在 GPU 系统的数据采集显示 L1 缓存的平均未命中比例超过了 20%，而峰值已经达到 80% 甚至更高。 可见这些数据的确非常高了。...对于纹理停滞比例较高的典型原因是纹理未压缩、复杂的过滤操作 (如非等向性过滤)，以及纹理未经 mipmap 处理。...为了分析造成纹理缓存未命中的潜在原因，我会观察非等向性过滤 (anisotropic filtering) 的纹理获取比例 (属于移动终端上的耗时操作) 和非基础级别纹理 (Non Base Level
6.5 CPU时间 处理给定工作所花费的时间。...6.11 MIPS MIPS：每秒数百万条指令 7. cache 命中率：命中/访问 未命中：1 - 命中率 未命中时从较低存储级别复制块 7.1 直接映射缓存 （块地址）%（＃缓存中的块）...7.2 缓存命中与否 未命中：停顿CPU流水线，从下一层次结构中获取块 指令缓存未命中：重新启动指令获取 数据缓存未命中：完整的数据访问 7.3 直写(Write Through) 命中：数据写入命中时...未命中： 分配未命中(Allocate on miss)：更新该缓存块。...7.5 多级缓存 L-1主缓存：专注于降低命中时间(hit time) L-2缓存：专注于降低未命中率以避免主存储器访问 8.
这两天小编一直在总结缓存的要点，也同时参考了一些文档，仅此奉上，以供参考。 缓存是必备技能 身为后端开发的开发人员，缓存是必备技能。不需要花费太多的精力就能显著提升服务性能的灵丹妙药。...前提是你得知道如何使用它，这样才能够最大限度发挥它的功效，并抑制其副作用。本文将介绍最如何正确的添加和更新缓存。 为什么用缓存？ 为什么要用缓存？...我们在创建表的时候，并不会未所有的字段创建索引，这意味着如果我们需要读取非缓存数据就要从磁盘拿数据。这个过程至少需要十几毫秒的时间。而缓存往往是基于内存的，这要比DB读数据快两个数量级。...如果缓存未命中，而数据库中也没有这个对象，则可以缓存一个空对象到缓存。如果使用Redis，这种key需设置一个较短的时间，以防内存浪费。 2：缓存预测。预测key是否存在。...写数据的过程。如果命中缓存则更新数据，并标记这条记录为dirty。
About Cache 作后端开发的同学，缓存是必备技能。这是你不需要花费太多的精力就能显著提升服务性能的灵丹妙药。前提是你得知道如何使用它，这样才能够最大限度发挥它的功效，并抑制其副作用。...本文将介绍最如何正确的添加和更新缓存。 开始之前 这部分将介绍在开始加缓存之前我们必须要做的事情。这步非常重要，如果没弄好，很有可能加了缓存反而不如不加。 为什么要用缓存？...我们在创建表的时候，并不会未所有的字段创建索引，这意味着如果我们需要读取非缓存数据就要从磁盘拿数据。这个过程至少需要十几毫秒的时间。而缓存往往是基于内存的，这要比DB读数据快两个数量级。...这时如果是有人恶意攻击，大量的访问就会透过缓存直接打到数据库，对后端服务和数据库做成巨大的压力甚至宕机。 解决方案： 缓存空对象。如果缓存未命中，而数据库中也没有这个对象，则可以缓存一个空对象到缓存。...如果使用Redis，这种key需设置一个较短的时间，以防内存浪费。 缓存预测。预测key是否存在。如果缓存的量不大可以使用hash来判断，如果量大可以使用布隆过滤器来做判断。
缓存的评价指标 8.1 不命中率 8.2 命中率 8.3 命中时间 8.4 未命中惩罚 9. 总结 1....，CPU运行时将花费大量的时间在读取指令上。...8.2 命中率 命中的内存引用比率。它等于： 1-不命中率。 8.3 命中时间 从高速缓存传送一个字到CPU所需的时间，包括组选择、行确认和字选择的时间。...一般来讲，L1缓存的命中时间为：4个时钟。L2缓存的命中时间为：10个时钟。 8.4 未命中惩罚 未命中需要的额外时间。对于主存来说，一般为 50 ~ 200个时钟周期。...举个例子： 假设缓存命中时间为1个时钟周期，缓存未命中惩罚为100个时钟周期。 下面计算下97%缓存命中率和99%的缓存命中率的平均访问时间为多少？计算公式为命中时间加上未命中处罚乘以百分系数。
，好的做法是MySQL服务器稳定运行了一段时间后运行，根据服务器的”状态”进行优化。...like 'key_buffer_size'; 查看key_buffer_size使用情况： show global status like 'key_read%'; 计算索引未命中缓存的概率：key_cache_miss_rate...4. key_blocks_*参数 show global status like 'key_blocks_u%'; Key_blocks_unused：表示未使用的缓存簇(blocks)数 Key_blocks_used...Qcache_hits：每次查询在缓存中命中时就增大 Qcache_inserts：每次插入一个查询时就增大。命中次数除以插入次数就是不中比率。...Qcache_lowmem_prunes：缓存出现内存不足并且必须要进行清理以便为更多查询提供空间的次数。这个数字最好长时间来看；如果这个数字不断增长，表示可能碎片非常严重，或内存很少。
当客户端请求某个资源时，获取缓存的流 程如下 先根据这个资源的⼀些 http header 判断它是否命中强缓存，如果命中，则直接从本地 获取缓存资源，不会发请求到服务器； 当强缓存没有命中时，客户端会发送请求到服务器...：Expires 和 Cache-Control Expires （该字段是 http1.0 时的规范，值为⼀个绝对时间的 GMT 格式的时间字符 串，代表缓存资源的过期时间） Cache-Control...:max-age （该字段是 http1.1 的规范，强缓存利⽤其 max-age 值来判断缓存资源的最⼤⽣命周期，它的值单位为秒） 协商缓存 如果缓存过期了，我们就可以使用协商缓存来解决问题。...If-Modified-Since （通过⽐较两个时间来判断资源在两次请求期间是否有过修改，如 果没有修改，则命中协商缓存） ETag（表示资源内容的唯⼀标识，随服务器 response 返回） If-None-Match...（服务器通过⽐较请求头部的 If-None-Match 与当前资源的 ETag 是否⼀致来判断资源是否在两次请求之间有过修改，如果没有修改，则命中协商缓存，优先级比 Last-Modified 高）
一、缓存的几个关键要素 1、缓存命中率 缓存的命中率=返回正确结果数/总共请求缓存次数，命中率问题是缓存技术中的一个非常重要的问题，它是衡量缓存有效性的重要指标。命中率越高，表明缓存的使用率越高。...1.编程自定义构建本地缓存 对于自定义本地缓存的构建而言，基本的流程可以概括为，在系统启动后，【构建本地缓存】—>【定时任务触发/其他事件触发动态刷新本地缓存】—>【用本地缓存获取目标数据】—>【未命中...//未命中则从DB中获取 ProductInfo objectDB =productInfoDao.getProductInfoById(resourceTempId);...； d.缓存的key被封装在WeakReference引用内； e.缓存的Value被封装在WeakReference或SoftReference引用内； f.统计缓存使用过程中命中率、异常率、未命中率等统计数据...，能更灵活地实现多种类型的缓存清理策略，包括基于容量的清理、基于时间的清理、基于引用的清理等；编程式的build构建器管理，让使用者拥有更多的自由度，能够根据不同业务场景设置合适的模式。
这被称为缓存命中（cache hit），其他一些到达缓存的请求可能会由于没有副本可用，而被转发给原始服务器。这被称为缓存未命中（cache miss）。...这种方式确实要与原始服务器进行核对，所以会比单纯的缓存命中要慢，但它没有从服务器中获取对象数据，所以要比缓存未命中快一些。...缓存命中率 由缓存提供服务的请求所占的比例被称为缓存命中率（cache hit rate，或称为缓存命中比例），有时也被称为文档命中率（document hit rate）。...每个缓存事务结束之后，缓存都会更新缓存命中和未命中数目的统计数据。 保持缓存的新鲜度 可能不是所有的已缓存副本都与服务器上的文档一致。毕竟，这些文档会随着时间发生变化。报告可能每个月都会变化。...更好的一点是，缓存可以将那些漂亮的文章和广告以更快，甚至更好看的方式显示在用户的显示器上，鼓励他们去浏览更多的内容，看更多的广告。这就是内容提供商所希望的！吸引更多的眼球和更多的广告！
，也就是lru链表的头部，随着时间的推移，young和old中较少访问的缓存块将从各自链表的头部逐渐向尾部移动。...所以innodb_buffer_pool_size越大，缓存的命中率越高，io越少，性能也就越好。在专用的数据库服务器上，可以将其值设置为80%，但是要避免设置的过大而导致页交换。...通过上述参数，我们可以根据innodb的缓存命公式查看缓存的命中情况 (1-innodb_buffer_pool_reads/innodb_buffer_size_request)*100 如果命中率太低...让数据页能够更快和更多的进入的热点数据区。...4.调整innodb_old_blocks_time的值 innodb_old_blocks_time表示数据从lru中点移动到young区的最小时间，增大该值，可以让更多的数据留在old区，避免热数据被淘汰
不使用缓存的 Insall/Build 执行时间 以优化 npm run build 为例。...run: yarn - name: Build Dependencies run: npm run build 从截图可以看出来此次执行耗时 56s，其中大部分时间花费在...key: 根据 key 进行缓存，如果存在相同的 key，则为命中 (hit)。...restore-keys: 如果 ke 未命中，则使用 restore-keys 命中缓存。...= 'true' run: yarn 即使缓存未命中，我们也可以同样利用 node_modules 中内容，依赖安装时间也大幅降低。
类似地，确保 MySQL 进程正确操作就意味着它花费在服务查询上的时间要多于花费在处理后台任务（如处理临时磁盘表或打开和关闭文件）上的时间。对 mysqld 进行调优是本文的重点。...命中次数除以插入次数就是不中比率；用 1 减去这个值就是命中率。在上面这个例子中，大约有 87% 的查询都在缓存中命中。...Qcache_lowmem_prunes 缓存出现内存不足并且必须要进行清理以便为更多查询提供空间的次数。这个数字最好长时间来看；如果这个数字在不断增长，就表示可能碎片非常严重，或者内存很少。...在 LAMP 应用程序中，连接数据库的时间通常就是 Web 服务器处理请求所花费的时间。有时候，如果负载过重，连接会挂起，并且会占用连接表空间。...命中磁盘的读请求数除以读请求总数就是不中比率 —— 在本例中每 1,000 个请求，大约有 0.6 个没有命中内存。
和 SSG 一样，在流量到达时用户无需为下载和渲染花费流量。至于缓存未命中，这一点我们将在后面仔细谈及。...可以采取的方法有很多，启用“/search”页面，或者使用左侧导航中的类别和常见查询字段，比如“T 恤衫”之类。 动态页面缓存未命中 那缓存未命中怎么说？...说出来你可能不信，但 Remix 确实是在缓存为空的情况下出现了未命中情况。...说到底，在使用 Shopify API 时，缓存几乎是不必要的，无论缓存命中或未命中，在加载速度的表现上没什么太大的区别。...如果缓存未命中的请求在你的网页访问中占据了很大一部分，那么百分百的缓存命中并不能让你的业务更好，你面临的不是技术问题而是营销问题。 个性化 下一个场景。
考虑到存储速度最慢数据决系统吞吐量的这一点，LRU缓存的存在能将系统性能提高2倍至100倍；同时，异步LRU会隐藏全部高速缓存未命中的延迟。 接下来我们一起来看具体实现的内容。...、高速缓存未命中的关键字和回调、高速缓存要素生命周期）来构造CLOCK高速缓存。...我们都知道高速缓存命中就是RAM的速度，但因为高速缓存未命中可以隐藏，所以对于命中和未命中而言，总体性能看起来的时间复杂度都是O（1）。...输出： 1 benchmark: 1127 miliseconds 由于每个高速缓存未命中都有1000毫秒的延迟，因此同步加载1000个元素将花费15分钟，但是重叠的高速缓存未命中会更快。...每个缓存丢失的延迟时间为100毫秒，因此产生了10秒的时间（接近100 x 100毫秒）。
如果看过计算机操作系统的话，你对 LRU 一定不会陌生，这就是著名的最近最久未使用缓存淘汰算法。 而 lru_cache 就是这个算法的具体实现。...: sentinel = object() # 用来表示缓存未命中的唯一对象 make_key = _make_key # build a key from...cache = {} 第二、如果 maxsize == 0，就相当于没有使用缓存，每调用一次，未命中数就 + 1，代码逻辑是这样的： def wrapper(*args, **kwds): nonlocal...为了实现缓存（键值对）的淘汰，我们需要对缓存按时间进行排序，这就需要用到链表，链表的头部是最新插入的，尾部是最老插入的，当缓存数量已经达到最大值时，我们删除最久未使用的链尾节点，为了不删除链尾，我们可以使用循环链表...当缓存命中时，我们需要把这个节点移动到链表的头部，保证链表的头部是最近经常使用的，为了移动方便，我们需要双向链表。
确保监控集的地址缓存在 LLC 中，而不是私有缓存中。7.使用时间戳计数器 (rdtsc) 对来自监控集地址的负载进行计时，并记录测量的延迟。这些加载将在私有缓存中丢失并在 LLC 中命中。...正式地，当发送方在 LLC 缓存中命中时，争用发生在以下条件下：图片当发送方错过 LLC 时的观察：现在报告对第二个实验结果的观察结果（如下图所示），当发送方在 LLC 中未命中时。...如果发生未命中，未命中的 LLC 切片仍会通过确认环将响应数据包发送回请求内核。...由于较小的加载延迟，这允许接收方在单位时间内发出更多加载，而不会影响发送方创建争用的能力。...令 TE1 是受害者从冷缓存开始执行 E1 所花费的中值时间，TE1+E2 是受害者从冷缓存开始执行 E1 和 E2 所花费的中值时间。
当存储超过 30 个对象时，最近最久未使用的 key-value 将被回收（LRU 算法）【基于内存占用大小的回收】 exprieAfterWrite(2, TimeUnit.MINUTES): 设置过期时间...查询监控状态 可以对Cache的命中率、加载数据时间等信息进行统计。在构建Cache对象时，可以通过CacheBuilder的recordStats方法开启统计信息的开关。...hitCount()：返回Cache的lookup方法命中缓存的次数。 hitRate()：返回缓存请求的命中率，命中次数除以请求次数。 missCount()：返回缓存请求的未命中的次数。...missRate()：返回缓存请求未命中的比率，未命中次数除以请求次数。 loadCount()：返回缓存调用load方法加载新值的次数。...averageLoadPenalty()：缓存加载新值的耗费的平均时间，加载的次数除以加载的总时间。 evictionCount()：返回缓存中条目被移除的次数。
TLB 缓存命中和未命中 Linux 上任何进程的每次内存访问（例如，无论是 Nginx、Node.js 还是 MySQL）都需要从虚拟内存转换为物理内存。...如果映射已经存在，则称为 TLB 缓存命中。TLB 缓存命中非常快，并且发生在硬件中。当 TLB 缓存中不存在从虚拟内存到物理内存的转换时，称为 TLB 缓存未命中。...为什么 TLB 缓存未命中对数据库很重要 所有数据库最终都需要访问内存中的数据进行读取或写入。所有这些数据库读取或写入都需要至少进行一次 TLB 查找。...Lake CPU 的 L1 CPU 缓存大 256 倍，L2 CPU 缓存大 512 倍 减少 TLB 缓存未命中的数量可以对数据库性能产生显著的积极影响。...Linux 性能取决于诸如工作负载每单位时间发生多少 TLB 缓存未命中等指标。
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