比较符合我们使用习惯的，也许是下面这种mock方式,有一个专门的配置文件，管理请求的url和返回值。每个请求对应输出数组中的一个对象，对象的rule属性可以是一个字符串或者一个正则表达式，用来匹配url,对象的res属性则是我们希望的从中请求中拿到的返回的数据 （也许这里面还应该加个type表示请求的类型，但是我这个是mock的最简化版，所以就不加了）
在前端开发中，性能一直都是被大家所重视的一点，然而判断一个网站的性能最直观的就是看网页打开的速度。其中提高网页反应速度的一个方式就是使用缓存。缓存技术一直一来在WEB技术体系中扮演非常重要角色，是快速且有效地提升性能的手段。 一个优秀的缓存策略可以缩短网页请求资源的距离，减少延迟，并且由于缓存文件可以重复利用，还可以减少带宽，降低网络负荷。 所以，缓存技术是无数WEB开发从业人员在工作过程中不可避免的一大问题。在产品开发的时候我们总是想办法避免缓存产生，而在产品发布之时又在想策略管理缓存提升网页的访问速度。了解浏览器的缓存命中原理，是开发WEB应用的基础
阅读目录 1. 浏览器缓存基本认识 2. 强缓存的原理 3. 强缓存的管理 4. 强缓存的应用 5. 协商缓存的原理 6. 协商缓存的管理 7. 浏览器行为对缓存的影响
浏览器缓存有多种形式，持久化或者会话存储。以chrome为例，打开调试面板，找到Application选项卡，就可以看到它所支持的各种缓存模式
前言 工作越久发现自己越麻瓜。感觉只有每天积累一点，才不会觉得空虚。 redis-benchmark用法 redis-benchmark是用于给redis进行压测的。 1.100个并发连接，10000个请求 redis-benchmark -h 127.0.0.1 -p 6379 -c 100 -n 10000 2.存取大小为100字节的数据包 redis-benchmark -h 127.0.0.1 -p 6379 -q -d 100 3.只测试某些操作的性能 redis-bench
但是，一旦没有命中缓存，或者一旦涉及写操作，流程会比没有缓存更加复杂，这些是今天要分享的话题。
ThreadLocal最常用的两个接口是set和get 最常见的应用场景为在线程上下文之间传递信息，使得用户不受复杂代码逻辑的影响
Spring从3.1开始定义了org.springframework.cache.Cache和org.springframework.cache.CacheManager 接口来统一不同的缓存技术；并支持使用JCache（JSR-107）注解简化我们开发；Cache接口为缓存的组件规范定义，包含缓存的各种操作集合；Cache接口下Spring提供了各种xxxCache的实现；如RedisCache，EhCacheCache ,ConcurrentMapCache等；本文我们就来介绍下SpringCache的具体使用。
许多大型互联网系统，如电商、社交、新闻等App或网站，动辄日活千万甚至上亿，每分钟的峰值流量在数十万以上，架构上如何应对如此高的流量峰值呢？
断点是开发人员的工具箱中最重要的调试技术之一。 若要暂停调试程序执行所需的位置设置断点。 例如，你可能想要查看代码变量的状态或查看调用堆栈的某些断点。
查询缓存: 执行查询语句的时候，会先查询缓存（MySQL 8.0 版本后移除，因为这个功能不太实用）。
许多大型互联网系统，如电商、社交、新闻等App或网站，动辄日活千万甚至上亿，每分钟的峰值流量在数十万以上，架构上如何应对如此高的流量峰值呢？ 本文选自 《技术人修炼之道：从程序员到百万高管的72项技能》 一书，快来了解下如何通过“缓存”技术来给系统减压吧！ 流量峰值给系统带来的主要危害在于，它会瞬间产生大量对磁盘数据的读取和搜索，通常数据源是数据库或文件系统，当数据访问次数增大时，过多的磁盘读取可能会最终成为整个系统的性能瓶颈，甚至压垮整个数据库，导致系统卡死、服务不可用等严重后果。 常规的应用系统通常会
下图是 MySQL 的一个简要架构图，从下图可以清晰的看到 SQL 语句在 MySQL 内部是如何执行的。
摘要： 什么是多级缓存 所谓多级缓存，即在整个系统架构的不同系统层级进行数据缓存，以提升访问效率，这也是应用最广的方案之一。我们应用的整体架构如图1所示： 图1 多级缓存方案 整体流程如上图所示： 1）首先接入Nginx将请求负载均衡到应用Nginx，此处常用的负载均衡算法是轮询或者一致性哈希，轮询可以使服务器的请求更加均衡，而一致性哈希可以提升应用Nginx的缓存命中率，相对于轮询，一致性哈希会存在单机热点问题，一种解决办法是热点直接推送到接入层Nginx，一种办法是设置一个阀值，当超过阀值，改为轮询算法。
许多大型互联网系统，如电商、社交、新闻等App或网站，动辄日活千万甚至上亿，每分钟的峰值流量在数十万以上，架构上如何应对如此高的流量峰值呢？ 本文选自《技术人修炼之道：从程序员到百万高管的72项技能》一书，快来了解下如何通过“缓存”技术来给系统减压吧！ 流量峰值给系统带来的主要危害在于，它会瞬间产生大量对磁盘数据的读取和搜索，通常数据源是数据库或文件系统，当数据访问次数增大时，过多的磁盘读取可能会最终成为整个系统的性能瓶颈，甚至压垮整个数据库，导致系统卡死、服务不可用等严重后果。 常规的应用系统通常会在
我今天抽时间给大家总结一个 MySQL InnoDB 存储引擎各种不同 SQL 情况下，加行锁、间隙锁、next-key lock 做一个总结。如果有错误的地方，请大家指正！
小熊学Java在线网站：https://javaxiaobear.gitee.io/
针对不同的业务场景，实际选用的缓存的读写策略也不同。为方便讨论，这里假定更新数据库、缓存都成功。
目前随着缓存架构方案越来越成熟化，通常做法是引入「缓存」来提高读性能，架构模型就变成了这样：
在写回 Redis 的时候如果是 Tomcat 集群，多个进程同时写那很有可能出现脏数据，这时就会出现更新原子性的问题。
感兴趣的朋友可以去购买，课程地址：如何设计一个秒杀系统 (geekbang.org)
Session加载实体对象的步骤是： ① Session在调用数据库查询功能之前，首先会在一级缓存中通过实体类型和主键进行查找，如果一级缓存查找命中且数据状态合法，则直接返回； ② 如果一级缓存没有命中，接下来Session会在当前NonExists记录（相当于一个查询黑名单，如果出现重复的无效查询可以迅速做出判断，从而提升性能）中进行查找，如果NonExists中存在同样的查询条件，则返回null； ③ 如果一级缓存查询失败则查询二级缓存，如果二级缓存命中则直接返回； ④ 如果之前的查询都未命中，则发出SQL语句，如果查询未发现对应记录则将此次查询添加到Session的NonExists中加以记录，并返回null； ⑤ 根据映射配置和SQL语句得到ResultSet，并创建对应的实体对象； ⑥ 将对象纳入Session（一级缓存）的管理； ⑦ 如果有对应的拦截器，则执行拦截器的onLoad方法； ⑧ 如果开启并设置了要使用二级缓存，则将数据对象纳入二级缓存； ⑨ 返回数据对象。
最近在极客时间看丁奇大佬的《MySQL45讲》，真心觉得讲的不错，把其中获得的一些MySQL方向的经验整理整理分享给大家，有兴趣同学可以购买相关课程进行学习。
目前很多的站长不仅给自己的网站做了HTTPS而且也做了CDN的加速，提升网站的访问速度，CDN的好处很多自然不说了，而且我们的CDN流量价格一般也不贵的，所以使用的草根站长也是非常的普遍了,wordpress建站吧也是用了CDN加速。
在实际的开发当中，我们经常需要进行磁盘数据的读取和搜索，因此经常会有出现从数据库读取数据的场景出现。但是当数据访问量次数增大的时候，过多的磁盘读取可能会最终成为整个系统的性能瓶颈，甚至是压垮整个数据库，导致系统卡死等严重问题。
问题：项目中，Redis用了缓存热点数据，持久化数据在MySQL DB中；那么Redis缓存数据什么时候更新呢？
开源中国的红薯哥写了很多关于缓存的文章，其中多级缓存思路，分页列表缓存这些知识点给了我很大的启发性。
许多人在更新缓存时，先删除缓存，然后再更新数据库，而后续的操作会把数据再装载入缓存中。
memcache作为一款优秀的进程外缓存，常常被运用于高并发系统架构中。这里主要谈谈怎么通过telnet工具，查看memcache运行状况并对其key进行管理维护。假设memcache安装目录：/usr/local/memcached 1、启动memcache [plain] view plaincopy [root@localhost ~]# /usr/local/memcached/bin/memcached -d -m 512 -u root -l 192.168.119.70 -p 1200
在项目中没有必要每次请求都查询数据库的情况就可以使用缓存，让每次请求先查询缓存，如果命中，就直接返回缓存结果，如果没有命中，再查询数据库， 并将查询结果放入缓存，下次请求时查询缓存命中，直接返回结果，就不用再次查询数据库。
一级缓存是SqlSession级别的，通过同一个SqlSession查询的数据会被缓存，下次查询相同的数据，就 会从缓存中直接获取，不会从数据库重新访问 使一级缓存失效的四种情况：
memcache作为一款优秀的进程外缓存，常常被运用于高并发系统架构中。这里主要谈谈怎么通过telnet工具，查看memcache运行状况并对其key进行管理维护。假设memcache安装目录：/usr/local/memcached 1、启动memcache [root@localhost ~]# /usr/local/memcached/bin/memcached -d -m 512 -u root -l 192.168.119.70 -p 12000 -c 512 -P /usr/local/mem
关于 性能优化 是个大的面，这篇文章主要涉及到 前端 的几个点，如 前端性能优化 的流程、常见技术手段、工具等。
创建一个类继承 TouchDevice 然后重写 GetTouchPoint 和 GetIntermediateTouchPoints 方法，可以在这个类里面通过调用 ReportDown 等方法模拟触摸的按下和移动
对于一个数据请求来说，可以分为发起网络请求、后端处理、浏览器响应三个步骤。浏览器缓存可以在第一和第三个步骤汇总优化性能。比如说，直接使用缓存而不发起请求，或者发起请求但后端存储和前端一致，就没有必要再将数据回传回来，这样就减少了相应数据。
缓存穿透的概念很简单，用户想要查询一个数据，发现一个数据，发现redis内存数据库没有，也就是缓存没有命中，于是向吃就层数据库查询，发现也没有，于是本此查询失败。当用户很多的时候，缓存没有命中（秒杀）于是都去请求持久层，这会给持久层数据库造成了很大的压力，这时候造成了很大的压力，这时候就相当于出现了缓存穿透。
HTTP header 缓存工作原理 浏览器发起请求的时候，根据请求头的 express 和 cache-control 来判断是否命中强缓存，如果是，怎直接从缓存读取资源，不会发起请求。 如果没有命中强缓存，浏览器会发起一个请求到服务端，并通过 last-modified If-modified-since 和 etag if-none-match 判断资源是否命中协商缓存，如果命中， 不会 中断请求，服务器会将这个请求返回（304），但是不会返回资源，资源会从缓存中读取。 如果没有命中缓存，则发起请求，
缓存是现在系统中必不可少的模块，并且已经成为了高并发高性能架构的一个关键组件。这篇博客我们来分析一下使用缓存的正确姿势。 缓存能解决的问题 提升性能 绝大多数情况下，select 是出现性能问题最大的地方。一方面，select 会有很多像 join、group、order、like 等这样丰富的语义，而这些语义是非常耗性能的；另一方面，大多数应用都是读多写少，所以加剧了慢查询的问题。 分布式系统中远程调用也会耗很多性能，因为有网络开销，会导致整体的响应时间下降。为了挽救这样的性能开销，在业务允许的情况（不需
小程序官方把性能指标简单分为启动性能和运行时性能两个主题。「启动性能」让用户能够更快的打开并看到小程序的内容，「运行时性能」保障用户能够流畅的使用小程序的功能。小程序官方没提供最权威的性能指标参考值，但是文档里提供了不少获取性能数据的方法，我们需要整理一下我们关心的性能数据。
开门见山，当我们输入一条 SQL 语句的时候，MySQL 内部究竟执行了什么？直接上架构图，我们才能对其有一个概念，而不要陷入细节之中。
缓存是现在系统中必不可少的模块，并且已经成为了高并发高性能架构的一个关键组件。这篇博客我们来分析一下使用缓存的正确姿势。
二：提升系统性能（响应时间、延迟时间、吞吐量、并发用户数和资源利用率等..）这几个方面。
我们都知道，在日常开发中我们经常遇到在钉钉群或者在业务群中会出现各种各样的慢业务的接口，比如某个接口在钉钉群疯狂出现，然后就有某些领导艾特你来解决这个慢业务问题，今天阿粉就来说说如何通过各种手段来定位慢业务问题，以及如何解决慢业务的问题。
对于序列，用table.getn 或者一元操作符 # ，就可以正确返回元素的个数。
用户如果想查询一个数据，会先在redis内存数据库中进行查询，redis中没有，再向持久层数据库中查询。
缓存命中 1.缓存时间设置，顾名思义，缓存时间设置的越长那么命中率也会相对较高。 缓存与更新是一对矛盾的概念，既要做到高命中又要做到快速更新这个就需要自己对自己网站内容的了解然后指定合适的缓存策略。
很多基础的概念，将跨越软件的层次而存在。比如slab，对于内核人员，我们都知道slab是buddy之上的一层。
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