= getglobal(‘config/output/tplrefresh’); $timestamp = getglobal(‘timestamp’); } //关闭缓存 后台管理 ——》工具 ——》 选择更新缓存 此处仅仅是更新缓存，无法删除缓存 ? 后台设置缓存 后台管理 ——》 全局 ——》 性能优化 ——》 内存优化 ——》 ”内存优化功能设置“ ——》 ”关闭“缓存一些功能 ? 后台管理 ——》 全局 ——》 性能优化 ——》 论坛页面缓存设置 ——》 ”缓存系数“ ——》 设置为”0″，关闭缓存 ? 删除缓存文件 上图中，显示了缓存文件在“data/threadcache/” 目录下，因此登陆服务器，用控制台删除缓存文件
这里所谓的关闭编译缓存是指：有了缓存文件，也重新编译，不用以前生成好的。 【三种方式都可以，但如何验证缓存关闭与否呢？ 】 #在入口文件关闭全部缓存 在入口文件里面加入如下几句代码： 1 define('APP_DEBUG',TRUE); // 开启调试模式 2 define('DB_FIELD_CACHE',false Common\convention.php和\ThinkPHP\Common\debug.php 2.修改如下 debug.php中 'TMPL_CACHE_ON'=>false, // 默认开启模板缓存 convention.php中 'TMPL_CACHE_ON' => false, // 默认开启模板编译缓存 false 的话每次都重新编译模板 'ACTION_CACHE_ON' => false , // 默认关闭Action 缓存 'HTML_CACHE_ON' => false, // 默认关闭静态缓存 3.关闭模版缓存， config.php中配置 'TMPL_CACHE_ON'
2核2G云服务器首年95元，GPU云服务器低至9.93元/天，还有更多云产品低至0.1折…
Thymeleaf默认会开启页面缓存，提高页面并发能力,但会导致我们修改页面不会立即被展现，所以关闭缓存会更快显示 在配置文件中添加配置 在 application.yml里添加 #把thymeleaf 缓存关闭 spring: thymeleaf: cache: false
全部关闭 到此，想必大家就知道了如何关闭这个验证了。就是将上图标注的这一行代码注释掉，这样就关闭了csrf验证，但这就全部关闭了。 部分关闭 当我们写接口的时候，会遇到这样的问题：因为通过接口是无法传csrf_token的（csrf_token是在laravel中生成的），我们只想在api请求的时候关闭csrf验证，网站的后台不关闭 以上这篇laravel 实现关闭CSRF(全部关闭、部分关闭)就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
两家俄罗斯互联网服务提供商(ISP)收到Google的通知，称其网络上的全球缓存服务器已被禁用。缓存服务器是一个isp绑定节点，用于更快地向互联网用户提供谷歌内容，并在中断期间也可保持访问。 确认受影响的两家ISP已5月 19日关闭其缓存服务器，随后几天他们也收到了Google的通知。 在通知中，谷歌表示关闭缓存服务器的原因是法律实践的变化，并指出公司和关键人物被列入制裁名单。 除此之外，关闭缓存服务器不仅会威胁 YouTube 视频加载速度。它还将影响存储在同一系统上的服务器，例如 Google CAPTCHA。 值得注意的是，俄罗斯的谷歌子公司在该国第一台缓存服务器关闭之前就启动了破产程序。
原文：https://www.cnblogs.com/raichen/p/7750165.htm 缓存穿透 概念 缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据，由于缓存是不命中时需要从数据库查询，查不到数据则不写入缓存 缓存雪崩 概念 大量的key设置了相同的过期时间，导致在缓存在同一时刻全部失效，造成瞬时DB请求量大、压力骤增，引起雪崩。 解决办法 从业务层面。 可以给缓存设置过期时间时加上一个随机值时间，使得每个key的过期时间分布开来，不会集中在同一时刻失效。 缓存击穿(并发) 概念 高并发系统，如果一个缓存失效，存在多进程同时查询DB，同时更新缓存。 这对缓存和DB都是比较大的挑战。 解决办法 使用互斥锁(mutex key): 这种解决方案思路比较简单，就是只让一个线程构建缓存，其他线程等待构建缓存的线程执行完，重新从缓存获取数据就可以了（如下图） ?
Eslint只是一个校验语法规则的插件，对于我们日常开发没什么用，需要关闭，只需两步： 第一步： 打开vue.config.js,如果没有就自己新建一个，在里面添加以下代码： // 关闭 eslint语法验证 lintOnSave:false, devServer:{ // 关闭eslint语法验证 overlay:{ warning
停止阿里云盾AliYunDun服务解决大量写磁盘问题－小内存ECS服务器 阿里云数据库在没备案，涉及大量IO操作时会自动启动阿里云盾这个服务，会导致服务器变得很卡 关闭服务： service aegis
，今天给大家整理一篇关于Redis经常被问到的问题：缓存雪崩、缓存穿透、缓存预热、缓存更新、缓存降级等概念的入门及简单解决方案。 一、缓存雪崩 缓存雪崩我们可以简单的理解为：由于原有缓存失效，新缓存未到期间(例如：我们设置缓存时采用了相同的过期时间，在同一时刻出现大面积的缓存过期)，所有原本应该访问缓存的请求都去查询数据库了，而对数据库 （2）还有一个解决办法解决方案是：给每一个缓存数据增加相应的缓存标记，记录缓存的是否失效，如果缓存标记失效，则更新数据缓存，实例伪代码如下： ? 解释说明： 1、缓存标记：记录缓存数据是否过期，如果过期会触发通知另外的线程在后台去更新实际key的缓存； 2、缓存数据：它的过期时间比缓存标记的时间延长1倍，例：标记缓存时间30分钟，数据缓存设置为60 三、缓存预热 缓存预热这个应该是一个比较常见的概念，相信很多小伙伴都应该可以很容易的理解，缓存预热就是系统上线后，将相关的缓存数据直接加载到缓存系统。
二、缓存简介 （一）缓存对比 从横向对常用的缓存进行对比，有助于加深对缓存的理解，有助于提高技术选型的合理性。下面对比三种常用缓存：Redis、EhCache、Caffeine。 ：缓存都是使用内存作为存储媒介的，各种缓存服务的区别如下：Caffeine是内存型缓存是指缓存与调用者属于同一个应用，准确的说属于同一个JVM；Redis是指另外一个独立进程的内存型，缓存数据存储在Redis （二）本地缓存 本地缓存与分布式缓存对应，缓存进程和应用进程同属于一个JVM，数据的读、写在一个进程内完成。本地缓存没有网络开销，访问速度很快。 Caffeine是基于Guava Cache增强的新一代缓存技术，缓存性能极其出色。 1、Map JDK内置的Map可作为缓存的一种实现方式，然而严格意义来讲，其不能算作缓存的范畴。 若涉及多级缓存或者多种缓存共用，其它需要网络传输或者持久化的缓存需要序列化，Caffeine尽管也使用实现序列化的实体类，但是不做序列化操作。 不需要序列化，降低了缓存使用难度。
缓存穿透 缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据，即缓存和数据库中都没有的数据。 由于缓存不命中，并且出于容错考虑，如果从数据库查不到数据则不写入缓存，这将导致这个不存在的数据每次请求都要到数据库去查询，失去了缓存的意义。 id=-1 查询一条id为-1的数据 如何解决缓存穿透 一：对查询不到的数据也做缓存处理，只是过期时间设置短一些！ 缓存击穿 缓存击穿是指缓存中没有但数据库中有的数据（一般是缓存时间到期），这时由于并发用户特别多，同时读缓存没读到数据，又同时去数据库去取数据，引起数据库压力瞬间增大，造成过大压力 如何解决缓存击穿 一 ，但是缓存过期后，没有数据提供 如何解决缓存雪崩 分成事前，事中，事后三步骤 事前 一：错开设置过期时间（比如电商缓存商品可以对商品过期时间加一个随机因子，错开缓存过期时间） 发生缓存雪崩之前，事情之前
怎么关闭电脑UAC ？今天跟大家分享下教程，希望能帮到家人们。 以windows7为例，打开“开始”菜单，然后点击进入“运行” 打开之后输入“gpedit.msc”然后点确定。
摘要：本文主要讲解在使用缓存的过程中，经常出现的三个问题：缓存穿透、缓存雪崩、缓存热点。 1.概念 缓存穿透： 大多数缓存系统，都是以key-value的格式去存储数据的，当有个请求去查询某个key,但是这个key对应的value不存在，则这个请求就会到后端DB中查询；如果有人恶意去查询缓存中不存在的 缓存雪崩： 访问量很大的系统，一般都会用缓存服务，很多请求到达在缓存层拿到值后就返回了，这样有效的减轻了DB端的压力；但是如果，缓存服务挂掉了，那所有的请求都会直接打到DB层，数据库的压力瞬间就起来了， 这样DB很可能也挂掉了，这就是缓存雪崩。 缓存热点： 一般使用缓存时，策略如下：请求一个数据，如果缓存有，直接返回，如果缓存没有，就会去查询数据库，然后返回，同时，将此key和value缓存起来，设置一个过期时间；这样做有两个好处，不仅可以加快系统对外的响应速度
同时，客户端拿到新的资源及其修改时间与标识后，重新进行缓存。 概括如下图： 缓存验证 协商缓存就是缓存验证。 触发时机： 用户点击刷新按钮时会开始缓存验证。 如果缓存的响应头信息里含有"Cache-control: must-revalidate”的定义，在浏览的过程中也会触发缓存验证。 协商缓存中，就有很多这样的附带条件请求。 对应的字段，存储的是上次缓存的资源最终更新时间，也就是上次缓存资源时获取的Last-Modified的值。 下一次请求相同资源的时候，浏览器从自己的缓存中找出"不确定是否过期的"缓存。
@[TOC] VUE 关闭eslint严格模式 VUE 关闭eslint严格模式 如果在使用vue@cli搭建vue工程时，不小心选择了eslint严格校验模式，对于开发人员调试代码是很麻烦的事，那么如何关掉
3）关闭445端口。 ——————————————————- 注意：（1）关闭了445端口要重启后才会有效，不重启使用指令 netstat -na 再次查看还是未关闭状态。 ——————————————————- 现主要讲如何关闭445端口。晚上搜索一下就有一堆445端口的方法，比如这位 羁士 就写的很详细，推荐使用第二种注册表的方式。 ，运行”cmd”进入命令行，命令 netstat -an 可以查看所有活动的端口，如果没有关闭，应该处于listening状态。 如果445端口处于listening状态，按照Step2和Step 3的做法关闭445端口。 Step 4 按照Step1 的方法 检查445端口是否已经真的被关闭。 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。
一、缓存雪崩 由于原有缓存失效，新缓存未到期间，比如我们设置缓存时采用了相同的过期时间，在同一时刻出现大面积的缓存过期，所有原本应该访 问缓存的请求都去查询数据库了，而对数据库CPU和内存造成巨大压力， （2）还有一个简单方案就时将缓存失效时间分散开。 二、缓存穿透 缓存穿透是指用户查询数据，在数据库没有，自然在缓存中也不会有。 这样就导致用户查询的时候，在 缓存中找不到，每次都要去数据库再查询一遍，然后返回空（相当于进行了两次无用的查询）。这样请求就绕过缓存直接查数据库，这也是经常提的缓存命中率问题。 三、缓存预热 缓存预热这个应该是一个比较常见的概念，相信很多人都应该可以很容易的理解，缓存预热就是系统上线后，将相关的缓存数据直接加载到缓存系统。 用户直接查询事先被预热的缓存数据 解决办法 （1）直接写个缓存刷新页面，上线时手工操作下； （2）数据量不大，可以在项目启动的时候自动进行加载； （3）定时刷新缓存； 四、缓存更新 除了缓存服务器自带的缓存失效策略之外
缓存穿透 概念 访问一个不存在的key，缓存不起作用，请求会穿透到DB，流量大时DB会挂掉。 解决方案 采用布隆过滤器，使用一个足够大的bitmap，用于存储可能访问的key，不存在的key直接被过滤； 访问key未在DB查询到值，也将空值写进缓存，但可以设置较短过期时间。 缓存雪崩 概念 大量的key设置了相同的过期时间，导致在缓存在同一时刻全部失效，造成瞬时DB请求量大、压力骤增，引起雪崩。 解决方案 可以给缓存设置过期时间时加上一个随机值时间，使得每个key的过期时间分布开来，不会集中在同一时刻失效。 缓存击穿 概念 一个存在的key，在缓存过期的一刻，同时有大量的请求，这些请求都会击穿到DB，造成瞬时DB请求量大、压力骤增。
作者 | xiaowei123 出处 | https://0x9.me/Lg9yp 在Redis缓存中有三个必须要知道概念：「缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩。」 缓存穿透 什么是缓存穿透呢？ o(╥﹏╥)o 一般我们可以想到从缓存开始出发，想如果我们给缓存设置一个如果当前数据库不存在的信息，把它缓存成一个空对象，返回给用户。 「那接下来，二哈先解释下这两种方案：」 缓存空对象 缓存空对象它就是指一个请求发送过来，如果此时缓存中和数据库都不存在这个请求所要查询的相关信息，那么数据库就会返回一个空对象，并将这个空对象和请求关联起来存到缓存中 这时候，我们就会问了呀 ~，如果大量不存在的请求过来，那么这时候缓存岂不是会缓存许多空对象了吗~~~ 没错哦！ 「（2）限流降级」 在缓存失效后，通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量，对某个key只允许一个线程查询数据和写缓存，其他线程等待。
一、缓存雪崩 1、什么是缓存雪崩？ 如果缓存集中在一段时间内失效，发生大量的缓存穿透，所有的查询都落在数据库上，造成了缓存雪崩 由于原有缓存失效，新缓存未到期间所有原本应该访问缓存的请求都去查询数据库了，而对数据库CPU和内存造成巨大压力 可以通过缓存reload机制，预先去更新缓存，再即将发生大并发访问前手动触发加载缓存不同的key 3、双层缓存策略 C1为原始缓存，C2为拷贝缓存，C1失效时，可以访问C2，C1缓存失效时间设置为短期， C2设置为长期 4、定时更新缓存策略 实效性要求不高的缓存，容器启动初始化加载，采用定时任务更新或移除缓存 5、设置不同的过期时间，让缓存失效的时间点尽量均匀 二、缓存击穿 1、什么是缓存击穿？ 后面的线程进来发现已经有缓存了，就直接走缓存 三、缓存穿透 1、什么是缓存穿透？ 缓存穿透是指用户查询数据，在数据库没有，自然在缓存中也不会有。
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