这种统一性减少了系统调用的开销，因为操作系统不需要为每种文件系统维护不同的调用接口。页缓存（Page Cache）：许多操作系统使用页缓存来存储最近访问的文件数据。...这些优化可以提高特定文件系统的性能。异步I/O操作：VFS支持异步I/O操作，允许应用程序在等待I/O操作完成时继续执行其他任务，从而提高整体系统的响应性和吞吐量。...文件系统挂载选项：VFS允许文件系统在挂载时指定特定的选项，如noatime（不更新文件的最后访问时间），这可以减少文件系统的操作开销，提高性能。...文件系统层级结构：在某些高级文件系统中，VFS支持层级结构，允许一个文件系统在另一个文件系统之上运行，例如安全增强的文件系统或加密文件系统。这种层级结构可以在不影响性能的情况下提供额外的功能。...文件系统转换工具：VFS支持文件系统转换工具（如tune2fs），允许在不丢失数据的情况下调整文件系统的参数，以优化性能。
它可以是任何操作如：图像上传，文件上传或其他任何操作。如果您试图以同步的方式完成它，那么它会阻塞主线程并停止其他后台执行，直到I/O完成为止。...使用存储的数据，而不是调用服务器。 将数据保存在某个位置并让下次请求从这个地方获取数据而不是从服务器获取是一种很好的做法。在这里，我们可以使用缓存。...缓存内容有助于我们再次减少服务器调用，并帮助我们提高应用程序的性能。我们可以在客户端缓存、服务器端缓存或客户机/服务器端缓存等位置的任意点执行缓存。...始终检查长期运行的任务是否应该异步执行，而不影响其他进程。 您可以使用实时客户端-服务器通信框架，如：SignalR，来进行异步工作。...例如，在某些情况下，ADO.NET可能是比 Entity Framework 或其他ORM库更好的选择。 如果您需要下载一个很大的文件的话，您可能需要考虑使用压缩算法。
下面是使用网关一周以上的服务请求响应缓存状态分布图： HIT：缓存中的有效响应 ->使用缓存 STALE：缓存中过期的响应 ->使用缓存，后台调用第三方 UPDATING：缓存中过期的响应(后台已经更新...) ->使用缓存 MISS：缓存中没有响应 ->同步调用第三方 即使在第三方下线12小时的情况下，也能够通过缓存保证96%的请求能够得到响应，即保证大部分终端用户不受影响。...当一个客户端请求触发后台缓存更新(由于缓存状态为STALE)时，无需等待后台更新响应就会返回缓存的响应(设置proxy_cache_use_stale updating)，但当Nginx后续接收到来自相同客户端连接上的请求时...下面配置可以保证为每个请求都创建一条客户端连接，以此保证所有的请求都可以接收到过期缓存中的响应，不必再等待后台完成缓存更新。...非固定pod的缓存持久化 正如上面的配置中看到的，我们使用了一个非常长的缓存保留时间和一个非常短的缓存有效期来刷新数据(第三方可用的情况下)，同时能够在第三方关闭或返回错误时继续使用旧数据提供服务。
由于有多个触发源，不同的触发源之间可能会对同一条数据的缓存更新请求出现并发，此外可能出现同一条数据在极短时间内（如1秒内）更新多次，无法区分数据更新顺序，因此需要做两方面的操作来确保数据更新的准确性。...其实不用延迟消息也是可以的，毕竟DB数据的更新时间是不变的，但是考虑到出现同一秒更新的可能是高频更新场景，若直接发消息，然后立即消费并触发二次更新，可能依然查到同一秒内更新的其他数据，为减少此种情况下的多次循环更新...（3）快速恢复 在极端情况下，可能出现Redis数据丢失的情况，如主机房（A机房）突然断网，redis集群切换过程出现数据丢失或同步错乱，此时很可能无法通过自动触发来补齐数据，因此设计了全表快速扫描的补偿机制...（2）缓存更新和DB更新的并发控制 查询操作流程中，若缓存不存在，则进行缓存的更新，在更新时候先尝试进行加锁，若当前有锁说明当前有DB或缓存正在更新，则进行等待和重试，从而可避免查询到DB中的老数据更新到缓存中...立足自身场景，权衡一致性要求和服务性能要求，我们剔除了方案二，默认情况下使用方案三，但是若在事务开始前加锁失败，为了不影响原业务流程（缓存只是辅助方案，redis故障不影响原应用功能）会自动降级到方案一
多线程竞争锁时，会引起上下文切换，所以多线程处理数据时，可以用一些办法来避免使用锁，如将数据的 ID 按照 Hash 算法取模分段，不同的线程处理不同段的数据。CAS 算法。...Java 的 Atomic 包使用 CAS 算法来更新数据，而不需要加锁。使用最少线程。避免创建不需要的线程，比如任务很少，但是创建了很多多线程来处理，这样会造成大量线程都处于等待状态。...这个时候，所有 CPU 收到这个信号之后就不操作自己缓存中的对应数据了，当操作结束，释放锁以后，所有的 CPU 就去内存中获取最新数据更新。但是用锁的方式总是避不开性能问题。...的缓存和内存中数据保持一致，而且其他处理器并没有可使用的缓存数据S: Share，共享缓存，和内存保持一致的一份拷贝，多组缓存可以同时拥有针对同一内存地址的共享缓存段I: Invalid，实效缓存，这个说明...总之，finally块在大多数情况下都会执行，但在某些极端情况下，如程序终止或 JVM 崩溃等情况下，finally块可能不会被执行。
搜索系统的索引会在每天凌晨全量更新，白天会接收各系统的MQ增量更新，以满足数据准确、一致和实时的目的，问题就出在了白天的增量MQ上。...MQ卡住时，其他MQ也全部不能正常消费。...对于一些固定不变的数据，比如字典、黑白名单，不需要实时调接口的，我们应该尽量不去调，因为接口调用涉及到的系统间交互和网络开销还是很大的，再加上我们调的后端系统的缓存设计有些不合理，以至于我们扩容以后直接击穿了他们的数据库...所以调用方和接口方的处理方式都要合理、严谨才能避免事故的发生。 关于缓存。我所涉及到的缓存大致有三个层次， 【本机缓存 --> 快速存储 --> 数据库】。...其实，现在已经有很多优秀的缓存框架开源出来，在尽量不影响GC的前提下，有效利用机器内存的同时，提高程序处理的效率，我最常用的是Google 的cahce 框架 guava ，当然还有ehcache等等优秀的缓存框架
这些设置将影响如何在内部进行更新。配置不影响RequestHandlers处理客户端的update请求的更高级的配置。... Commits 发送到Solr的数据在提交到索引之前是不能搜索的。这样做的原因是，在一些情况下，提交比较慢，并且多个更新请求应该进行隔离，以避免覆盖数据。...这是一种接近实时存储的实现，这是一种提高文档可见性的特性，因为您不必等待后台合并和存储完成后再进行其他操作(如果使用SolrCloud的话，对于ZooKeeper来说)。...在默认配置中，属于同一内部版本桶的其他更新将无限期地等待，最终这些未完成的请求可能会堆积起来，导致线程耗尽，最终导致OutOfMemory错误。...在时间间隔设置为非常短的情况下(比如1秒)，考虑禁用缓存(尤其是queryResultCache和filterCache)，因为它们没有什么效用。
本篇主要介绍如何在php中使用redis。 随着项目发展，有一些业务逻辑开始出现并发的问题，即便优化代码和sql执行速度，甚至于添加文件缓存，很可能在并发情况下也是会有问题的。...与memcached一样，为了保证效率，数据都是缓存在内存中。...区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件，并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步。...说这么多就是为了表明，大部分情况下，redis是可以满足我们对于缓存的要求的。下面来说如何在php项目中使用redis作为缓存引擎。 1....环境 debian linux操作系统 php 7.3.6版本 redis 5.0.5 其实除了系统类型，其他基本不影响安装过程。
背景 对互联网公司来说，数据安全一直是极为重视和敏感的话题。涉及客户安全数据或者一些商业性敏感数据，如身份证号、手机号、卡号、客户号等个人信息如果被泄露出去，就会引发严重的数据安全风险。...因此希望实现一个通用的敏感数据处理框架，如何在不修改业务逻辑、业务SQL的情况下，透明化、安全低风险地实现无缝进行数据加解密改造。...比如，Unix 系统也是基于分层开发的，它可以大致上分为三层，分别是内核、系统调用、应用层。每一层都对上层封装实现细节，暴露抽象的接口来调用。 对于数据库访问也可以基于这样的软件思想来实现。...image.png 重写SQL 由于SQL是一门完善的编程语言，因此对SQL的语法进行解析，与解析其他编程语言（如：Java语言、C语言、Go语言等）并无本质区别。...覆盖更多框架 ：基于数据库驱动层的拦截，因此不影响上层ORM框架的选型。 高性能，高可用 ：通过分段锁，缓存等性能优化手段保证框架对业务性能几乎无影响。
总的来说，W-TinyLFU 是一个复杂性高、灵活性强的缓存算法，对于识别和处理长期和突发的热数据表现良好，但相比于更简单的算法如 LRU，它需要更多的资源和精细的配置。...多线程情况下，当使用get(key, k -> value)时，如果有另一个线程同时调用本方法进行竞争，则后一线程会被阻塞，直到前一线程更新缓存完成；而若另一线程调用getIfPresent()方法，则会立即返回...多线程情况下，当两个线程同时调用get()，则后一线程将被阻塞，直至前一线程更新缓存完成。...如果设置@Cacheable(sync=true)，则只有一个线程将执行该方法并将结果添加到缓存，其他线程将等待。...其他线程将等待，然后从缓存中获取结果，而不需要执行findBook方法。
，有更新缓存的数据 修改数据库的数据同时更新新缓存。...（不影响方法执行更新缓存；双写模式） @Caching: Regroups multiple cache operations to be applied on a method....从缓存取不到的数据，在数据库中也没有取到，这时也可以将key-value对，写为key-null，缓存有效时间可以设置短点，如30秒（设置太长会导致正常情况也没法使用）。...该方式和缓存击穿一样，按 key 维度加锁，对于同一个 key，只允许一个线程去计算，其他线程原地阻塞等待第一个线程的计算结果，然后直接走缓存即可。。...该方式和缓存击穿一样，按 key 维度加锁，对于同一个 key，只允许一个线程去计算，其他线程原地阻塞等待第一个线程的计算结果，然后直接走缓存即可。
随着CPU技术的发展，CPU的执行速度越来越快，但是内存技术并没有太大的改变，这就导致内存中数据的读写速度和CPU处理数据的速度差距越来越大，CPU需要较长时间等待内存的读写，这就意味着CPU会出现空转的情况...在执行任务之前，CPU会首先将数据从主内存中复制到高速缓存中，让运算能够快速进行，当运算完成之后，再将缓存中的结果刷回到主内存中，这样CPU就不用等待主内存中数据的读写了。...上面的指令中可以看到，指令7（对应最后a + 1）并不影响指令2和指令3，这种情况下，CPU会对指令的顺序进行调整： ? 从Java语言的角度，调整后的代码顺序： ?...线程终结规则 假如线程A在执行的过程中，通过调用ThreadB.join()方法等待线程B终止，那么线程B在终止之前对共享变量的修改在线程A等到返回之后可见。 6....通过上面两种方式，在一个线程中调用setValue设置的value对其他的线程可见，再setValue之后，其他的线程调用getValue获取到的value一定是1.
这样存在一些问题,在多核CPU中多个线程,多个线程拷贝多份的高速缓存数据,最后在计算完成,刷到主存的数据就会出现覆盖 所以就出现了缓存一致性协议。...它核心的思想是：当CPU写数据时，如果发现操作的变量是共享变量，即在其他CPU中也存在该变量的副本，会发出信号通知其他CPU将该变量的缓存行置为无效状态，因此当其他CPU需要读取这个变量时，发现自己缓存中缓存该变量的缓存行是无效的...当一个共享变量被volatile修饰时，它会保证修改的值会立即被更新到主存，当有其他线程需要读取时，它会去内存中读取新值。...而AtomicInteger类提供的atomic方法可以让这种操作具有原子性如getAndIncrement()方法会原子性的进行增量操作把当前值加一，其它数据类型和引用变量也可以进行相似操作。...为什么你应该在循环中检查等待(wait)条件? 处于等待状态的线程可能会收到错误警报和伪唤醒，如果不在循环中检查等待条件，程序就会在没有满足结束条件的情况下退出。
多处理器时，单个 CPU 对缓存中数据进行了改动，需要通知给其他 CPU。 也就意味着，CPU 处理要控制自己的读写操作，还要监听其他 CPU 发出的通知，从而保证最终一致性。 2....指令重排的场景：当 CPU 写缓存时发现缓存区块正被其他 CPU 占用，为了提高 CPU 处理性能，可能将后面的读缓存命令优先执行。...两个问题 CPU 高速缓存下有一个问题：缓存中的数据与主内容的数据并不是实时同步的，各 CPU（或 CPU 核心）间缓存的数据也不是实时同步的。...写内存屏障(Store Memory Barrier) 在指令后插入 Store Barrier，能让写入缓存中的最新数据更新写入主内存，让其他线程可见。...通信的方式 想要实现多个线程之间的协同，如：线程执行先后顺序、获取某个线程执行的结果等等。
当对volatile变量进行写操作的时候，JVM会向处理器发送一条LOCK前缀的指令，将该变量所在缓存行的数据写回系统内存。...由于缓存一致性协议，每个处理器通过嗅探在总线上传播的数据来检查自己的缓存是不是过期了，当处理器发现自己缓存行对应的内存地址被修改，就会将当前处理器的缓存行置为无效状态，当处理器对这个数据进行修改操作的时候...，会重新从系统内存中把数据读到处理器缓存中。...缓存一致性协议：当CPU写数据时，如果发现操作的变量是共享变量，即在其他CPU中也存在该变量的副本，会发出信号通知其他CPU将该变量的缓存行置为无效状态，因此当其他CPU需要读取这个变量时，就会从内存重新读取...对象调用wait()之后线程释放锁，将线程放到对象的等待队列，当通知线程调用此对象的notify()方法后，等待线程并不会立即从wait()返回，需要等待通知线程释放锁（通知线程执行完同步代码块），等待队列里的线程获取锁
从这个角度来看，缓存的策略又有如下常见的几种： 永久式缓存：结果在任何情况下都不发生改变，无需清除或者更新 有有效期的缓存：在特定时间点或者时间段后失效 触发式失效缓存：当某一事件产生时，缓存失效，...当然有有效期式缓存也可以理解成时间点和时间段到期为触发条件的触发式失效缓存 嗯，既然提到了缓存的更新或者清除，那么就牵扯到缓存的更新策略。...另外一种是，每当我们收到一个用户发布的冒泡时，都重新构建这个缓存，用户每次查看冒泡列表都是取的缓存数据。...异步已经在现在的各种编程领域有了很广泛的应用，例如 Ajax 技术，就是一种异步的手段，在浏览器和服务器交互的时候，完全不影响你在网页上的其他操作。...这段程序实现了在还为准备好参数时就已经调用一个 function 。当我们调用 addProject 的时候还不知道项目的名字，但是这完全不影响我们去检查用户权限。
db，则有多种缓存更新策略： 先更新db，然后更新缓存 先删除缓存，然后更新db 先更新db，在删除缓存 本节主要讨论更新db时如何更新缓存的问题，且暂时不考虑缓存操作失败的情况（如网络原因、redis...第二种策略，先删除缓存再更新数据库旨在牺牲性能下尽可能降低使用脏缓存的情况，可是此种情况下仍有可能出现脏缓存的情况: ?...如果db底层做了读写分离的情况下，这种现象更容易出现，B查询db是读库，而A修改主库后需要一定时间的同步才能保障从库的数据最新，因此在此种情况下，缓存肯定仍是脏数据。...第三种策略先更新数据库再删除缓存，此种策略较为安全，几乎不会出现脏缓存的情况，就算出现也是会在极不合理的情况下导致脏缓存： ?...TCC 在JAVA和其他生态已经证明了，两阶段提交的低效以及无法抗住高并发且存在单点的问题；三阶段提交虽然解决了两阶段的单点和减少协调者阻塞等待参与者的问题，但仍存在数据不一致的情况，因此这两种理论上的模型其实并不符合实际业务中的场景
做了以上操作之后，CPU读取或者修改数据之后，将数据缓存在CPU缓存中，CPU不需要每次都从内存中获取数据，极大的提高了CPU的运行速度。...比如在下图中，线程A和线程B都是操作同一个CPU缓存，所以线程A更新了变量V的值，线程B再访问变量V的值，获取的一定是V的最新值。所以变量V对线程都是可见的。...如果一个进行IO操作，例如读取文件，这个时候该进程就把自己标记为休眠状态并让出CPU的使用权，等完成IO操作之后，又需要使用CPU时又会把休眠的进程唤醒，唤醒的进程就可以等待CPU的调用了。...编译优化带来的有序性问题 有序性是指程序按照代码的先后顺序执行，编译器为了优化性能，在不影响程序的最终结果的情况下，编译器调整了语句的先后顺序，比如程序中： a = 2; b = 5; 编译器优化后可能变成...多核CPU，每个CPU都有各自的CPU缓存，每个线程更新变量会先同步在CPU缓存中，而此时其他线程，无法获取最新的CPU缓存值，这就是不可见性。 count += 1含有多个CPU指令。
每当已安装的Service Worker有管辖页面被打开时，便会触发Service Worker脚本更新，当上次脚本更新写入Service Worker数据库的时间戳与本次更新超过24小时，便会忽略本地网络...若网络拉取的与本地有一个字节的差异都会触发Service Worker脚本的更新，更新流程与安装类似，只是在更新安装成功后不会立即进入active状态，需要等待旧版本的Service Worker进/线程终止...这里容错性比较差，适合页面资源都是静态资源的，且不能使用不影响安装的资源预缓存。...一方面能让用户能够及时看到最新消息（Service Worker目前自带的更新能力只会发生在当前访问后，只有下次才能看到新更新的页面），另一方面能够缓解对业务服务器的并发访问，还能够缓解用户的网络慢导致进行业务更新时长时间等待...deleteAllCacheBefore 删除该业务之前也有缓存，因为在更新资源时也是调用同样的接口，所以可能会出现内核缓存的冗余。
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