使用缓存可以缓解大流量压力，显著提高程序的性能。我们在使用缓存系统时，尤其是大并发情况下，经常会遇到一些“疑难杂症”。本文总结了一些使用缓存时常见的问题及解决方案，以后在遇到这类问题时可以作为参考，在设计缓存系统的时候也应该考虑这些常见的情况。
说起缓存相关技术，老多了， memcache、redis、squid、varnish、web cache、 CDN等等。缓存技术五花八门，但这些技术间有什么共性的地方，又有什么不同的地方呢？答案肯定是有的，这次为大家分享及整理一下缓存方面的技术，主要分为三个系列展开：
不管是IO瓶颈，还是CPU瓶颈，最终都会导致数据库的活跃连接数增加，进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。在业务Service来看就是，可用数据库连接少甚至无连接可用。接下来就可以想象了吧（并发量、吞吐量、崩溃）。
不管是IO瓶颈，还是CPU瓶颈，最终都会导致数据库的活跃连接数增加，进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。
作为一名开发，作为一名技术人员，直接用浏览器清缓存的话会显的不够专业。 开发者工具清理的好处： 它可以很清晰的清理对应的缓存，让我们知道哪些缓存对我们的哪些代码有影响，提高我们对整体代码的把控，提升我们自身的能力。
不管是 IO 瓶颈，还是 CPU 瓶颈，最终都会导致数据库的活跃连接数增加，进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。
作者：尜尜人物 cnblogs.com/littlecharacter/p/9342129.html
1、非partition key的查询问题（水平分库分表，拆分策略为常用的hash法）
第一种：磁盘读IO瓶颈，热点数据太多，数据库缓存放不下，每次查询时会产生大量的IO，降低查询速度 -> 分库和垂直分表。
MySQL是一款开源的关系型数据库管理系统，广泛应用于各种场景中。而在实际使用过程中，如何进行内存管理和数据库缓存的优化则是极其关键的一步。下面将着重探讨MySQL中的内存管理和数据库缓存优化技巧。
一、数据库瓶颈 1、IO瓶颈 2、CPU瓶颈 二、分库分表 1、水平分库 2、水平分表 3、垂直分库 4、垂直分表 三、分库分表工具 四、分库分表步骤 五、分库分表问题 1、非partition key的查询问题（水平分库分表，拆分策略为常用的hash法） 2、非partition key跨库跨表分页查询问题（水平分库分表，拆分策略为常用的hash法） 3、扩容问题（水平分库分表，拆分策略为常用的hash法） 六、分库分表总结 七、分库分表示例
缓存并发：高并发场景下，大量查询过期key值，最后查询数据库将结果回写到缓存，造成数据库压力过大。
nginx+tomcat集群可以实现10万-百万的并发访问量；目前的架构不能承受如此海量的访问，瓶颈还是在数据库，尤其是查询。要想突破数据库的瓶颈，就需要使用缓存技术。
编辑 | 薛梁 嘉宾 | 彭万亮 作为一家拥有 17 年历史的婚恋交友网站，珍爱网经历过业务规模爆发性增长，系统出现瓶颈，业务经历了微服务拆分、链路优化、上云、容器化、双云双活等发展历史，在每个技术环节都有相应的思考，在反复地暴露问题、解决问题之后，最终沉淀出一套珍爱特色的微服务治理架构。以下是珍爱网 CTO 彭万亮老师对架构的解读。 下图是珍爱网底层框架整体架构图，黄色部分是基础的工具类，项目公用的一些配置；紫色部分是扩展的插件，使用插件是因为涉及到流程控制，例如容器化、单元化、发布流程、日志（监控
数据库与缓存 摘要: 这里讲的缓存是数据库本身的缓存，并不是外部缓存例如Redis/Memcache等等。 数据库的数据分为冷数据和热数据库，通俗的讲冷数据是存储在磁盘上不经常查询的数据；而热数据是频繁查询的数据，这部分数据会被缓存到内存中。 本文节选自《Netkiller Architect 手札》 第 10 章 数据库与缓存 目录 10.1. 什么是数据库缓存？ 10.2. 为什么缓存数据呢？ 10.3. 什么时候使用数据库缓存 10.4. 涉及缓存的地方有哪些 10.5. 谁来控制数据库缓存 10.6
为什么需要缓存淘汰？你需要缓存30G的数据，但是Redis本身只能使用10G的内存，那你就得做个取舍了，毕竟鱼与熊掌不可兼得。为了利益最大化肯定要保留最重要的10个G。
正常情况下，用户访问某条数据，第一次从数据库获取，后面会set进缓存，从缓存获取。缓存穿透指的是数据库没有这个值，当大量请求时，会经过缓存在数据库不断查询，数据库负担不断增加。这种情况下可能是业务代码异常，也可能是黑客利用不存在的key不断攻击数据库（所以redis不光可以提高性能，还可以利用减轻数据库压力防止黑客攻击）。那这种情况如何解决呢？
问题: 两个并发操作,一个更新操作,一个查询操作，更新操作删除缓存后，查询操作没有命中缓存，先把旧的数据读出来放到缓存中，然后更新了数据库，于是缓存中的数据还是老的数据。
mandb 用于初始化或手动更新索引数据库缓存。缓存包含与手册页系统的当前状态相关的信息，其中存储的信息由 man-db 实用程序用于提高其速度和功能。
四月份的时候，有位好朋友去美团面试。他说，被问到Redis与MySQL双写一致性如何保证？这道题其实就是在问缓存和数据库在双写场景下，一致性是如何保证的？本文将跟大家一起来探讨如何回答这个问题。
数据库缓存是将数据存储在数据库中的一种缓存实现方式。这种方法比文件缓存更灵活，因为它可以更方便地进行查询和过滤。以下是一个示例：
安装宝塔Linux面板 6.9.x，安装Linux工具箱，安装LNMP或LAMP环境
1数据库版本 mysqladmin version 2需要监控的基本状态信息 数据库的连接状态 mysqladmin ping 数据库启动时间 Uptime 数据库当前连接数 Threads_connected 数据库使用的连接最大个数 max_used_connections 数据库放弃的连接个数 aborted_clients 数据库尝试连接失败次数 aborted_connects 3需要监控的参数 Server_Id
除了5种常用类型，还有bitmaps、hyperloglogs 、geospatial等类型。
其实任何资料里面的任何知识点都无所谓，都是不重要的，重要的是学习方法，自行摸索的过程（不妥之处欢迎指正） 汇总：http://www.cnblogs.com/dunitian/p/4822808.html#mvc 本章Demo：https://github.com/dunitian/LoTCodeBase/blob/master/NetCode/6.网页基础/BMVC5/MVC5Base/Controllers/CacheController.cs 这次来篇放松的，咱们不要老是说安全相关的东西。缓存这东西并
关于Redis的其他的一些面试问题已经写过了，比如常见的缓存穿透、雪崩、击穿、热点的问题，但是还有一个比较麻烦的问题就是如何保证缓存一致性。
（1）可用性设计 解决思路：复制+冗余 副作用：复制+冗余一定会引发一致性问题 保证“读”高可用的方法：复制从库，冗余数据，如下图 带来的问题：主从不一致 解决方案：见下文 保证“写”高可用的一般方法
当你听到三级缓存的时候，你在想什么？你了解过的有哪些三级缓存？CPU三级缓存？Spring三级缓存？应用架构（JVM、分布式缓存、db）三级缓存？今天爬完香山，趁自己还不困的时候，把三级缓存的一些重点絮叨絮叨。离 CPU 核心越近，缓存的读写速度就越快。但 CPU 的空间很狭小，离 CPU 越近缓存大小受到的限制也越大。所以，综合硬件布局、性能等因素，CPU 缓存通常分为大小不等的三级缓存。三级缓存要比一、二级缓存大许多倍，这是因为当下的 CPU 都是多核心的，每个核心都有自己的一、二级缓存，但三级缓存却是一颗 CPU 上所有核心共享的。
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。
【编者按】飞速增长的数据需要大量存储，对这些数据的管理也不是一件容易的事。但相比于存储和管理，如何处理数据才是开发人员真正的挑战。对于TB级别数据的存储和处理通常会让开发人员陷入速度、可扩展性和开销的矛盾困境中。近日，Dmitriy Setrakyan在Dzone上撰文，为大家介绍了新一代数据库缓存系统Apache Ignite，由OneAPM工程师编译。 以下为译文 将数据存储在缓存中能够显著地提高应用的速度，因为缓存能够降低数据在应用和数据库中的传输频率。Apache Ignite允许用户将常用的热数据
您在数据库中获得的信息越多，随着时间的推移它就越慢。即使是为支持许多并发请求而精心设计的数据库管理系统也将最终达到极限。
设计精良的网上商城系统，包括前端、后端、数据库、负载均衡、数据库缓存等，使用SpringCloud框架，基于Java开发！
包含三个文件, 具体介绍请看PostgreSQL目录结构之base目录，Free Space Map and Visibility Map:
一个HTTP Request从用户点击的一瞬间,到服务器返回请求,一般会经过以下类型的缓存
最近，阅读了Will Larson的文章Introduction to Architecting System for Scale，感觉很有价值。作者分享了他在Yahoo!与Digg收获的设计可伸缩系统的架构经验。在我过往的架构经验中，由于主要参与开发企业软件系统，这种面向企业内部的软件系统通常不会有太大的负载量，太多的并发量，因而对于系统的可伸缩性考虑较少。大体而言，只要在系统部署上考虑集群以及负载均衡即可。本文给了我很多启发，现把本文的主要内容摘译出来，并结合自己对此的理解。 Larson首先认为，一个
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