AndroidUtilCode 是一个功能强大且易于使用的 Android 库。该库封装了Android开发中常用的函数库，有完整的Demo和单元测试。通过使用它封装的API，可以大大提高开发效率。该程序主要由开发中常用的utilcode和开发中很少使用的subutil两个模块组成，但 utils 有助于简化主模块。
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本文主要描述，使用布隆过滤实现高效缓存。文中采用数组做为缓存，如果需要高并发命中，则需将文中的数组换成Redis数据库。
解决方案：使用多个 Hash 算法为元素计算出多个 Hash 值，只有所有 Hash 值对应的数组中的值都为 1 时，才会认为这个元素在集合中。 2. 不支持删除元素，布隆过滤器不支持删除元素的缺陷也和 Hash 碰撞有关。给你举一个例子，假如两个元素 A 和 B 都是集合中的元素，它们有相同的 Hash 值，它们就会映射到数组的同一个位置。这时我们删除了 A，数组中对应位置的值也从 1 变成 0，那么在判断 B 的时候发现值是 0，也会判断 B 是不在集合中的元素，就会得到错误的结论
https://www.cnblogs.com/yangfengwu/p/11769059.html
这个问题来自最近一个朋友字节面试碰到的，最后他也成功拿到了字节offer，这个问题我想可能挺多人不太清楚，所以想拿出来单独说一说。
答：当size小于等于8的时候，选择ArrayMap，其他情况下选择hashmap
是指查询一个不存在的数据，mysql查询不到数据，也不会直接写入缓存，每次请求都要去查数据库。可能导致数据库挂掉，这种情况大概率是遭到了攻击。
前几天我们讲到了缓存的读写策略（你一定要掌握这种缓存读写策略，开发必备）以及如何搭建高可用缓存系统（分布式缓存高可用方案，我们都是这么干的），都是为了能在基础架构上让我们的缓存命中率能更高，防止大量的请求直接穿透我们的后端存储系统例如MySQL数据库，造成数据库的带宽和连接骤升，从而拖垮我们的整个业务。
H5 商品和店铺搜索的时候，有一个搜索历史记录功能。但是测试时发现历史记录中的关键词，再次搜索时不能跳转。
链表通过指针将一组零散的内存块串联在一起。其中内存块称为结点，并且还有一个记录下个结点地址的指针，叫做后继指针next。
LRU（Least recently used，最近最少使用）算法根据数据的历史访问记录来进行淘汰数据，其核心思想是如果数据最近被访问过，那么将来被访问的几率也更高，相反如果很长时间未被访问，则它在最近一段时间内也不会被访问。实现方式有很多种，这里先介绍基于数组和单链表的实现方式。
首先我们来介绍一下HashMap，了解它的优缺点，然后再对比一下其他的数据结构以及为什么要替代它。
为什么CPU缓存对数组友好而对链表不友好，去遍历相同的链表和数组 通过时间复杂度分析的话都是 O(n)。所以按道理是差不多的 但是在实践中， 这2者却有极大的差异。 通过下面的分析你会发现， 其实数组比链表要快很多。 首先介绍一个概念：memory hierarchy （存储层次结构），电脑中存在多种不同的存储器，如下表 CPU 寄存器 – immediate access (0-1个CPU时钟周期) CPU L1 缓存 – fast access (3个CPU时钟周期) CPU L2 缓存 – slightly slower access (10个CPU时钟周期) 内存 (RAM) – slow access (100个CPU时钟周期) 硬盘 (file system) – very slow (10,000,000个CPU时钟周期) （数据来自 http://www.answers.com/topic/locality-of-reference）
在前面文章『Netty12# 池化内存框架流程』Netty会将不同的内存尺寸缓存起来，每个线程绑定了专属逻辑内存区域（PoolArena），减少资源竞争。每个线程绑定了缓存PoolThreadCache，内存分配时，先从当前线程绑定的PoolThreadCache缓存分配。
缓存是一种提高数据读取性能的技术，在硬件设计、软件开发中都有着非常广泛的应用，比如常见的CPU缓存、数据库缓存、浏览器缓存等等。
什么是缓存穿透呢？它是指当用户在查询一条数据的时候，而此时数据库和缓存却没有关于这条数据的任何记录，而这条数据在缓存中没找到就会向数据库请求获取数据。它拿不到数据时，是会一直查询数据库，这样会对数据库的访问造成很大的压力。
前一期我们介绍了存储用户会话数据到服务器，并通过框架提供的Session类 进行数据读写操作的方法。
==LRU== 是一种缓存淘汰策略。常见的策略有三种：先进先出策略 FIFO（First In，First Out）、最少使用策略 LFU（Least Frequently Used）、==最近最少使用策略 LRU==（Least Recently Used）
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。
那么，接下来，上面提到的这些，都会一一给大家解答，带大家系统剖析一下Redis的架构设计魅力！
keep-live组件是vue的内部组件，主要用于缓存内部组件实例。这样做的目的在于keep-alive内部组件切换时，不需要重新创建组件实例，比如说使用v-if来决定在满足什么条件下使用哪个组件，还有就是路由切换，有个<router-view></router-view>，它会根据路由的配置，将选择其中一个组件渲染到这个位置，当路由切换后，当前组件销毁，它又会渲染另一个组件。
日常开发中，大家经常使用缓存，但是你知道大型的互联网公司面对高并发流量，要注意缓存穿透问题吗!!! 本文会介绍布隆过滤器，空间换时间，以较低的内存空间、高效解决这个问题。
二哈最近都没看Redis，现在回来温习下，现在从Redis的三大缓存开始重新探一探有多深有多浅(*^▽^*)
各级别的存储器速度差异非常大，CPU寄存器速度是内存速度的100倍！ 这就是为什么CPU产商发明了CPU缓存。 而这个CPU缓存，就是数组和链表的区别的关键所在。
作者简介 一十，携程资深后端开发工程师；振青，携程高级后端开发专家。 一、前言 携程酒店查询服务是酒店BU后端的核心服务，主要负责提供所有酒店动态数据计算的统一接口。在处理请求的过程中，需要使用到酒店基础属性信息、价格信息等多维度的数据信息。为了保证服务的响应性能，酒店查询服务对所有在请求过程中需要使用到的相关数据进行了缓存。随着携程酒店业务的发展，查询服务目前在保证数据最终一致性以及增量秒级更新延迟的情况下，在包括服务器本地内存以及Redis等多种介质上缓存了百亿级的数据。 本文将主要讨论酒店查询服务
背景介绍 Bloom filter(后面简称BF)是Bloom在1970年提出的二进制向量数据结构。通俗来说就是在大数据集合下高效判断某个成员是否属于这个集合。BF其优点在于： 插入和查询复杂度都是O(n) 空间利用率极高。 例子1： 像Yahoo这类的公共邮件服务提供商，总是需要过滤垃圾邮件。 假设有50亿个邮件地址，需要存储过滤的方法有： 所有邮件地址都存储到数据库。 缺点：每次都需要查询数据库，效率低。 使用Hashtable保存到内存里，接近O(1)的查询效率。 缺点：太占内存，假定每个
代码都是由 CPU 跑起来的，我们代码写的好与坏就决定了 CPU 的执行效率，特别是在编写计算密集型的程序，更要注重 CPU 的执行效率，否则将会大大影响系统性能。
携程酒店查询服务是酒店BU后端的核心服务，主要负责提供所有酒店动态数据计算的统一接口。在处理请求的过程中，需要使用到酒店基础属性信息、价格信息等多维度的数据信息。为了保证服务的响应性能，酒店查询服务对所有在请求过程中需要使用到的相关数据进行了缓存。随着携程酒店业务的发展，查询服务目前在保证数据最终一致性以及增量秒级更新延迟的情况下，在包括服务器本地内存以及Redis等多种介质上缓存了百亿级的数据。
TcMalloc 的核心是分层缓存，前端没有锁竞争，可以快速分配和释放较小的内存对象（一般是 256 KB）前端有两种实现，分别是 pre-CPU 和 pre-Thread 模式，前者申请一块大的连续内存，每一个逻辑 CPU 将获得其中的一段。这种模式下 TcMalloc 通过保存额外的元数据来动态地调整每种大小类的实际缓存大小。Per-Thread 模式为每个线程分配一个本地缓存，线程缓存中每种大小类的可用对象通过链表连接。
在计算机科学中，缓存是一个至关重要的概念，它能够显著提高数据访问速度。然而，缓存的使用并非没有问题，其中最著名的问题之一就是伪共享。本文将深入浅出地介绍缓存行与伪共享问题，包括常见问题、易错点以及如何避免这些问题。
最近在做新需求开发的时候，我发现某些页面进入时需要加载4、5个接口，我检查这些接口，发现大部分是基础数据，比如省、市、区或者某些特定分类（比如商品分类）等。这个数据需要通过后端接口请求获取，然后将数据回显到前端页面，让用户找到自己想要查询的筛选项。
昨日我沿着河岸/漫步到/芦苇弯腰喝水的地方 顺便请烟囱/在天空为我写一封长长的信 潦是潦草了些/而我的心意/则明亮亦如你窗前的烛光/稍有暧昧之处/势所难免/因为风的缘故 ——洛夫《因为风的缘故》 本文为读 lodash 源码的第七篇，后续文章会更新到这个仓库中，欢迎 star：pocket-lodash gitbook也会同步仓库的更新，gitbook地址：pocket-lodash 作用与用法 在之前的《lodash源码分析之Hash缓存》介绍过用 Hash 做缓存的情况，在这篇文章中介绍过，lo
本文为读 lodash 源码的第七篇，后续文章会更新到这个仓库中，欢迎 star：pocket-lodash
多次调用 slice 发现相同的输入得到相同的输出，所以是纯函数, splice 多次调用之后相同的输入输出结果不一致，splice 改变了原数组，所以splice不是纯函数
为了解决计算机系统中主内存与CPU之间运行速度差问题，会在CPU与主内存之间添加一级或者多级高速缓冲存储器（Cache）。这个Cache一般是被集成到CPU内部的，所以也叫 CPU Cache .
前言 本篇是orzangleli的投稿，基于他之前开源的一款『弹幕控件』，开源之后，orzangleli根据issue的反馈进行了性能优化，更加完善了这个开源项目~ V1.0版本于4天前首发与
很多同学就好奇得物的面试难度如何？其实都都大厂差不多，围绕八股+项目+算法这三个方面来考察。
因为CPU与内存之间速度还是存在较大差距所以现在计算机在内存与CPU之间引入了三级缓存
在移动设备端内存资源很珍贵，HashMap为实现快速查询带来了很大内存浪费。为此，2013年5月20日Google工程师Dianne Hackborn在Android系统源码中新增ArrayMap类。在Android源码中可以发现不少提交专门把之前使用HashMap地方改用ArrayMap，不仅如此，大量的应用开发者中广为使用。
用户输入的数据 以 顶点数组对象表示 Vertex Array Object，VAO
之前「后端面经」系列已经分享过北京、深圳、上海等地方的小厂面经，有同学想看看广州的。
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