一、前言 我们在用缓存的时候，不管是Redis或者Memcached，基本上会通用遇到以下三个问题： 缓存穿透 缓存并发 缓存失效 缓存穿透 注： 上面三个图会有什么问题呢？...我们在项目中使用缓存通常都是先检查缓存中是否存在，如果存在直接返回缓存内容，如果不存在就直接查询数据库然后再缓存查询结果返回。...缓存失效：如果缓存集中在一段时间内失效，DB的压力凸显。这个没有完美解决办法，但可以分析用户行为，尽量让失效时间点均匀分布。 当发生大量的缓存穿透，例如对某个失效的缓存的大并发访问就造成了缓存雪崩。...注意：更新缓存之前，缓存中依然有旧数据，所以不会造成缓存穿透。...流程图如下所示： 总结：在实际工作中，我们往往将上面二个方案组合使用才能达到最佳效果，虽然第二种方案也会造成请求阻塞，但是只是在第一次使用或者缓存暂时没有数据的情况下才会产生，在生产中经过检验在TPS没有上万的情况下是不会造成问题的
在介绍缓存的时候，我们习惯将缓存分为强缓存和协商缓存两种。两者的主要区别是使用本地缓存的时候，是否需要向服务器验证本地缓存是否依旧有效。...顾名思义，协商缓存，就是需要和服务器进行协商，最终确定是否使用本地缓存。...两种缓存方案的问题点 强缓存 我们知道，强缓存主要是通过 http 请求头中的 Cache-Control 和 Expire 两个字段控制。...每次都去请求服务器，那要缓存还有什么意义。 最佳实践 缓存的意义就在于减少请求，更多地使用本地的资源，给用户更好的体验的同时，也减轻服务器压力。...所以，最佳实践，就应该是尽可能命中强缓存，同时，能在更新版本的时候让客户端的缓存失效。 在更新版本之后，如何让用户第一时间使用最新的资源文件呢？
强缓存和协商缓存 在介绍缓存的时候，我们习惯将缓存分为强缓存和协商缓存两种。两者的主要区别是使用本地缓存的时候，是否需要向服务器验证本地缓存是否依旧有效。...顾名思义，协商缓存，就是需要和服务器进行协商，最终确定是否使用本地缓存。 ?...有缓存的用户还在使用旧接口，而那个接口已经被后台干掉了。怎么办？ 协商缓存 协商缓存最大的问题就是每次都要向服务器验证一下缓存的有效性，似乎看起来很省事，不管那么多，你都要问一下我是否有效。...每次都去请求服务器，那要缓存还有什么意义。 最佳实践 缓存的意义就在于减少请求，更多地使用本地的资源，给用户更好的体验的同时，也减轻服务器压力。...所以，最佳实践，就应该是尽可能命中强缓存，同时，能在更新版本的时候让客户端的缓存失效。 在更新版本之后，如何让用户第一时间使用最新的资源文件呢？
一、前言 在之前的一篇缓存穿透、缓存并发、缓存失效之思路变迁文章中介绍了关于缓存穿透、并发的一些常用思路，但是个人感觉文章中没有明确一些思路的使用场景，本文继续将继续深化与大家共同探讨，同时也非常感谢这段时间给我提宝贵建议的朋友们...二、缓存穿透与并发方案 相信不少朋友之前看过很多类似的文章，但是归根结底就是二个问题： 如何解决穿透 如何解决并发 当并发较高的时候，其实我是不建议使用缓存过期这个策略的，我更希望缓存一直存在，通过后台系统来更新缓存系统中的数据达到数据的一致性目的...，有的朋友可能会质疑，如果缓存系统挂了怎么办，这样数据库更新了但是缓存没有更新，没有达到一致性的状态。...注意：更新缓存之前，缓存中依然有旧数据，所以不会造成缓存穿透。 下图展示了整个思路的过程： ?...Paste_Image.png 总结： 在实际工作中，我们往往将上面二个方案组合使用才能达到最佳效果，虽然第二种方案也会造成请求阻塞，但是只是在第一次使用或者缓存暂时没有数据的情况下才会产生，在生产中经过检验在
7 缓存算法 没有人能说清哪种缓存算法优于其他的缓存算法 Least Frequently Used（LFU）： 大家好，我是 LFU，我会计算为每个缓存对象计算他们被使用的频率。...其他的缓存算法还考虑到了下面几点： 成本：如果缓存对象有不同的成本，应该把那些难以获得的对象保存下来。...根据缓存对象的大小而不管其他的缓存算法可能是有必要的。 8 电子邮件！...以下的代码只是示例用的，如果你想自己实现缓存算法，可能自己还得加上一些额外的工作。...14 结论 我们已经看到 LFU缓存算法 和 LRU缓存算法的实现方式，至于如何实现，采用数组还是 LinkedHashMap，都由你决定，不够我一般是小的缓存容量用数组，大的用 LinkedHashMap
在这篇文章，我们会去讨论缓存，缓存算法，缓存框架以及哪个缓存框架会更好。 面试 “缓存就是存贮数据（使用频繁的数据）的临时地方，因为取原始数据的代价太大了，所以我可以取得快一些。”...缓存算法 没有人能说清哪种缓存算法优于其他的缓存算法 Least Frequently Used（LFU）： 大家好，我是 LFU，我会计算为每个缓存对象计算他们被使用的频率。...其他的缓存算法还考虑到了下面几点： 成本：如果缓存对象有不同的成本，应该把那些难以获得的对象保存下来。...以下的代码只是示例用的，如果你想自己实现缓存算法，可能自己还得加上一些额外的工作。...结论 我们已经看到 LFU缓存算法 和 LRU缓存算法的实现方式，至于如何实现，采用数组还是 LinkedHashMap，都由你决定，不够我一般是小的缓存容量用数组，大的用 LinkedHashMap。
低一致性需求：使用Redis自带的内存淘汰机制 高一致性需求：主动更新 ，并以超时剔除作为兜底方案 读操作： 缓存命中规则直接返回 缓存未命中则查询数据库 ，并写入缓存 ，设定超时时间...写操作： 先写数据库 ，然后再删除数据库 要确保数据库与缓存操作的原子性
一、什么是缓存 这里说的缓存是一种广义的概念，在计算机存储层次结构中，低一层的存储器都可以看做是高一层的缓存。比如Cache是内存的缓存，内存是硬盘的缓存，硬盘是网络的缓存等等。...缓存可以有效地解决存储器性能与容量的这对矛盾，但绝非看上去那么简单。如果缓存算法设计不当，非但不能提高访问速度，反而会使系统变得更慢。...本文介绍一种简单的缓存策略，称为最近最少使用（LRU，Least Recently Used）算法。 二、LRU的实现 我们以内存访问为例解释缓存的工作原理。假设缓存的大小固定，初始状态为空。...每发生一次读内存操作，首先查找待读取的数据是否存在于缓存中，若是，则缓存命中，返回数据；若否，则缓存未命中，从内存中读取数据，并把该数据添加到缓存中。...LRU Cache这道题，尝试一下如何实现这个算法。
1 LRU 缓存介绍 LRU 算法全称是最近最少使用算法（Least Recently Use），是一种简单的缓存策略。顾名思义，LRU 算法会选出最近最少使用的数据进行淘汰。 那么什么是缓存呢？...缓存专业点可以叫一种提高数据读取性能的技术，可以有效解决存储器性能和容量的矛盾，是一种空间换时间的设计思想，比如我们常见的内存是硬盘的缓存，Cache 是内存的缓存，浏览器本地存储是网络访问的缓存......缓存服务，例如 Redis，当数据满的时候就要淘汰掉长期不使用的 key，在 Redis 中用了一个类似的 LRU 算法，而不是严格的 LRU 算法。...LRU 缓存: https://leetcode.cn/problems/lru-cache/ [2] 以Leetcode第146题为例学习LRU缓存算法: https://mp.weixin.qq.com...：https://www.cnblogs.com/myseries/p/10774487.html [7] LRU算法及其优化策略——算法篇: https://juejin.cn/post/6844904049263771662
JPA缓存(JPA Caching) JPA有两种类型的缓存： EntityManager自身就是一种缓存。事务中从数据库获取的和写入到数据库的数据会被缓存(什么样的数据会被缓存。在后面有介绍)。...每个实例执行着不同的事务，拥有着它们自己的缓存。 当EntityManager提交一个事务后，它缓存的全部数据就会被合并到一个全局的缓存中。...全部的EntityManager都可以訪问这个全局的缓存。 全局缓存被称为二级缓存(Level 2 Cache)。...设置JPA缓存的空间 当JPA缓存占用的内存过多时，它会给GC加入不小的压力。 所以JPA缓存的空间须要被细致设置。可是，JPA规范并没有规定怎样设置JPA缓存。...TODO：和堆相关 总结 JPA的二级缓存会自己主动地为应用缓存对象。 二级缓存不会保存查询(JPQL)的返回对象。所以当须要缓存对象时，不要使用查询。
或称为片段缓存）和缓存 API。...输出缓存和片段缓存的优点是非常易于实现，在大多数情况下，使用这两种缓存就足够了。而缓存 API 则提供了额外的灵活性（实际上是相当大的灵活性），可用于在应用程序的每一层利用缓存。...Steve 的缓存提示 尽早缓存；经常缓存 您应该在应用程序的每一层都实现缓存。向数据层、业务逻辑层、UI 或输出层添加缓存支持。...但如果您只是需要立即获得足够高的性能，缓存就是您的最佳选择，您可以在以后有时间的时候再尽快重新设计应用程序。...但实际上，此特性并不适用于当前版本的缓存 API，因为在从缓存中删除缓存的项之前，不触发或不完成回调。因此，用户将频繁地发出尝试访问缓存值的请求，然后发现缓存值为空，不得不等待缓存值的重新填充。
2 缓存最佳实践 采用@Cacheable注解缓存的命中率如何？ 怎样才能提高缓存命中率？ 缓存是否总能返回最新的数据？ 如果缓存返回了过期的数据该怎么办？...在分布式系统中，除非是使用事务（性能差）或者一些分布式一致性算法（复杂）保证数据一致性。否则，由于节点宕机、网络传输故障等，是无法保证缓存中数据和磁盘中的数据完全一致的。...Kafka使用的PageCache，是由Linux内核实现，它的置换算法的就是一种LRU变种体：LRU 2Q。设计JMQ缓存策略时，也是采用一种改进LRU算法。...综合考虑下的淘汰算法，不仅命中率更高，还能有效地避免“挖坟”问题：例如某个客户端正在从很旧的位置开始向后读取批历史数据，内存中缓存很快都会被替换成这些历史数据，相当于大部分缓存资源都被消耗，这会导致其他客户端访问命中率下降...对于缓存的置换策略，最优的策略一定是你根据业务来设计的定制化的置换策略，当然你也可以考虑LRU这样通用的缓存置换算法。
一想到页面缓存，在vue中我们就想到keep-alive这个vue的内置组件，在keep-alive这个内置组件提供了一个include的接口，只要路由name匹配上就会缓存当前组件。...我们先看下主页面 大概需求已经明白，其实就是需要缓存条件以及分页状态，还有我展开子树也需要缓存 我的大概思路就是，首先在路由文件的里放入一个标识cache，这个cache装载的就是当前的路由name...，而且核心代码非常简单 keep-alive揭秘 最后我们看下vue中这个内置组件keep-alive有什么特征，以及他是如何实现缓存路由组件的 从官方文档知道[1]，当一个组件被keep-alive缓存时...我们注意到keep-alive提供了3个接口props include,被匹配到的路由组件名（注意必须时组件的name） exclude，排序不需要缓存的组件 max 提供最大缓存组件实例，设置这个可以限制缓存组件实例...，通过设置全局cachePage去控制路由的缓存 优化store数据流代码，可以减少代码，提高的代码模块的复用度 当一个组件被缓存时，加载该缓存组件时是会触发activated钩子，当从一个缓存组件离开时
使用内存缓存和磁盘缓存可以解决这个问题，使用缓存可以让控件快速的加载已经处理过的图片。 这节内容介绍如何使用缓存来提高UI的载入输入和滑动的流畅性。...使用内存缓存 内存缓存提高了访问图片的速度，但是要占用不少内存。 ...在这种情况下，可以使用磁盘缓存来保存这些已经处理过的图片，当这些图片在内存缓存中不可用的时候，可以从磁盘缓存中加载从而省略了图片处理过程。...当图片处理完毕后，最终的结果会同时添加到 内存缓存和磁盘缓存中以便将来使用。...幸运的是，您在 使用内存缓存 部分已经有一个很好的图片缓存了。
那怎么办，技术的产生不就是我们所服务么，今天我们就聊一聊缓存这个技术，并使用我们熟知的数据结构--用链表实现LRU缓存淘汰算法。...在学习如何使用链表实现LRU缓存淘汰算法前，我们先提出几个问题，大家好好思考下，问题如下： 什么是缓存，缓存的作用？ 缓存的淘汰策略有哪些？...如何使用链表实现LRU缓存淘汰算法，有什么特点，如何优化？ 好了，我们带着上面的问题来学进行下面的学习。 1、什么是缓存，缓存的作用是什么?...2.1 FIFO算法 FIFO算法即先进先出算法，常采用队列实现。在缓存中，它的设计原则是：如果一个数据最先进入缓存中，则应该最早淘汰掉。...在上面的文章中我们理解了缓存的概念及淘汰策略，其中LRU算法是笔试/面试中考察比较频繁的，我秋招的时候，很多公司都让我手写了这个算法，为了避免大家采坑，下面，我们就手写一个LRU缓存淘汰算法。
缓存LRU LRU算法实际上是设计一个数据结构：首先要接收一个capacity参数缓存最大容量，然后实现两个API，一个put(key,val) ，一个是get(key)方法获取key对应的val，若key
那么，HTTP 缓存一般又分为两种，强缓存和协商缓存： 强缓存 强缓存，在缓存数据未失效的情况下，客户端可以直接使用缓存数据，不用和数据库进行交互。...Cache-Control：可以指定一个 max-age 字段，表示缓存的内容将在一定时间后失效。 协商缓存 协商缓存，顾名思义需要和服务器进行一次协商。...再次请求数据时，客户端将备份的缓存标识发送给服务器，服务器根据缓存标识进行判断，判断成功后，返回 304 状态码，通知客户端比较成功，可以使用缓存数据。...我们取到的缓存数据，一定缓存在浏览器里面吗？ 实际上是不然的：资源的缓存通常是有多级的，一些缓存专门用于单个用户，一些缓存专用于多个用户。...本地代理通常会为多个用户缓存单个响应，这就构成了一种“公共”缓存。 源服务器缓存/CDN。由服务器控制，源服务器缓存的目标是通过为多个用户缓存相同的响应来减少源服务器的负载。
关于首次适应算法、最佳适应算法和最差适应算法，先看一下百度百科的解释，已经说出了三者的最大区别。...首次适应算法（first-fit）： 从空闲分区表的第一个表目起查找该表，把最先能够满足要求的空闲区分配给作业，这种方法的目的在于减少查找时间。...最佳适应算法（best-fit）：从全部空闲区中找出能满足作业要求的，且大小最小的空闲分区，这种方法能使碎片尽量小。...最差适应算法（worst-fit）：它从全部空闲区中找出能满足作业要求的、且大小最大的空闲分区，从而使链表中的节点大小趋于均匀。...找到第二个空闲区288k>112k，分配给112k，剩余176k空闲区 为426k分配空间： 依次找寻，找到第一个大于426k的空闲区； 未找到，此作业将等待释放空间 最佳适应算法
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