持久化就是把内存的数据转移到磁盘中，redis 的持久化策略有两种:RDB、AOF RDB RDB 是以快照的形式把内存里的数据生成一个 RDB 格式备份文件，定时保存。...这其中有三种策略：1-always aof_buf 数据全部同步到 AOF 文件、2-everysec 每秒同步一次、3-no 不同步 默认是 everysec 策略 如果 AOF 日志过大，redis...这可以保证不会丢失数据，但是会让线上的业务不能持续进行，这是默认的淘汰策略 volatile-lru 尝试淘汰设置了过期时间的 key，最近最少使用的 key 优先被淘汰。...至于删除多少过期键，则根据多少个过期键和算法决定 定期删除是前两种策略的整合和折中。...因为是批量操作，并限定了执行时长和频率，可以有效减少删除操作对CPU的响应，也避免了内存长久不删除的导致的浪费 redis 的过期键删除策略 redis 实际使用了惰性删除和定期删除两种策略，合理地在CPU
扩展知识点 1. key生成策略 对于@Cacheable注解，有两个参数用于组装缓存的key cacheNames/value: 类似于缓存前缀 key: SpEL表达式，通常根据传参来生成最终的缓存...缓存失效时间 以上所有的缓存都没有设置失效时间，实际的业务场景中，不设置失效时间的场景有；但更多的都需要设置一个ttl，对于Spring的缓存注解，原生没有额外提供一个指定ttl的配置，如果我们希望指定...自定义失效时间扩展 虽然上面可以实现失效时间指定，但是用起来依然不是很爽，要么是全局设置为统一的失效时间；要么就是在代码里面硬编码指定，失效时间与缓存定义的地方隔离，这就很不直观了 接下来介绍一种，直接在注解中...小结 到此基本上将Spring中缓存注解的常用姿势都介绍了一下，无论是几个注解的使用case，还是自定义的key策略，失效时间指定，单纯从使用的角度来看，基本能满足我们的日常需求场景 下面是针对缓存注解的一个知识点抽象...缓存注解 @Cacheable: 缓存存在，则从缓存取；否则执行方法，并将返回结果写入缓存 @CacheEvit: 失效缓存 @CachePut: 更新缓存 @Caching: 都注解组合 配置参数
策略 Cache-Aside 可能是最常用的缓存策略。...然而，这种策略并不能保证数据存储和缓存之间的一致性，需要配合使用其它策略来更新或使缓存无效。另外，首次请求数据时，总是会导致缓存未命中，这种情况下需要额外的时间来将数据加载到缓存中。...Read-Through 策略 在上面的 Cache-Aside 策略中，应用程序需要与缓存和数据源“打交道”，而在 Read-Through 策略下，应用程序无需管理数据源和缓存，只需要将数据源的同步委托给缓存提供程序...Write-Through 策略 Write-Through 策略下，当发生数据更新(Write)时，缓存提供程序 Cache Provider 负责更新底层数据源和缓存。...但是，当与 Read-Through 配合使用时，我们将获得 Read-Through 的所有好处，并且还可以获得数据一致性保证，从而使我们免于使用缓存失效技术。
来源：https://www.jianshu.com/p/d96906140199 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...，这些缓存同时失效，请求全部转发到DB，DB可能会压力过重。...其中的一个简单方案就时讲缓存失效时间分散开，比如我们可以在原有的失效时间基础上增加一个随机值，比如1-5分钟随机，这样每一个缓存的过期时间的重复率就会降低，就很难引发集体失效的事件。...2、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。 四、大家提问汇总 1、问题1： 如何解决DB和缓存一致性问题？ 答：当修改了数据库后，有没有及时修改缓存。
在用缓存的时候，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 一、缓存穿透 ? ? ? 上面三个图会有什么问题呢？...二、缓存并发 有时候如果网站并发访问高，一个缓存如果失效，可能出现多个进程同时查询DB，同时设置缓存的情况，如果并发确实很大，这也可能造成DB压力过大，还有缓存频繁更新的问题。...这个时候就可能引发一当过期时间到后，这些缓存同时失效，请求全部转发到DB，DB可能会压力过重。...其中的一个简单方案就时讲缓存失效时间分散开，比如我们可以在原有的失效时间基础上增加一个随机值，比如1-5分钟随机，这样每一个缓存的过期时间的重复率就会降低，就很难引发集体失效的事件。...2、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。
Web缓存的作用 减少网络带宽消耗 降低服务器压力 减少网络延迟，加快页面打开速度 HTTP缓存机制 缓存行为主要由缓存策略决定，而缓存策略由内容拥有者设置。...CDN缓存策略 CDN边缘节点缓存策略因服务商不同而不同，但一般都会遵循http标准协议，通过http响应头中的Cache-control: max-age的字段来设置CDN边缘节点数据缓存时间。...若CDN缓存时间较短，CDN边缘节点上的数据会经常失效，导致频繁回源，增加了源站的负载，同时也增大的访问延时；若CDN缓存时间太长，会带来数据更新时间慢的问题。...CDN缓存刷新CDN边缘节点对开发者是透明的，相比于浏览器Ctrl+F5的强制刷新来使浏览器本地缓存失效，开发者可以通过CDN服务商提供的“刷新缓存”接口来达到清理CDN边缘节点缓存的目的。...如果combo的url中任何一个文件发生改变，都会导致整个url缓存失效，从而导致浏览器缓存利用率降低。
在HTTP请求和响应的消息报头中，常见的与缓存有关的消息报头有： Web缓存的作用 减少网络带宽消耗 降低服务器压力 减少网络延迟，加快页面打开速度 HTTP缓存机制 缓存行为主要由缓存策略决定，而缓存策略由内容拥有者设置...CDN缓存策略 CDN边缘节点缓存策略因服务商不同而不同，但一般都会遵循http标准协议，通过http响应头中的Cache-control: max-age的字段来设置CDN边缘节点数据缓存时间。...若CDN缓存时间较短，CDN边缘节点上的数据会经常失效，导致频繁回源，增加了源站的负载，同时也增大的访问延时；若CDN缓存时间太长，会带来数据更新时间慢的问题。...CDN缓存刷新CDN边缘节点对开发者是透明的，相比于浏览器Ctrl+F5的强制刷新来使浏览器本地缓存失效，开发者可以通过CDN服务商提供的“刷新缓存”接口来达到清理CDN边缘节点缓存的目的。...如果combo的url中任何一个文件发生改变，都会导致整个url缓存失效，从而导致浏览器缓存利用率降低。
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 一、缓存穿透 ? Paste_Image.png ?...二、缓存并发 有时候如果网站并发访问高，一个缓存如果失效，可能出现多个进程同时查询DB，同时设置缓存的情况，如果并发确实很大，这也可能造成DB压力过大，还有缓存频繁更新的问题。...这个时候就可能引发一当过期时间到后，这些缓存同时失效，请求全部转发到DB，DB可能会压力过重。...其中的一个简单方案就时讲缓存失效时间分散开，比如我们可以在原有的失效时间基础上增加一个随机值，比如1-5分钟随机，这样每一个缓存的过期时间的重复率就会降低，就很难引发集体失效的事件。...2、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。
缓存的设计不当，将会导致严重后果，本文将介绍缓存使用中常见的三个问题和解决方案： 缓存击穿（失效）； 缓存穿透； 缓存雪崩。...使用锁 当发现缓存失效的时候，不是立即从数据库加载数据。...缓存雪崩是发生在大量数据同时失效的场景，而缓存击穿（失效）是在某个热点数据失效的场景，这是他们最大的区别。...缓存击穿（失效）指的是数据库有数据，缓存本应该也有数据，但是缓存过期了，Redis 这层流量防护屏障被击穿了，请求直奔数据库。...缓存雪崩指的是大量的热点数据无法在 Redis 缓存中处理（大面积热点数据缓存失效、Redis 宕机），流量全部打到数据库，导致数据库极大压力。
viewholder的快速重用 mChangedScrap ArrayList mCachedViews ArrayList 移除屏幕外的viewholder缓存集合...，移动到recyclerpool，并将移出屏幕外的viewholder，加入到cachedview集合里面 mViewCacheExtension ViewCacheExtension 用户自己实现的缓存类...缓存viewholder的对象，当mCachedViews长度大于2，就会把mCachedViews超出的内容放到mRecyclerPool，然后给viewholder复用。
缓存介绍 这里是列表文本在高并发多用户的系统中常常会使用缓存来提升读写性能 这里是列表文本常见的如memcached, redis, 内存缓存等 现象 这里是列表文本某产品上线后不久...com.xxxx.xxxx.web.controller.login.LoginController.login(LoginController.java:119) 分析 仔细分析对应代码逻辑，可发现有如下的缓存策略...每一个线程都会去执行getFromDb()这个方法，每个请求都会穿透到db上 当用户请求较大时，对数据库的压力会非常大【上面的stack仅为多台应用web中的一台】 解决 当数据库中无数据时，可以在缓存中放一个无效的对象表明
而解决上述问题需要一个优秀的缓存策略。除此之外，web缓存的优点还有很多，例如：减轻服务器压力 ，加快了客户端加载速度，节省网络带宽等。 web缓存按缓存位置，缓存机制可大致分为三类。...当然这需要一系列策略进行约定。 2.1 强缓存策略 所谓强缓存策略即在静态资源有效期内，使用该资源时直接使用本地资源，不请求服务器。...**max- age字段是一个时间长度，单位秒，表示该资源过了多少秒后失效。当客户端请求资源的时候，发现该资源还在有效时间内则使用该缓存，它不依赖客户端时间。...下面进行实例验证 // 协商缓存 // 方式一 last-modified & if-Modified-Since 通过协商修改时间为基础的策略 // 首先需要禁用强缓存 res.setHeader...res.statusCode = 304; res.end(); return; } Etag协商缓验证.jpg Etag协商缓命中.jpg 可以看到由于该策略是通过判断内容来决定是否需要更新
首先，SDWebImage 的图片缓存采用的是 Memory(内存) 和 Disk(硬盘) 双重 Cache 机制，SDImageCache 中有一个叫做 memCache 的属性，它是一个 NSCache...对象，用于实现我们对图片的 `Memory Cache，其实就是接受系统的内存警告通知，然后清除掉自身的图片缓存。...Disk Cache，也就是文件缓存，SDWebImage` 会将图片存放到 NSCachesDirectory 目录中，然后为每一个缓存文件生成一个 md5 文件名, 存放到文件中。...Disk(硬盘)缓存清理策略：SDWebImage 会在每次 APP 结束的时候执行清理任务。 清理缓存的规则分两步进行。 第一步先清除掉过期的缓存文件。 如果清除掉过期的缓存之后，空间还不够。...那么就继续按文件时间从早到晚排序，先清除最早的缓存文件，直到剩余空间达到要求。
实际项目开发过程中我们需要设置某个redis的key只保留一天，如刷新时间日期的key，所以我们在设置的key的时候就需要计算当前时间离凌晨的秒数
Redis 缓存淘汰策略 如何估算缓存容量大小 「二八定律」：百分之八十的访问会落到百分之二十的热点数据上 内存容量建议设置在总数据量的 15%~30% Redis 设置最大缓存容量： config set...maxmemory 4gb Redis 缓存淘汰策略 8 中淘汰策略： 1 种不进行淘汰策略： noeviction 7 种进行淘汰策略，按照是否设置过期时间，进行数据集淘汰进行分类 有设置过期时间...一般不使用这个配置策略。...配置项 maxmemory-samples 用于配置候选集 N 的数据个数： config set maxmemory-samples 100 Redis 缓存淘汰策略最佳实践 数据访问频率差异大（冷热数据区分明显...）优先使用 allkeys-lru 策略 数据访问频率差异不大时（无明显冷热数据区分）推荐使用 allkeys-random 策略 业务有置顶需求（置顶新闻、视频）使用 volatile-lru 策略，
当多个节点的客户端同时使用同一个文件系统时，内核中缓存的元数据只能通过时间失效。...如果在挂载文件系统时设置了 --open-cache 选项且值大于 0，只要缓存尚未超时失效，随后执行的 getattr() 和 open() 操作会从内存缓存中立即返回结果。...数据缓存 JuiceFS 对数据也提供多种缓存机制来提高性能，包括内核中的页缓存和客户端所在节点的本地缓存。 内核数据缓存 注意：此特性需要使用 0.15.0 及以上版本的 JuiceFS。...因为 JuiceFS 会为所有写入对象存储的 block 对象生成唯一的名字，而且所有 block 对象不会被修改，因此当文件内容更新时，不用担心缓存的数据失效问题。...为防止缓存盘被写满，当缓存目录所在文件系统空间不足时，客户端会尽量减少缓存用量。 通过上述介绍，我们对 JuiceFS 的缓存机制的原理有了进一步了解。
所以设计一个简单的缓存更新策略就很必要了。 以资源为出发点 以上面的例子为示例： 以uid（用户）为资源的考量对象。引入版本的概念。...在缓存的对象中，加入version的概念。 cache：{ 'data': xxx, 'version': timestamp } 取缓存时，同时取ut:1的值。...如果cache['version']小于 ut:1，说明缓存落后于数据库。此时，刷新缓存。并更新cache['version']为最新timestamp。...完成上面操作后，实作中，把所有和user task表相关的缓存都绑定到ut:{uid}这个key上。只要在更新表时更新这个key。就能引发所有的缓存惰性更新。...wraps(f) async def run(request, *args, **kwargs): key = prefix # 绑定的过期策略键
问题：项目中，Redis用了缓存热点数据，持久化数据在MySQL DB中；那么Redis缓存数据什么时候更新呢？ 方法A: 步骤：1....删除缓存，2.更新DB , 3.下一次读操作没有命中缓存时，更新缓存； 存在的问题：如果另外一个读任务发生在"更新DB"之前，那么缓存就"更新DB"之前的“脏数据”； 方法B:...删除缓存； 3....下一次读操作没有命中缓存时，更新缓存； 存在的问题：如果在步骤1“更新DB”之前，有一个并发读任务没有命中缓存，从DB读取到“老数据”，在步骤2之后才把“老数据”更新到缓存，那么缓存中就是...“脏数据”； 思考：方法C采取的策略，在实际场景中发送的概率比前两种方法小很多；但是怎么完全杜绝这种问题呢？
Redis有哪些淘汰策略 Redis共提供了8中缓存淘汰策略，其中volatile-lfu和allkeys-lfu是Redis 4.0版本新增的。...Redis 用作缓存时，实际的数据集通常都是大于缓存容量的，总会有新的数据要写入缓存，这个策略本身不淘汰数据，也就不会腾出新的缓存空间，我们不把它用在 Redis 缓存中。...allkeys-random 策略，从所有键值对中随机选择并删除数据。 allkeys-lru 策略，使用 LRU 算法在所有数据中进行筛选。...allkeys-lfu 策略，使用 LFU 算法在所有数据中进行筛选。 通常情况下推荐优先使用 allkeys-lru 策略。...这样，可以充分利用 LRU 这一经典缓存算法的优势，把最近最常访问的数据留在缓存中，提升应用的访问性能。如果你的业务数据中有明显的冷热数据区分，我建议你使用 allkeys-lru 策略。
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