在平时的开发中会经常用到缓存，比如locache、redis等，但一直没有对缓存有过比较全面的总结。下面从什么是缓存、为什么使用缓存、缓存的分类以及对每种缓存的使用分别进行分析，从而对缓存有更深入的了解。
摘要： 什么是多级缓存 所谓多级缓存，即在整个系统架构的不同系统层级进行数据缓存，以提升访问效率，这也是应用最广的方案之一。我们应用的整体架构如图1所示： 图1 多级缓存方案 整体流程如上图所示： 1）首先接入Nginx将请求负载均衡到应用Nginx，此处常用的负载均衡算法是轮询或者一致性哈希，轮询可以使服务器的请求更加均衡，而一致性哈希可以提升应用Nginx的缓存命中率，相对于轮询，一致性哈希会存在单机热点问题，一种解决办法是热点直接推送到接入层Nginx，一种办法是设置一个阀值，当超过阀值，改为轮询算法。
服务端缓存可以分为“进程内缓存”和“分布式缓存”两大类。相比缓存数据在进程内存中读写的速度，一旦涉及到了网络访问，那么由网络传输、数据复制、序列化和反序列化等操作所导致的延迟，就要比内存访问高得多。所以，对于分布式缓存来说，处理与网络有关的操作是影响吞吐量的主要因素，这也是比淘汰策略、扩展功能更重要的关注点。而这就决定了，尽管也有 Ehcache、Infinispan 这类能同时支持分布式部署和进程内嵌部署的缓存方案，但在通常情况下，进程内缓存和分布式缓存在选型时，会有完全不同的候选对象和考察点。所以说，我们在决定使用哪种分布式缓存之前，必须先确认好自己的需求是什么。
分布式缓存首先通过上节课的学习，现在我们已经知道了，服务端缓存可以分为“进程内缓存”和“分布式缓存”两大类。相比缓存数据在进程内存中读写的速度，一旦涉及到了网络访问，那么由网络传输、数据复制、序列化和反序列化等操作所导致的延迟，就要比内存访问高得多。
CPU在摩尔定律的指导下以每18个月翻一番的速度在发展，然而内存和硬盘的发展速度远远不及CPU。这就造成了高性能能的内存和硬盘价格及其昂贵。然而CPU的高度运算需要高速的数据。为了解决这个问题，CPU厂商在CPU中内置了少量的高速缓存以解决IO速度和CPU运算速度之间的不匹配问题。
PHP缓存的安全性是很重要的，因为缓存可以存储敏感数据，如用户密码、身份证号码等。以下是一些常见的PHP缓存安全问题和解决方案。
关于页面性能优化，浏览器缓存必定是一个绕不过的话题，判断一个网站的性能最直观的就是看网页打开的速度，而提高网页反应速度的一个方式就是使用缓存。一个优秀的缓存策略可以缩短网页请求资源的距离，减少延迟，并且由于缓存文件可以重复利用，还可以减少带宽，降低网络负荷。因此理解浏览器的缓存机制，就显得尤为重要。
Web缓存是存在服务器和客户端之前的资源副本。客户端会缓存请求过的静态资源（图片，CSS 文件，JS文件等），当用户再次请求相同的url时，浏览器会根据缓存规则判断是否使用已经缓 存的静态资源文件，或者绕过资源缓存直接请求服务器重新获取资源。
缓存是程序员必须了解的技术，无论是前端、后端还是客户端，大到复杂的系统架构，小到 CPU 或是芯片，都少不了缓存的影子。
一、什么是缓存 一个缓存就是一个组件，它可以透明地存储数据，以便未来可以更快地服务于请求。 缓存能够服务的请求越多，整体系统性能就提升得越多。 二、Angular 中的缓存 2.1 $cacheFactory 简介 $cacheFactory 是一个为所有Angular服务生成缓存对象的服务。在内部， $cacheFactory 会创建一个默认的缓存对象，即使我们并没有显示地创建。 要创建一个缓存对象，可以使用 $cacheFactory 通过一个ID创建一个缓存： var cache = $cacheFa
在前几篇文章中，我们详细介绍了 Mybatis 的一级缓存和其使用方式。一级缓存虽然可以在 SqlSession 的生命周期中有效地提高查询性能，但它的作用范围仅限于当前 SqlSession，无法实现跨会话的缓存共享。为了解决这个问题，Mybatis 提供了二级缓存的功能。本章我们将深入探讨二级缓存的原理、配置和使用方法，并给出一些优化策略。
随着网络的发展，数据越来越多，从而导致运算压力越来越大。为了解决这一问题，就需要合理分配资源，充分利用已有资源，缓存的工作实际就是资源的合理分配。
缓存通过减少对慢速数据源（如磁盘存储或远程服务）的访问来提高性能，允许快速读写访问经常使用的数据。实现高性能缓存通常包括以下关键方面：
浏览器的缓存机制也就是我们说的HTTP缓存机制，其机制是根据HTTP报文的缓存标识进行的，所以在分析浏览器缓存机制之前，我们先使用图文简单介绍一下HTTP报文，HTTP报文分为两种：
缓存可以说是性能优化中简单高效的一种优化方式了。一个优秀的缓存策略可以缩短网页请求资源的距离，减少延迟，并且由于缓存文件可以重复利用，还可以减少带宽，降低网络负荷。
在现代Web应用程序中，缓存是提高性能和可扩展性的关键因素之一。Redis是一种流行的内存缓存解决方案，它提供了快速的读取和写入速度，并支持各种数据结构。然而，在使用Redis缓存时，您可能会遇到一些常见的问题，例如缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿、缓存更新问题和缓存容量问题等。本文将介绍这些常见问题的原因和解决方案，并提供相应的Java代码示例。
缓存是CDN提供的最重要的一个功能， 终端用户仅需要访问最近的CDN节点即可获取静态内容， 并缓解源站的压力， 提升终端用户的访问体验。 所以我们建议接入CDN的域名，都需要根据业务的实际情况，设置缓存策略； 如果不设置任何缓存策略，会降低命中率，增大回源压力， 减少使用CDN的收益。
在我的开发经历中，我曾经面对过一个常见的问题：应用程序的性能问题。当时，我开发的系统面临着大量的数据库查询操作，每次请求都需要执行耗时的数据库查询，导致系统响应变慢。为了解决这个问题，我开始研究缓存的重要性和在应用程序中的作用。
从代码说起 fn longRunningOperations(){ ... // 很耗时}let result = longRunningOperations();// do other thing 我们来看上面这段伪代码，longRunningOperations是个很耗时的方法（调用一次要几十秒甚至几分钟），比如：
在前面学习我们都知道Redis不可能把所有的数据都缓存起来(内存昂贵且有限)，所以Redis需要对数据设置过期时间，并采用的是惰性删除+定期删除两种策略对过期键删除。Redis对过期键的策略+持久化
一、缓存设计的核心要素 我们在应用中决定使用缓存时，通常需要进行详细的设计，因为设计缓存架构看似简单，实则不然，里面蕴含了很多深奥的原理，如果使用不当，则会造成很多生产事故甚至是服务雪崩之类的严重问题。 1、容量规划 缓存内容的大小 缓存内容的数量 淘汰策略 缓存的数据结构 每秒的读峰值 每秒的写峰值 2、性能优化 线程模型 预热方法 缓存分片 冷热数据的比例 3、高可用 复制模型 失效转移 持久策略 缓存重建 4、缓存监控 缓存服务监控 缓存容量监控 缓存请求监控 缓存响应时间监控 5、注意事项 是否有可
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。
作为《深入理解缓存原理与实战设计》系列专栏，前面几篇文章中我们详细的介绍与探讨了Guava Cache与Caffeine的实现、特性与使用方式。提到JAVA本地缓存框架，还有一个同样无法被忽视的强大存在 —— Ehcache！它最初是由Greg Luck于2003年开始开发，截止目前，Ehcache已经演进到了3.10.0版本，各方面的能力已经构建的非常完善。Ehcache官网上也毫不谦虚的描述自己是“Java's most widely-used cache”，即JAVA中使用最广泛的缓存，足见Ehcache的强大与自信。
日常工作中，缓存的使用随处可见。缓存使用得当，对提升系统的性能，提高用户体验感有着至关重要的作用。但是如果使用不当，就会出现一些令人费解或者数据混乱的问题。本文将给大家普及常见的一些缓存使用与缓存使用过程中的踩坑点，希望能帮助大家更好的理解与使用缓存，文中如有写的不对的地方，欢迎大家留言指正。
作者个人研发的在高并发场景下，提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架，具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来，已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案，经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益，现给出开源框架地址：
Spring Cache是Spring体系下标准化缓存框架。Spring Cache有如下优势：
不命中：无法直接通过缓存获取到想要的数据，需要再次查询数据库或者执行其它的操作。原因可能是由于缓存中根本不存在，或者缓存已经过期。
Hello,everyone.日常工作中，缓存的使用随处可见。缓存使用得当，对提升系统的性能，提高用户体验感有着至关重要的作用。但是如果使用不当，就会出现一些令人费解或者数据混乱的问题。本文将给大家普及常见的一些缓存使用与缓存使用过程中的踩坑点，希望能帮助大家更好的理解与使用缓存，文中如有写的不对的地方，欢迎大家留言指正。
缓存的读写策略。你可能觉得缓存的读写很简单，只需要优先读缓存，缓存不命中就从数据库查询，查询到了就回种缓存。实际上，针对不同的业务场景，缓存的读写策略也是不同的。
甄建勇，高级架构师（某国际大厂），十年以上半导体从业经验。主要研究领域:CPU/GPU/NPU架构与微架构设计。感兴趣领域:经济学、心理学、哲学。
Caffeine是一种基于Java的本地缓存库，具有高性能和低延迟的特点。它是由Google开发的，旨在提供一种可靠和高效的本地缓存方案。在本篇博客中，我们将介绍如何使用Caffeine实现本地缓存。
Http 缓存机制作为 web 性能优化的重要手段，对于从事 Web 开发的同学们来说，应该是知识体系库中的一个基础环节，同时对于有志成为前端架构师的同学来说是必备的知识技能。
在互联网高速发展的今天，缓存技术被广泛地应用。无论业内还是业外，只要是提到性能问题，大家都会脱口而出“用缓存解决”。
转载自 https://blog.csdn.net/wang0112233/article/details/79558612
记得在《【高并发】Redis如何助力高并发秒杀系统？看完这篇我彻底懂了！！》一文中，我们以高并发秒杀系统中扣减库存的场景为例，说明了Redis是如何助力秒杀系统的。那么，说到Redis，往往更多的场景是被用作系统的缓存，说到缓存，尤其是分布式缓存系统，在实际高并发场景下，稍有不慎，就会造成缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩的问题。
一、Web Cache 在介绍Web cache时，我们需要简单介绍缓存的理解 1.1 缓存解释 缓存通常是基于键值对来缓存的，键通过hash计算后，存放于内存某个空间，所以键可以理解为索引。而值是存
读操作命中缓存直接返回，否则从后端数据库加载到缓存再返回。写操作直接更新数据库，然后删除缓存。这种策略的优点是一切以后端数据库为准，可以保证缓存和数据库的一致性。缺点是写操作会让缓存失效，再次读取时需要从数据库中加载。这种策略是我们在开发软件时最常用的，在使用Memcached或Redis时一般都采用这种方案；
摘要： 本文会从理论和实战两方面描述http缓存。理论层面会介绍：缓存命中、缓存丢失、Revalidations（重新验证）、命中率（Hit Rate）、字节命中率（Byte Hit Rate）、如何区分命中和丢失、缓存拓扑、代理缓存分层、网状缓存、缓存处理过程。实战方面会介绍如何使用ETags验证缓存响应 、Cache-Control、优化Cache-Control用到的策略决策树以及如何使缓存失效并及时更新缓存的response，最后会列出实现http缓存的一些最佳实践。 开始吧。全文分为两个部分：理
缓存在分布式系统中应用广泛，如何在架构设计中使用缓存来优化业务一直都是一个重要的话题。本文主要对引入缓存需要解决的问题以及一些优秀的实践，让读者对缓存有一个比较宏观的了解。
https://github.com/sunshinelyz/mykit-delay
Http 缓存机制作为 web 性能优化的重要手段，对于从事 Web 开发的同学们来说，应该是知识体系库中的一个基础环节，同时对于有志成为前端架构师的同学来说是必备的知识技能。 但是对于很多前端同学来说，仅仅只是知道浏览器会对请求的静态文件进行缓存，但是为什么被缓存，缓存是怎样生效的，却并不是很清楚。 在此，我会尝试用简单明了的文字，像大家系统的介绍HTTP缓存机制，期望对各位正确的理解前端缓存有所帮助。
在之前的文章中你应该知道的缓存进化史介绍了爱奇艺的缓存架构和缓存的进化历史。俗话说得好，工欲善其事，必先利其器，有了好的工具肯定得知道如何用好这些工具，本篇将介绍如何利用好缓存。
在开发过程中，为了减轻数据库的压力，我们经常会使用到缓存，所以相信大家对缓存雪崩，缓存穿透，缓存击穿这三个名词并不陌生。今天就和大家一起分享一下，到底什么是缓存雪崩，缓存穿透，缓存击穿，我们要怎么做才能解决这些问题。
Elasticsearch 查询的响应需要占用 CPU、内存资源，在复杂业务场景，会出现慢查询，需要花费大量的时间。
上一讲我们讲到了 Eureka 注册中心的 Server 端有三级缓存来保存注册信息，可以利用缓存的快速读取来提高系统性能。我们再来细看下：
这两天小编一直在总结缓存的要点，也同时参考了一些文档，仅此奉上，以供参考。 缓存是必备技能 身为后端开发的开发人员，缓存是必备技能。不需要花费太多的精力就能显著提升服务性能的灵丹妙药。前提是你得知道如何使用它，这样才能够最大限度发挥它的功效，并抑制其副作用。本文将介绍最如何正确的添加和更新缓存。 为什么用缓存？ 为什么要用缓存？对于一个服务其性能瓶颈往往都在DB，传统关系型存储尤甚。我们在创建表的时候，并不会未所有的字段创建索引，这意味着如果我们需要读取非缓存数据就要从磁盘拿数据。这个过程至少需要十几毫秒的
小结：一级缓存默认是开启的，只在一次sqlsession中有效，也就是拿到连接到关闭连接的区间段
缓存雪崩，缓存穿透，缓存预热，缓存热备是在做缓存设计或者缓存应用时经常遇到的概念，也是缓存应用过程中必须熟知及知道 的东西。 缓存雪崩 当缓存处于单点情况下，一旦缓存服务器崩溃，所有的请求就会落到数据库层，此时，如果由于访问量过大则会导致数据库宕机，进而导致整个网站或服务不可用，这种缓存故障就是俗称的缓存雪崩。 解决方案：解决缓存雪崩故障，就得解决单点问题，提高缓存高可用性，建立分布式的高可用缓存系统，一台缓存服务器挂了，另外的一台起来继续工作，更不能影响其他的缓存系统。 缓存穿透 如果某个key对应的
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