默认情况下，每个Linux操作系统都有一个高效的内存管理系统，该系统用于定期清除缓冲区高速缓存。您可以使用以下简单命令手动释放内存缓存：
堆是存放在二级缓存中，生命周期由虚拟机的垃圾回收算法来决定（并不是一旦成为孤儿对象就能被回收），``所以调用这些对象的速度要相对来得低一些。
栈使用的是一级缓存， 他们通常都是被调用时处于存储空间中，调用完毕立即释放； 二级缓存
在专栏之前的几篇文章中，我们总结了缓冲池，缓存页，redo log，undo log，以及数据页和数据行在底层是如何进行存储的，后续介绍了表空间，段，区等概念。这一节比较特殊，讲述的是和Linux有关的交互原理，因为多数的mysql都是部署在linux的服务器上面，本节会简单介绍一下linux是如何处理mysql的请求的，以及linux系统会带来哪些问题
首先Binder是Android中的一种独有的跨进程通信方式，简称IPC。它是专门为Android平台设计的。
Windows Server AppFabric 扩展了Windows Server 的Web应用程序和中间件的托管,管理和缓存功能。AppFabric 缓存给Windows Server 带来了一个分布式的,内存中的对象缓存特性，使得扩展高性能的.NET 应用，尤其是ASP.NET 应用更加方便了。AppFabric 的缓存机制为构建高性能的ASP.NET应用提供了很好的解决方案。
上面两篇博客已经讲了图片的基本知识和图片的加载方法及优化，所有的这些优化都是为了避免应用出现OOM这个问题。一个好的应用程序不仅要健壮不能出错还要方便用户使用，对于用户来说你的应用不仅要美观还要流畅，很快的呈现给他想要的。很快的加载图片除了加载的优化外还需要缓存，下面这篇博客将会讲图片缓存。 1、什么是缓存？ 缓存技术原理就是把用户访问的所有对象看作一个全集，经过算法标记哪些是用户经常访问的对象，把这些对象放到一个集合里，这个集合是全集一个子集，下一次用户再访问的时候会先从这个子集集合中查找用户要访问的对象
在过去的两篇博客已经讲了图片的基本知识和图片的加载方法及优化所有的这些优化都是为了避免应用出现OOM这个问题。一个好的应用程序不仅要健壮不能出错还要方便用户使用，对于用户来说你的应用不仅要美观还要流畅，很快的呈现给他想要的。很快的加载图片除了加载的优化外还需要缓存，下面这篇博客将会讲图片缓存。 什么是缓存？ 缓存技术原理就是把用户访问的所有对象看作一个全集，经过算法标记哪些是用户经常访问的对象，把这些对象放到一个集合里，这个集合是全集一个子集，下一次用户再访问的时候会先从这个子集集合中查找用户要访问的对象如
Glide 开源库 : 官方建议凡是使用到 Bitmap 解码 , 显示 , 缓存等操作 , 直接使用 Glide 开源库进行上述操作 , 不建议直接操作 Bitmap 对象 ;
Android加载一张图片到用户界面是很简单的，但是当一次加载多张图片时，情况就变得复杂起来。很多情况下（像ListView、GridView或ViewPager等组件），屏幕上已显示的图片和即将滑动到当前屏幕上的图片数量基本上是没有限制的。
memcached原理及介绍 memcached介绍 提速方法 : memcached特征 : memcached作用 : memcached适合做的东西 : memcached工作原理 : memcached内存算法 : memcached缓存策略 : memcached失效策略 : memcached分布式算法 : memcached与redis比较 memcached介绍 memcached是一种缓存技术,在存储在内存中(高性能分布式内存缓存服务器).目的 : 提速.(传统的都是把数据保存在关系型数据
如今的 APP 网络交互似乎已经必不可少，通过网络获取图片再正常不过了。但是，每次启动应用都要从网络获取图片，或者是想重复浏览一些图片的时候，每次浏览都需要网络获取，消耗的流量就多了，在如今的流量资费来说，肯定会容易影响用户数量。
大家好，我是 Peter，昨天群里有小伙伴咨询page cache的问题，看到网上有篇不错的文章，分享给大家。如果大家有想看的内容，欢迎给我留言。
前言：从学习Android已经有十周时间了，之前都在学习PHP脚本语言，曾经还用纯php写了一个小型论坛，虽然不难，即使你用的东西自己同样封装了，但是最终总是感觉不太舒服，后来就用了国内的ThinkPHP框架作为框架学习，然而就慢慢体验到了使用框架的好处，比如优化的程序较好，更容易学习到框架里面不错的知识模块...... 其实Android也是一样的，倘若你开发一个项目的话，一切都从零开始，嘿嘿，那你就可悲╮(╯▽╰)╭，对于开源的东西，学会选择轮子以及会用轮子对于开发项目是非常重要的，接下来介绍的轮子就
在Linux中，伙伴系统是以页为单位分配内存。但是现实中很多时候却以字节为单位，不然申请10Bytes内存还要给1页的话就太浪费了。slab分配器就是为小内存分配而生的。slab分配器分配内存以Byte为单位。但是slab分配器并没有脱离伙伴系统，而是基于伙伴系统分配的大内存进一步细分成小内存分配。
在 SDWebImage 中，设计了两种缓存 1.SDMemoryCache：它继承自 NSCache 用来实现内存缓存 2.NSFileManager：使用文件的方式来实现磁盘缓存 先来看一下 SDImageCache 的内存缓存的实现 @interface SDMemoryCache <KeyType, ObjectType> () @property (nonatomic, strong, nonnull) NSMapTable<KeyType, ObjectType> *weakCache;
当 accessOrder 参数设置为true时，存储顺序（遍历顺序） = 外部访问顺序
前言 上文已经对当今Android主流的图片加载库进行了全面介绍 & 对比 如果你还没阅读，我建议你先移步这里进行查看 今天我们来学习一下其中一个Android主流的图片加载库的使用 - Gl
由于某些设计，系统不得不频繁读取整个用户表的数据做统计过滤使用，包括但不限于按部门找匹配员工、按项目找匹配员工等等等，直接查询表，sql优化的情况下查询倒是很快也不过是几百毫秒，But但是由于这些需求本身是服务于底层的比如权限功能，所以是特别高频的调用。直接读取数据库势必会造成数据库的连接暴增，很难保证DB的稳定性，说不定哪天就扛不住挂了。因此前人将他放到Redis的String结构上了，形成了一个大Value。Redis就不用多说了，单线程的，每秒读写都是上万的，但是这种大Value以及大Key都是很容易阻塞Redis的。
减少网络流量，下载完图片后存储到本地，下载再获取同一张图片时，直接从本地获取，提升用户体验，能快速从本地获取呈现给用户。
因为目前工程无法使用第三方，只能搞一个三级缓存了三级缓存分为内存缓存，本地缓存，网络缓存；缓存的步骤依次是网络，内存，本地，然后取的顺序为内存，本地，网络。在加载图片时引用时尽量采用弱引用避免出现图片过多产生OOM.。
很多时候我们为了缩短单次请求的时间，就需要去分析请求在哪一步耗时比较大，一般越靠近应用层优化效果越大，后端程序就是请求到达路由解析到返回结果这一步骤了。
在上一篇博客 【Android 内存优化】Bitmap 内存缓存 ( Bitmap 内存复用 | 弱引用 | 引用队列 | 针对不同 Android 版本开发不同的 Bitmap 复用策略 | 工具类代码 ) 中 , 使用 LruCache 缓存内存数据 , 同时兼顾 Bitmap 内存复用 , 使用弱引用 Bitmap 对象集合维护 Bitmap 复用池 , 确保该复用池中的 Bitmap 对象寿命都很短 , 每次 GC 都会清理一遍复用池 ; 当 LruCache 中的数据由于最近不常使用 , 从 LruCache 内存中移除 , 此时将其放入 Bitmap 复用池中 , 将该 Bitmap 对象纳入复用机制管理 ;
http://blog.csdn.net/intbird/article/details/38338713
Linux 已经提供了管道、消息队列、共享内存和 Socket 等 IPC 机制。那为什么 Android 还要提供 Binder 来实现 IPC 呢？主要是基于性能、稳定性和安全性几方面的原因。
Glide的缓存机制使得 Glide具备非常好的图片缓存效果，从而使得具备较高的图片加载效率。
Android Glide是一款强大的图片加载库，提供了丰富的功能和灵活的使用方式。本文将深入分析Glide的工作原理，并介绍一些使用姿势，助你更好地运用这个优秀的库。
redis:支持比较多的数据类型(String/list/set/sortset/hash)，redis支持集合计算的(set类型支持)，每个key最大数据存储量为1G，redis是新兴的内存缓存技术，对各方面支持不完善，支持持久化操作。
对一个系统而言，保持一个系统能够持续稳定地提供服务的能力而言显得尤为重要。我们常常谈用户体验，其实良好的用户体验不仅仅指的是用户交互以及系统的易用性，也包含了系统可持续提供服务的能力。作为质量交付团队，不仅仅需要考虑被测对象背后的业务价值和给用户带来商业上的赋能，也需要考虑提供业务背后的底层服务的计算能力，因为底层服务的稳定性才能够保障上层应用的产品业务特性，以及业务带来的商业价值。
Elasticsearch 存储的基本单元是shard， ES中一个Index 可能分为多个shard， 事实上每个shard 都是一个Lucence 的Index，并且每个Lucence Index 由多个Segment组成， 每个Segment事实上是一些倒排索引的集合， 每次创建一个新的Document， 都会归属于一个新的Segment， 而不会去修改原来的Segment； 且每次的文档删除操作，会仅仅标记Segment中该文档为删除状态，而不会真正的立马物理删除， 所以说ES的index 可以理解为一个抽象的概念。
在上一篇博客 【Android 内存优化】Bitmap 内存缓存 ( Bitmap 缓存策略 | LruCache 内存缓存 | LruCache 常用操作 | 工具类代码 ) 中 , 使用 LruCache 缓存 Bitmap 数据到内存中 , 设置其最大缓存为应用可用内存的 1/8 , 将解码后的 Bitmap 对象缓存到 LruCache 中 , 避免重复使用该 Bitmap 对象时重复解码加载图片 ;
上文介绍了《C# 使用 CefSharp 内嵌网页 - 并给出 C# 与 JS 的交互示例》，本文介绍 CefSharp 的缓存实现，先来说说添加缓存的好处：
redis的数据全部在内存中，如果突然宕机，数据就会全部丢失，因此必须有一种机制来保证redis的数据在遇到突发状况的时候不会丢失，或者只丢失少量，于是必须根据一些策略来把redis内存中的数据写到磁盘中，这样当redis服务重启中，就可以根据磁盘中的数据来恢复数据到内存中。
api也提供了几个常用的动画：比如crossFade() R.anim.item_alpha_in
query_cache_size：查询缓存 OLAP 类型数据库，需要重点加大此内存缓存. 但是一般不会超过 GB. 对于经常被修改的数据，缓存会立马失效。 我们可以实用内存数据库（redis、memecache），替代他的功能。
在 Android 应用中不可避免地要显示很多图片，如果不做处理，不管图片是否显示过，每次启动时都需要从网络拉取，这就极大影响了图片加载速度和浪费用户流量，并且整个应用中的图片内存无法控制在一个总的范围内。因此，图片缓存在一个图片加载模块中很重要并且不可缺少。
你要知道的NSCache都在这里 转载请注明出处 https://cloud.tencent.com/developer/user/1605429 本篇文章首先会详细讲解NSCache的基本使用，NSCache是Foundation框架提供的缓存类的实现，使用方式类似于可变字典，由于NSMutableDictionary的存在，很多人在实现缓存时都会使用可变字典，但NSCache在实现缓存功能时比可变字典更方便，最重要的是它是线程安全的，而NSMutableDictionary不是线程安全的，在多线程环境下
说到图片加载框架，第一个想到的自然就是Glide，但是你真的了解它吗？如果面试问到相关问题你能顺利答出来吗？
在前面博客中，介绍了NSURLRequest请求类的相关使用方法，其中有介绍关于请求返回数据的缓存策略，实际上，iOS中具体缓存操作的管理是由NSURLCache类来实现的。NSURLRequest类介绍的博客地址如下：
我们的网站使用了SpringBoot推荐的模板引擎：Thymeleaf，进行动态渲染。
1、什么是堆内存？ Java 中的堆是 JVM 所管理的最大的一块内存空间，主要用于存放各种类的实例对象。 在 Java 中，堆被划分成两个不同的区域： 新生代 ( Young )、 老年代 ( Old )。 新生代 ( Young ) 又被划分为三个区域 Eden、 From Survivor、 To Survivor。 这样划分的目的是为了使 JVM 能够更好的管理堆内存中的对象，包括内存的分配以及回收。 2、堆内存的作用是什么？ 在虚拟机启动时创建。 堆内存的唯一目的就是创建对象实例，所有的对象实例
今天给大家推荐一个不错的开源库，非常的不错，可以突破系统限制，让缓存更简单，更灵活。它就是：CacheWebView。 CacheWebView CacheWebView 是 Android W
目录介绍01.整体概述说明1.1 项目背景介绍1.2 遇到问题记录1.3 基础概念介绍1.4 设计目标1.5 产生收益分析02.市面存储方案2.1 缓存存储有哪些2.2 缓存策略有哪些2.3 常见存储方案2.4 市面存储方案说明2.5 存储方案的不足03.存储方案原理3.1 Sp存储原理分析3.2 MMKV存储原理分析3.3 LruCache考量分析3.4 DiskLru原理分析3.5 DataStore分析3.6 HashMap存储分析3.7 Sqlite存储分析3.8 使用存储的注意点3.9 各种数据存
写这篇文章时候，JakeWharton 已经从 Square 离职半个月，令人唏嘘不已，追求更广阔的诗和远方想必都是大神们的宿命。当然，开源的价值不会随着你的地位、职业、企业的改变而消失或是贬值，这正是开源的魅力所在。
在一个风和日丽的下午（标准开头），突然收到用户紧急反馈，线上系统 IoTDB 查询卡住。经过众人一番排查，发现 IoTDB 在读取数据文件时使用到了 FileChannel，而 FileChannel 使用的堆外内存引发了系统 OOM。定位到问题之后，也成功帮助用户解决了问题。由这个线上问题，引出了本文的主题：FileChannel 中堆外内存的使用。
对于一个由对象存储和数据库组合驱动的文件系统，缓存是本地客户端与远端服务之间高效交互的重要纽带。读写的数据可以提前或者异步载入缓存，再由客户端在后台与远端服务交互执行异步上传或预取数据。相比直接与远端服务交互，采用缓存技术可以大大降低存储操作的延时并提高数据吞吐量。
在2014年11月5日举行的Daytona Gray Sort 100TB Benchmark竞赛中，Databricks 用构建于206个运算节点之上的spark运算框架在23分钟内完成100TB数据的排序，一举击败了该赛事2013年的冠军—Yahoo团队建立在2100个运算节点之上的Hadoop MapReduce集群，该集群耗时72分钟排序了102.5TB的数据。换句话说，Spark用了十分之一的资源在三分之一的时间里完成了Hadoop做的事情。 HadoopSpark被排序数据大小102.5 TB
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