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高性能MySQL之缓存

高性能MySQL之缓存 MySQL中的缓存是用来避免所查询的数据需要对磁盘进行访问,我们知道,磁盘上的访问会比内存的访问速度慢得多,所以,如果你的服务器上之部署了一个MySQL的服务,那么为它配置一个大的缓存无疑是明智之举...在MySQL中,常用的缓存类型包含以下几种: 1、Innodb缓冲池 2、Innodb日志文件和MyISAM数据的操作系统缓存 3、MyISAM键缓存 4、查询缓存 今天我们简单介绍其中的1、2、...最后,也是重要的一点,MyISAM中,索引是缓存在建缓存中的,而数据文件是缓存在操作系统的缓存中的,查询语句中索引的命中和数据的命中二者是不相关的。...MySQL在解析一个查询之前,如果查询缓存是打开的,则会首先在查询缓存中去查找是否命中缓存,当发现查询命中缓存之后,会检查一遍权限(注意,此时该查询语句并没有被解析,不用生成执行计划,不用被执行),如果权限没问题...我们知道,查询缓存是为了提高查询的性能,但是如果你的查询每次都不一样,查询缓存的命中率过低,那么查询缓存有可能没有起到正向的效果,所以,查询缓存不一定会提高查询的效率,只有在查询缓存带来的资源节约大于其本身的资源小韩的时候

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本地缓存高性能之王Caffeine

软件要做到用户体验好,响应速度快,缓存就是必不可少的一个神器。...缓存又分进程内缓存和分布式缓存两种:分布式缓存如redis、memcached等,还有本地(进程内)缓存如ehcache、GuavaCache、Caffeine等。静态资源还可以用CDN来加速哦。...说起Guava Cache,很多人都不会陌生,它是Google Guava工具包中的一个非常方便易用的本地化缓存实现,基于LRU算法实现,支持多种缓存过期策略。...最后一次写操作后经过指定时间过期 refreshAfterWrite: 创建缓存或者最近一次更新缓存后经过指定时间间隔,刷新缓存 weakKeys: 打开key的弱引用 weakValues:打开value...假如一直有请求访问该key,那么这个缓存将一直不会过期。

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Caffeine实现本地高性能缓存

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。...下面是一些Caffeine的主要特点:高性能:Caffeine使用了许多优化技术来提高缓存的性能,如手动内存管理、内存对齐、无锁算法等。...低延迟:Caffeine的缓存操作通常具有非常低的延迟,可以在微秒级别完成。容量限制:Caffeine支持设置缓存的容量限制,当缓存达到容量上限时,将使用一些缓存策略来替换缓存项。...结论Caffeine是一个高性能、低延迟的本地缓存库,它提供了丰富的功能和灵活的配置选项,可以满足各种缓存场景的需求。...虽然Caffeine是一个本地缓存库,但它的设计和实现方式与分布式缓存类似,可以为我们提供一些分布式缓存中常用的功能和思路,例如缓存雪崩、缓存穿透、缓存预热等。

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高性能MySQL复制与缓存

这种类似于创建一个热备份,但是可以使用这个备份来提高性能,比如执行读操作、备份、离线 维护升级等。但是不会获得比单台服务器更好的写性能。...应用层以下的缓存:MySQL服务器有自己的内部缓存,也可以构建自己的缓存和汇总表,缓存表比许多应用层缓存更加持久,在服务器重启之后他们还存在 应用层缓存:在同一台机器的内存中缓存数据,或者通过网络存在另一台机器的内存中...但是缓存命中率低,并且可能使用更多的内存。 应用缓存之本地缓存:小,只在进程处理请求期间存在于进程内存中。...可以避免对某些资源的重复请求 应用缓存之本地共享内存缓存:中等大小,快速,难以在多台机器间同步,对小型的半静态位数据比较合适 ,但是访问非常快,通常比任何远程缓存访问都快 应用缓存之分布式内存缓存:比本地共享内存缓存大得多...写——更新:更新数据时替换掉缓存项 读时失效:采用对象版本控制 缓存对象分层:分层缓存对象对检索、失效和内存利用都有帮助,相对于只缓存对象,也可以缓存对象的ID、对象的ID组等需要一起检索的数据 预生成内容

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缓存Tair高性能使用规范

容易导致一段时间内所有流量都访问一台服务端机器,导致服务端压力过大而出现大量超时 ---- Value大小多大合适 value建议不超过50KB,value越大,服务端能承受qps越低,请求耗时越大,当value大小超过1MB时,缓存失效...---- 作为缓存使用时,不要在获取数据失败时直接重写缓存数据 获取数据失败的原因很多,但是只有在确定数据不存在的情况下,才需要重写缓存数据。...如果没有正确区分失败的情况就直接重写缓存数据,则可能会加剧失败的可能,同时会对集群造成更大的压力。例如在超时的情况下重写缓存数据,超时次数可能会更多,且有雪崩的风险。...只有出现下面其中一个返回码时,才需要重写缓存数据: NOTEXIST (-3998) - 数据不存在 EXPIRED (-3988) - 数据已过期 ---- Prefix接口相关 不要在同一个...prefixGet会优先从内存缓存中获取数据,而getRange只能通过磁盘扫描来获取数据。

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随机IOPS全面超越,腾讯CSG 存储网关高性能缓存技术详解

CSG存储网关是基于腾讯高性能、高可靠性的对象存储系统COS对外提供iSCSI、NFS和CIFS/SMB访问协议。作为一种混合方案, 帮助用户不用修改本地应用就可以把数据上传到COS。...网关可以部署在用户IDC也可以部署在腾讯上,产品形态如下所示。...缓存的大小受容量的限制只能保存一部分热点数据, 需要根据场景选择合适的缓存算法。评价缓存系统好坏一般通过命中率和延时两个指标,缓存算法一般都是在两者间权衡。...高性能腾讯CSG技术背后细节 CSG在实现的参考了这两个方案的优缺点,希望能够在并发性能的和缓存的命中率之间到达平衡, 具体实现如下: hashtable每个bucket一把锁保护节点和索引,一把全局锁保护...ioengine=libaio -iodepth=128 -direct=1 -rw=randread -bs=[32k|64k|512k] 数据对比在局部性比较好的场景随机范围80G,CSG的延时比国外知名商低

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Spring Cache && Caffeine 高性能缓存

图片Caffeine 背景Caffeine是一个高性能的Java缓存库,它基于Guava Cache进行了增强,提供了更加出色的缓存体验。...Caffeine的主要特点包括:高性能:Caffeine使用了Java 8最新的StampedLock乐观锁技术,极大地提高了缓存的并发吞吐量,使其成为一个高性能的Java缓存库。...本地缓存:Caffeine是一个基于Java 8开发的提供了近乎最佳命中率的高性能缓存库。可以说是目前最优秀的本地缓存。...这些特点使得 Caffeine 成为了一个非常受欢迎的 Java 缓存库,尤其是在需要高性能和灵活配置的场景中。如果你正在寻找一个高性能的 Java 缓存库,Caffeine 值得一试。...Caffeine 是一个高性能的 Java 缓存库,它提供了诸如自动垃圾回收、基于大小的回收、定时回收等功能。

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高性能本地缓存组件 Caffeine Cache

,感兴趣同学请提前关注&收藏 Redis 作为分布式缓存组件提供多个服务间的缓存,但是 Redis 需要网络开销,增加耗时。...本地缓存是直接从本地内存中读取数据,没有网络开销,性能更高,例如秒杀系统或者数据量小的缓存等,比远程缓存更合适。 Caffeine 介绍 Caffeine 是基于 JAVA 8 的高性能缓存库。...参考 Google Guava 的API对缓存框架重写,基于LRU算法实现,支持多种缓存过期策略。 Spring Boot 1.x版本中的默认本地缓存是Guava Cache。...如果缓存中不存在该键,则调用这个 Function 函数,并将返回值作为该缓存的值插入缓存中。get 方法是以阻塞方式执行,即使多个线程同时请求该值也只会调用一次Function方法。...当缓存超出这个容量的时候,会使用Window TinyLfu策略来删除缓存

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Caffeine高性能本地缓存框架初探

通常情况下,为了提升服务性能,使用缓存框架是一个非常常见的选择。在Java语境下,经过我查阅,Caffeine被称作地表最强Java本地缓存框架。...简介 Caffeine是Java语言的本地缓存性能框架,兼容Groovy语言,其他各位可以自行搜索。...: null 21:41:30.337 main 无缓存自定义返回: 3 21:41:30.338 main 手动赋值后返回: 2 21:41:31.360 main 缓存过期返回: null 21:41...:06.728 F-1 开始加载缓存 22:13:08.738 main FunTester2 22:13:08.747 main 异步加载返回: 100 22:13:10.748 main 缓存过期后...Future返回: 100 22:13:10.749 main 缓存过期后cache返回: null 22:13:10.750 main 无缓存返回: null 这里我们看2个信息: 加载程序是在CompletableFuture

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听说,加缓存能提高性能

理论上,在数据层之前的任意一层加缓存都能够阻挡流量,减少最终抵达数据库的操作请求: 按缓存所处位置分为 4 种: 客户端缓存:包括HTTP 缓存、浏览器缓存等 Web 缓存:例如CDN、反向代理服务等...数据请求优先走缓存,未命中缓存时才查库,并把结果缓存起来,所以缓存是按需的(Lazy loading),只有实际访问过的数据才会被缓存起来 主要问题在于: 未命中缓存时需要 3 步,延迟不容忽视(对于冷启动可以手动预热...) 缓存可能会变旧(一般通过设置 TTL 来强制更新) Read-through 直读模式下,缓存挡在数据库之前,应用程序不与数据库直接交互,而是直接从缓存中读取数据 未命中缓存时,由缓存负责查库,并自己缓存起来...也就是说,所有写操作必须先经过缓存 一般与直读式缓存相结合,虽然写操作多过一层缓存(存在额外的延迟),但保证了缓存数据的一致性(避免缓存变旧)。...此时,缓存就像数据库的代理,读写都走缓存缓存再查库或将写操作同步到数据库 Write-behind/Write-back 回写式缓存与直写式很像,写操作同样要先经过缓存,唯一的区别在于异步写入数据库,

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利用cpu缓存实现高性能程序

加入CPU缓存! CPU上增加缓存后,由于CPU缓存离CPU核心更近,所以访问速度比主存快得多!...在时间上,有些数据访问频率高(热点),多次访问之间都未被淘汰出缓存;在空间上,缓存可以同时加载相邻的数据、代码,这样函数、循环的执行都在使用缓存中的数据。...CPU缓存是分为多级的,原因是热点数据太大了!最快的缓存一定离CPU核心最近,因为体积小所以容量也最小,不能满足以MB计算的热点数据。最终发展出了三级缓存,分别称为L1、L2、L3级缓存。...,index2是L2缓存,index3就是L3缓存。...因为它对提高性能是有用的!比如nginx中存储http header的hash表。假设我们的cache size是64字节,而一个hash bucket是48字节。

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高性能缓存服务器 Nuster

Nuster 是一个基于 HAProxy 的高性能缓存服务器。...Nuster 完全兼容 HAProxy,并且利用 HAProxy 的 ACL 功能来提供非常细致的缓存规则,比如 请求地址为某某时缓存 请求参数中的 X 为 Y 时缓存 响应头中的 X 为 Y 时缓存...可以设置data-size来控制缓存数据的内存使用量。可以使用m, M, g 和 G. 默认是 1MB,同时也是最小使用量。只有 http 内容计算在内,并不包括使用缓存带来的内存开销。...如果不希望失效则设为 0 code CODE1,CODE2… 默认只缓存 200 的响应,如果需要缓存其他的则可以添加,all会缓存任何状态码。...在global添加debug, 或者带-d启动haproxy 缓存相关的调试信息以[CACHE]开头 如何缓存 POST 请求?

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开源的高性能本地缓存-Caffeine

高性能本地缓存 在将本地缓存前你肯定在想,本地缓存有么好讲的,不就是一个map么。把要缓存的数据存入map中,自己就能实现。...之前我介绍了Google的本地缓存Guava Cache,有兴趣的可以看看我的这篇文章: “Google的这个本地缓存真好用” 但是我觉得这个本地缓存用起来不是很方便,性能也并不高。...因此我推荐一个高性能本地缓存框架-Caffeine,Guava Cache的升级版,使用起来很方便。下面我们来看看它的使用示例。...removeListener():缓存失效时的监听。...一般来说查缓存有3步: 从缓存中查询,如果缓存中有值,返回 如果缓存中没有值,则从数据库中获取,并返回 将数据库中的值存入缓存中 Caffeine本地缓存也是这个逻辑,为了模拟这个逻辑,我们两次从缓存中获取

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如何打造高性能的 Go 缓存

fastcache,在它的介绍主要有以下几点特点: 读写数据要快,即使在并发下; 即使在数 GB 的缓存中,也要保持很好的性能,以及尽可能减少 GC 次数; 设计尽可能简单; 本文会通过模仿它写一个简单的缓存库...设计思想 在项目中,我们经常会用到 Go 缓存库比如说 patrickmn/go-cache库。...所以我们也可以通过提前向 OS 申请一块内存,而不是用的时候才申请内存,减少频繁的内存分配从而达到提高性能的目的。...总结 在本文中根据其他缓存库,并分析了如果用 Map 作为缓存所存在的问题,然后引出存在这个问题的原因,并提出解决方案;在我们的缓存库中,第一是通过使用索引加内存块的方式来存放缓存数据,再来是通过 OS...系统调用来进行内存分配让我们的缓存数据块脱离了 GC 的控制,从而做到降低 GC 频率提高并发的目的。

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Java高性能系统缓存的最佳实践

内存作为缓存来加速程序访问速度,是所有高性能系统都会采用的方案。 缓存思想简单,就是把低速存储的数据,复制一份放到高速存储,加速数据访问。...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?...只读缓存 VS 读写缓存 唯一区别:更新数据时,是否经过缓存。 Kafka使用的PageCache,是个典型的读写缓存。os会利用系统空闲物理内存给文件读写做缓存,这缓存叫做PageCache。...使用只读缓存来加速系统才是明智选择。 设计只读缓存又该考虑哪些问题呢? 维护缓存数据时效性 对只读缓存缓存中数据源只有一个途径:磁盘。当数据需更新时,磁盘数据和缓存副本都需更新。...总结 按读写性质,可分为读写缓存和只读缓存,读写缓存实现复杂,且只在MQ等少数情况适用。 只读缓存适用的范围更广,实现更简单。 在实现只读缓存的时候,你需要考虑的第一个问题是如何来更新缓存

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