本文旨在深入剖析JavaScript在前端缓存策略中的应用，旨在为开发者提供更为实际和详尽的指导，帮助他们更精准地把握并运用这些策略，以优化网站性能。...Web缓存：通过HTTP协议的缓存控制机制，服务器可以指定资源在客户端的缓存策略。...LocalStorage/SessionStorage缓存：利用浏览器的存储API，将数据保存在客户端。浏览器缓存策略浏览器缓存策略主要包括强缓存和协商缓存两种。...LocalStorage和SessionStorage提供了在浏览器中存储数据的能力，适合缓存非敏感数据。...综合缓存策略在实际应用中，通常会结合多种缓存策略来实现最优的性能优化，对于不同场景应用不同的缓存搭配，例如下方几种对于不经常变化的静态资源，使用强缓存。对于经常变化的内容，使用协商缓存。
那么我们只能选择SpringCache中的ConcurrentMapCache才能缓存这些不可序列化的对象，但是ConcurrentMapCache呢又不提供自动清理缓存的功能。...于是我开始自己设计一个本地的、高效的、能自动清理缓存扩展，同样它能支持SpringCache。 为了高效的清理缓存，我采用分桶策略，这一设计思想来源于ZooKeeper的Session管理。...分桶策略也是本文的精彩内容。...为了实现自动清理缓存，我继承了ConcurrentMapCache，采用分桶策略，定时清理。...• expirationInterval，桶的估计范围，如果为1分钟，那么1分钟内创建的缓存都存在一个桶，例如16:11:20和16:11:01，都会存放在16:12:00这个桶中。
Glide的缓存策略 前言 众所周知，图片加载框架的基本模式就是三层缓存。内存、文件和网络。...但Glide在缓存策略上，花费了很多心思，从而使得其在加载图片过程中，对内存的使用量非常小。 本文将分享Glide在缓存策略上使用的技巧。...这个Bitmap在图片显示时，是一个不可避免的内存消耗。 在加载图片之后，内存缓存填满，我们可以将Bitmap从内存缓存中移出。...那么，如何确定一个内存中的Bitmap是否正在显示，就成为了降低内存消耗的关键。 内存缓存的策略 既然要区分Bitmap是否正在显示。Glide的策略是从源头上，区分正在显示和没有显示的Bitmap。...综上，生命周期的监听、BitmapPool的复用、可见/不可见资源的分开缓存。是Glide缓存策略的精妙之处。 如有问题，欢迎指正。
当然，从磁盘读取图片的时候要比内存慢得多，并且应该在非ui线程中载入磁盘图片。disklrucache顾名思义，实现存储设备缓存，即磁盘缓存，它通过将缓存对象写入文件系统从而实现缓存效果。...disklrucache的实现原理： lrucache采用的是linkedhashmap这种数据结构来保存缓存中的对象，那么对于disklrucache呢？...日志文件可以看做是一块“内存”，map中的value只保存文件的简要信息，对缓存文件的所有操作都会记录在日志文件中。...每次对缓存文件操作都需要进行日志记录，我们可以不用日志文件，在第一次构造disklrucache时，直接从程序访问缓存目录下的文件，并将每个缓存文件的访问时间作为初始值记录在map中的value值，每次访问或保存缓存都更新相应...缓存策略对比与总结 lrucache是android中已经封装好的类，disklrucache需要导入相应的包才可以使用。
为了避免频繁的IO操作，常见的做法是将数据存储在内存中的缓存中，以便快速访问。然而，由于内存资源有限，缓存的大小是有限的，因此需要一种策略来淘汰缓存中的数据，以便为新的数据腾出空间。...本文将介绍一种常用的缓存淘汰策略——最近最少使用（Least Recently Used，LRU）算法，并且比较它与Caffeine和Redis中的缓存淘汰策略。...在缓存中找不到数据时，会调用fetchDataFromDB方法从数据库中获取数据，并将数据放入缓存中。Redis缓存淘汰策略Redis是一种内存数据库，也提供了多种缓存淘汰策略。...与Caffeine类似，Redis也支持LRU、LFU和基于时间的淘汰策略。在Redis中，可以使用maxmemory-policy配置项来设置缓存淘汰策略。...Caffeine和Redis都提供了LRU淘汰策略，并且还支持其他的淘汰策略，以满足不同场景下的需求。通过本文的介绍，读者可以了解到LRU算法的原理及其在实际应用中的实现方式。
本文将介绍 Java 中 Integer 缓存的相关知识。这是 Java 5 中引入的一个有助于节省内存、提高性能的特性。...Java 中 Integer 缓存实现 在 Java 5 中，为 Integer 的操作引入了一个新的特性，用来节省内存和提高性能。整型对象在内部实现中通过使用相同的对象引用实现了缓存和重用。...这种 Integer 缓存策略仅在自动装箱（autoboxing）的时候有用，使用构造器创建的 Integer 对象不能被缓存。...以后，就可以使用缓存中包含的实例对象，而不是创建一个新的实例(在自动装箱的情况下)。 实际上在 Java 5 中引入这个特性的时候，范围是固定的 -128 至 +127。...在程序中第一次使用 Integer 的时候也需要一定的额外时间来初始化这个缓存。
引言在现代Web应用中，接口设计的质量直接影响用户体验和应用性能。为了减少重复请求、提升响应速度，缓存策略成为接口设计中不可或缺的一部分。...本文将深入探讨如何在接口设计中实现缓存策略，重点介绍HTTP缓存和Redis缓存的应用，并分析如何通过高级缓存策略进一步优化系统性能。...HTTP缓存策略在API设计中的应用HTTP缓存的基本原理HTTP缓存主要通过设置特定的HTTP头信息来控制资源的缓存行为。...Redis缓存策略在API设计中的实践Redis缓存的基本原理Redis是一种高性能的内存数据库，广泛应用于缓存场景。通过将频繁访问的数据存储在Redis中，可以显著提高数据访问速度。...缓存策略的高级应用与优化缓存预热缓存预热是指在系统启动或低峰时段预先将热点数据加载到缓存中，以提高系统的响应速度。通过分析历史访问数据，可以识别出频繁访问的热点数据，并在系统启动时将其加载到缓存中。
在最近访问的项目不太可能很快再次访问的情况下，此策略非常有用。 SLRU （分段 LRU） SLRU 将缓存分为两个段：试用段和受保护段。新项目最初被放入试用期段。...FIFO （先进先出） FIFO 是最简单的缓存策略之一，其中缓存以类似队列的方式运行，首先驱逐最旧的项目，而不管其访问模式或频率如何。...TTL （Time-to-Live） 虽然不是严格意义上的逐出算法，但 TTL 是一种策略，其中每个缓存项都被赋予特定的生命周期。...两层缓存 在双层缓存策略中，我们对第一层使用内存缓存，对第二层使用分布式缓存。 RR （Random Replacement） 随机替换算法随机选择一个缓存项并将其驱逐，以便为新项腾出空间。...减少延迟的策略 以下是减少延迟的主要策略： 数据库索引 缓存 负载均衡 内容分发网络 异步处理 数据压缩 blog.bytebytego.com/p/ep110-top-5-strategies-to-reduce
小程序的缓存不仅仅是为了减少网络请求，还可以帮助提高系统的稳定性和流畅度。本文将详细介绍小程序的缓存策略与优化方法，帮助开发者在应用中合理使用缓存，提升小程序的性能。...可以在存储数据时进行压缩，或者在存储前清理不必要的数据。 使用缓存优先策略 在用户操作频繁的页面中，采用缓存优先的策略。...五、推荐参考的文章 《微信小程序性能优化实践》 本文讲解了小程序中的缓存机制、缓存策略以及如何通过优化缓存提升小程序性能。...地址：微信小程序性能优化实践 《小程序缓存策略与实践》 这篇文章详细介绍了如何在小程序中实现高效的缓存策略，包括缓存的更新、清理和优化策略。...地址：微信小程序缓存和数据存储优化六、结语缓存策略在小程序性能优化中扮演着至关重要的角色。通过合理设计缓存策略和优化缓存的使用，开发者能够显著提高小程序的响应速度和用户体验。
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
更新操作删除缓存后，查询操作没有命中缓存，先把老数据读出来后放到缓存，然后更新操作更新了数据库。于是，缓存中的数据还是老数据，导致缓存中的数据是脏的，而且还一直这样脏下去。...针对不同的业务场景，实际选用的缓存的读写策略也不同。为方便讨论，这里假定更新数据库、缓存都成功。...一个查询操作，一个更新操作的并发 首先，没有了删除cache数据的操作，而是先更新数据库中的数据，此时，缓存依然有效，所以，并发的查询操作拿的是没有更新的数据，但是，更新操作马上让缓存的失效了，后续的查询操作再把数据从数据库中拉出来...os的write back会在仅当这个cache需要失效时，才会被真正持久化，比如，内存不够了，或是进程退出了等情况，这又叫lazy write。 比如在向磁盘中写数据时采用的也是这种策略。...无论是： os层面的 Page Cache 日志的异步刷盘 消息队列中消息的异步写入磁盘 大多采用了这种策略。因为这个策略在性能优势明显，直接写内存，避免了直接写磁盘造成的随机写。
为了加快访问速度，缓存可以说无处不在，无论是计算机内部的缓存，还是 Java 程序中的 JVM 缓存，又或者是网站架构中的 Redis 缓存。...缓存虽然好用，但缓存内容可不能无限增加，要受存储空间的约束，当空间不足的时候，只能选择删除一部分内容。那删除哪些内容呢，这就涉及到淘汰策略了，而 LRU 应该是各种缓存架构最常用的淘汰策略了。...Caffeine 中的缓存淘汰策略 Caffeine 是一款高性能的 JVM 缓存框架，是目前 Spring 5.x 中的默认缓存框架，之前版本是用的 Guava Cache。...Redis 中的缓存淘汰策略 Redis 支持如下 8 中淘汰策略，其中最后两种 LFU 的是 4.0 版本之后新加的。...通过在 redis.conf 配置文件中配置如下配置项，来设置最大容量和采用的缓存淘汰策略。
在应对高并发、大数据的挑战时，精心设计的缓存策略是提高系统性能和响应速度的关键因素之一。本文将介绍一些顶级的缓存策略，涵盖了从系统读取数据到写入数据的全过程，以帮助开发者制定更高效的缓存方案。 1....读取数据策略 Cache Aside: 策略概述: 将缓存操作放在应用代码中，应用在读取数据时首先检查缓存，如果缓存中存在则直接返回，否则从数据源读取数据，并将数据加入缓存。...当数据未命中缓存时，缓存系统自动从数据源读取数据并加入缓存。 适用场景: 需要统一管理和控制数据读取过程，以确保缓存的一致性和正确性。 场景案例: 在新闻发布系统中，新闻的热度数据可能需要频繁更新。...适用场景: 写入频率较低，缓存项的有效性要求不高的情况。 场景案例: 在日志系统中，写入原始日志的频率可能相对较低，但读取时可能需要迅速获取特定时间范围内的日志数据。...在实际应用中，对不同场景采用适当的缓存策略，将有助于系统的高效运行和稳定性。
3、缓存的更新策略具体有哪些？...这是大家经常用到的一种策略模式。...这种模式主要流程如下： 应用在查询数据的时候，先从缓存Cache中读取数据，如果缓存中没有，则再从数据库中读取数据，得到数据库的数据之后，将这个数据也放到缓存Cache中。...假如初始状态缓存中没有这个数据，那请求A发现缓存中没有数据，就会去数据库中读数据，读到了数据准备写回缓存中，就在这个时候，请求B是要去写数据的，请求B在写完数据库的数据之后，又去设置了缓存失效。...以上就是目前三种主流的缓存更新策略，另外还有Refrsh-Ahead模式等由于使用的不是很常见就不详细介绍了。
3、缓存的更新策略具体有哪些？...模式 这是大家经常用到的一种策略模式。...这种模式主要流程如下： 应用在查询数据的时候，先从缓存Cache中读取数据，如果缓存中没有，则再从数据库中读取数据，得到数据库的数据之后，将这个数据也放到缓存Cache中。...假如初始状态缓存中没有这个数据，那请求A发现缓存中没有数据，就会去数据库中读数据，读到了数据准备写回缓存中，就在这个时候，请求B是要去写数据的，请求B在写完数据库的数据之后，又去设置了缓存失效。...以上就是目前三种主流的缓存更新策略，另外还有Refrsh-Ahead模式等由于使用的不是很常见就不详细介绍了。
1.为何需要缓存？ 在高并发请求时，为何我们频繁提到缓存技术？最直接的原因是，目前磁盘IO和网络IO相对于内存IO的成百上千倍的性能劣势。...通过将高频使用的数据存在离cpu更近的位置，以减少数据传输时间，从而提高处理效率，这就是缓存的意义。 2.在哪里用缓存？ 一切地方。...4.浅谈缓存的那些坑 缓存很有用，但是缓存用不好也会埋很多坑： 缓存穿透 缓存穿透是说收到了一个请求，但是该请求缓存里没有，只能去数据库里查询，然后放进缓存。...缓存击穿 上面提到的某个数据没有，然后好多请求都被发到数据库其实可以归为缓存击穿的范畴：对于热点数据，当数据失效的一瞬间，所有请求都被下放到数据库去请求更新缓存，数据库被压垮。 怎么防范这种问题呢？...解决思路要么是分治，划分更小的缓存区间，按区间过期；要么是给每个key的过期时间加个随机值，避免同时过期，达到错峰刷新缓存的目的。 缓存刷新 说到刷新缓存，其实也有坑的。
然而，随着请求量的增加，性能问题逐渐显现，缓存策略成为优化 GraphQL 性能的关键手段之一。本文将从基础概念入手，逐步深入探讨 GraphQL 中的缓存策略，并通过 C# 示例代码进行说明。...在 GraphQL 中，缓存可以应用于多个层面，包括客户端缓存、网络层缓存和服务器端缓存。 客户端缓存 客户端缓存是最常见的缓存策略之一。...在 GraphQL 中，客户端库（如 Apollo Client）通常会自动管理缓存。当客户端发送一个查询请求时，如果缓存中已经存在相同的数据，则直接从缓存中读取，而不需要再次发送请求。...通常，缓存键应包含查询的所有参数，以确保不同参数的查询不会互相干扰。 缓存失效策略：缓存数据需要定期更新或失效，否则可能会导致数据不一致。常见的缓存失效策略包括时间过期、事件驱动和显式清除。...以上就是关于 GraphQL 中缓存策略的介绍，希望能对你有所帮助。如果有任何问题或建议，欢迎留言交流！
然而，随着请求量的增加，性能问题逐渐显现，缓存策略成为优化 GraphQL 性能的关键手段之一。本文将从基础概念入手，逐步深入探讨 GraphQL 中的缓存策略，并通过 C# 示例代码进行说明。...客户端缓存客户端缓存是最常见的缓存策略之一。在 GraphQL 中，客户端库（如 Apollo Client）通常会自动管理缓存。...当客户端发送一个查询请求时，如果缓存中已经存在相同的数据，则直接从缓存中读取，而不需要再次发送请求。...通常，缓存键应包含查询的所有参数，以确保不同参数的查询不会互相干扰。缓存失效策略：缓存数据需要定期更新或失效，否则可能会导致数据不一致。常见的缓存失效策略包括时间过期、事件驱动和显式清除。...以上就是关于 GraphQL 中缓存策略的介绍，希望能对你有所帮助。如果有任何问题或建议，欢迎留言交流！
2.使用熔断机制：在系统中加入熔断机制，当数据库请求到达一定的阈值时，直接拒绝部分请求，以保护数据库不被过度访问。3.双层缓存策略：可以使用两层缓存，一层是热数据的缓存，另一层是冷数据的缓存。...5.使用高可用架构：如使用Redis的哨兵模式或者集群模式，确保Redis服务的高可用。6.备份和恢复策略：定期备份Redis数据，并确保在Redis宕机后，可以快速恢复数据。 2....3.1 缓存穿透与缓存击穿的区别 •缓存穿透 是指请求一个不存在于缓存中的数据，导致每次请求都直接查询数据库。•缓存击穿 是指大量请求同时请求一个不存在于缓存中的数据，导致数据库压力骤增。...3.2 缓存击穿的原因 缓存击穿通常发生在以下情况下： •热点数据：某个数据非常热门，但缓存中没有。•缓存失效：缓存中的数据过期，但大量请求仍在访问。...•优化数据库查询： 优化数据库查询性能，减少查询时间，可以降低缓存击穿的风险。使用合适的索引和查询优化策略。
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