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技术分享 | MySQL host-cache

3.参数 host_cache_size与skip-host-cache和skip_name_resolve 的作用 host_cache_size:控制主机缓存的数量,设置为0时,禁用主机缓存,每次服务器连接时 ,服务器都会进行DNS查找,相比skip-host-cache来说,host_cache_size更加灵活,可以随时变更或禁用。 skip-host-cache:作用类似于host_cache_size,但mysql在运行时无法对该参数进行变更,并且skip-host-cache在之后的版本中已弃用。 4.如何查看host_cache表 mysql> select * from performance_schema.host_cache\G *************************** 1. =OFF 、host_cache_size=700 时,只有在刚建立连接进行 DNS 解析和 host_cache 缓存时会影响 mysql 性能,之后再次进行压测时,可以看到性能有少许的提升。

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技术分享 | MySQL host-cache

如果相同则添加到 host_cache 中然后进行权限验证; 9. 参数 host_cache_size与skip-host-cache和skip_name_resolve 的作用 host_cache_size:控制主机缓存的数量,设置为0时,禁用主机缓存,每次服务器连接时 ,服务器都会进行 DNS 查找,相比 skip-host-cache 来说,host_cache_size 更加灵活,可以随时变更或禁用。 skip-host-cache:作用类似于 host_cache_size ,但MySQL在运行时无法对该参数进行变更,并且skip-host-cache在之后的版本中已弃用。 host_cache_size=700 时,只有在刚建立连接进行 DNS 解析和 host_cache 缓存时会影响 MySQL 性能,之后再次进行压测时,可以看到性能有少许的提升。

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    Asp.Net Cache缓存技术学习

    本文参考自Fish Li的细说 ASP.NET Cache 及其高级用法 一、前言,相信大多数做网站开发的都知道缓存技术对于网站的重要性,它对于网站的性能优化起着至关重要的作用. 关于缓存的技术大致有如下几个:Memcache、Redis等等,本人才疏学浅只知道这么几个..。 二、简介 这篇随笔主要介绍的是Asp.net 自带的缓存技术Cache,因为我本人是一个Asp.Net开发者,废话不多说了,进入正题....... 1、为什么要使用缓存?

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    ES Cache: Page Cache

    操作系统视角 从操作系统的角度, page cache也称为disk cache, 是操作系统对硬盘(HDD or SSD)的缓存. OS 使用当前空闲的RAM来保存page cache, 用来加速对硬盘的访问. page cache在内核实现, 对应用程序几乎是透明的. 一般操作系统会把全部空闲的内存用作page cache. 缓存内容 page cache的缓存内容就是索引文件. 可配置项 可以配置page cache预先读取. 主要是解决操作系统重启后造成的page cache失效问题. 当Lucene读取索引文件的时候, 会自动使用page cache做索引文件的缓存. page cache的存储粒度是什么? 内存满了, 有些page cache被kernel通过类似LRU的算法释放了. 操作系统重启. page cache的淘汰算法是怎么样的?

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    ES Cache: Node Cache

    描述 NodeCache也称为QueryCache, 是在Node(机器)级别缓存的, 同一个节点上的多个shards共用的一个Node Cache. Node Cache是段级别的, 段在进行段合并而销毁的时候, 其对应的NodeCache会失效, 没有warmup. Solr Filter Cache的存储粒度是shard(某一个index在当前节点的shard), ES Node Cache的存储粒度是什么? segment. ES Node Cache与Solr的Filter Cache的warm up 区别. ES的Node Cache是以段为单位的, 当添加新段的时候, 老段的缓存不受影响, 当执行段合并的时候, 被销毁的段的NodeCache会直接失效, 没有warmup.

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    .Net cachecache更新

    </returns> public static T Get<T>(string key) { return (T)Cache[key]; } ///

    /// Adds the specified key and object to the cache. /// key</param> /// <param name="data">Data</param> /// <param name="cacheTime">Cache key)); } /// /// Removes the value with the specified key from the cache { Remove(key); } } /// /// Clear all cache

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    Could not create cache adapter cache factory not found: factory for cache adapter ““ was not regist

    RROR: Could not create cache adapter error=cache factory not found: factory for cache adapter

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    Spring cache简单使用guava cache

    This abstraction is materialized by the org.springframework.cache.Cache and org.springframework.cache.CacheManager 这样,在执行method之前每个cache都会检查是否存在 - 如果至少一个cache命中了,然后就会返回关联的值。 如果不想使用默认的cache resolver,你需要实现接口:org.springframework.cache.interceptor.CacheResolver 自定义Cache Resolution 默认的cache resolution适合于使用一个CacheManager并且没有复杂的cache resolution. 默认的,cache代理不会lock并且同样的数据也许会计算多次,这与cache的目标相悖。 在这些特殊的场景,当计算的时候,参数sync可以用来通知将cache lock cache entry.

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    lru_cachecache原理

    python中的实现 python3中的functools模块的lru_cache实现了这个功能 lru_cache查看源码解释:Least-recently-used cache decorator. 这是一项优化技术,它把耗时的函数的结果保存起来,避免传入相同的参数时重复计算。 cache使用场景:1.频繁使用 2.每一次获取代价高 3.一定时间内具有幂等性 4.压力大 5.预热(提前存入cache) ---- lru_cache(maxsize=128, typed=False # Least-recently-used cache decorator. # 缓存 -》 命中 import time @lru_cache() # 3.8后内部处理 lru_cache currsize # 如果缓存数量大于0则清除缓存 if cache_info[3] > 0: get_userinfo_list.cache_clear() return

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    技术博客】Cache应用中的服务过载案例研究

    Cache系统故障,A系统的流量将全部流到B系统,造成B系统过载。 Cache故障恢复,但这时Cache为空,Cache瞬间命中率为0,相当于Cache被击穿,造成B系统过载。 >>>>合理使用Cache应对B系统宕机 一般情况下,Cache的每个Key除了对应Value,还对应一个过期时间T,在T内,get操作直接在Cache中拿到Key对应Value并返回。 本节讨论的预防Cache宕机仅限于分布式Cache,因为本地Cache一般和A系统应用共享内存和进程,本地Cache挂了A系统也挂了,不会出现本地Cache挂了而A系统应用正常的情况。 >>>> 应对分布式Cache宕机后的恢复 不要以为成功hold住分布式Cache宕机就万事大吉了,真正的考验是分布式Cache从宕机过程恢复之后,这时分布式Cache中什么都没有。 如果后端系统有专门的工具进行Cache预热,则省去了运维的工作,等Cache热起来再发布后台系统即可。但是如果Cache中的Key空间很大,开发预热工具将比较困难。

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    DB Cache

    1 DB Cache 是以bock为单位组织的缓冲区,不同大小的BLOCK对应不同的缓冲区参数 2 DB Cache的命中率越高,访问性能就越好 3 Cache中的数据块通过散列算法实现 4 每个链上的 buffers数量,最佳的情况是每个链上只有一个buffer 5 DBWR进程控制脏数据写入 6 在DB Cache,同一个数据块中可能存在多个版本的数据 7 大表的扫描,热块冲突都可能导致闩锁的争用 CKPT搜索这些BUFFER,将脏数据写入该链,再由DBWR写入磁盘 闩锁争用: 1 热块冲突 2 数据库在某个时间段出现大量的数据块扫描、热链 使用keep pool存放大表,可以降低物理读,改善cache 命中率 使用owi观点和时间模型分析,帮助分析数据库性能 DB cache命中率低,意味着更多的物理IO、更多的闩锁使用、较低的效率。 RAC中,更多的实例间通信消息 DB cache调优,注意 free buffere waits \ writes complete waits两个性能指标

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    linux Page cache和buffer cache正解

    Page cache和buffer cache一直以来是两个比较容易混淆的概念,在网上也有很多人在争辩和猜想这两个cache到底有什么区别,讨论到最后也一直没有一个统一和正确的结论,在我工作的这一段时间 ,page cache和buffer cache的概念曾经困扰过我,但是仔细分析一下,这两个概念实际上非常的清晰。 当page cache的数据需要刷新时,page cache中的数据交给buffer cache,但是这种处理在2.6版本的内核之后就变的很简单了,没有真正意义上的cache操作。 简单说来,page cache用来缓存文件数据,buffer cache用来缓存磁盘数据。 从上面的分析可以看出,2.6内核中的buffer cache和page cache在处理上是保持一致的,但是存在概念上的差别,page cache针对文件的cache,buffer是针对磁盘块数据的cache

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    Guava Cache

    根据科普中国的定义,缓存就是数据交换的缓冲区(称作Cache),当某一硬件要读取数据时,会首先从缓存中查找需要的数据,如果找到了则直接执行,找不到的话则从内存中找。 由于特定的工作流程,使用者必须在创建Cache或者获取数据时指定不存在数据时应当怎么获取数据。

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    Service Worker Cache 和 HTTP Cache 的区别

    下列代码片段演示了 Cache-First 缓存策略的逻辑。

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    JS引擎中的Inline Cache技术内幕,你知道多少?

    为了解决JavaScript由于动态类型导致的运行性能受损问题,各大JavaScript引擎几乎都采用了IC(Inline Cache技术:即通过缓存上一次对象的类型信息来加速当前对象属性的读写访问。 本文从引例入手,以V8 JavaScript引擎(主要由于V8既是Chrome浏览器的JS引擎,也是node的JS引擎)为基础,深入分析Inline Cache机制的基本原理。 是性能最低的IC-Hit,因为需要每次对hashtable进行查找,但是megamorphic ic hit性能仍然优于IC-Miss; IC-Miss性能是最差的; 综合前文所述,仅从Inline cache

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    Go Cache

    项目地址 https://github.com/patrickmn/go-cache 学习总结 Go Cache 算是比较常用的本地缓存工具。他结构清晰,操作简单,非常实用。 因此,我们说go cache 是并发安全。这一块它提供的方法还是比较全面的,我们只看一些常用的方法。 了,这个时候因为有后台线程存在,这个cache会一直存在,不会被GC回收掉。 具体而言: 声明一个壳Cache,实际的结构体cache是壳的匿名字段。 使用runtime.SetFinalizer方法把cache里的关闭定时器方法和壳绑定。 此时壳和cache本身就全部处在可回收状态了。 GC下次运行时会回收掉壳以及壳里的cache。 使用runtime.SetFinalizer优雅关闭后台goroutine - 知乎

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    Cache总义Cache用法之页面声明

    Cache总义Cache用法之页面声明 <%@ outputCache Duration="#ofseconds" Location="Any|Client|Downstream|Server|None (10)); Response.<em>Cache</em>.SetCacheability(HttpCacheablility.Public); Response.<em>Cache</em>.SetValidUnitlExpires 三种用法 1:存:<em>Cache</em>["key"] = MyData;取: MyData = Cache["key"]; if(MyData ! (Sliding)Expiration枚举 Cache.Insert("MyData",myData,null,Cache.NoAbsoluteExpiration,TimeSpan.FromMinutes (10));//不能过一年不能小于0 Cache.Insert("MyData",myData,null,Cache.NoAbsoluteExpiration,TimeSpan.FromMinutes

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    Java Cache之 Guava Cache的简单应用.

    准备记录一下自己对Guava Cache的认识及项目中的实际使用经验. (Guava Cache是单个应用运行时的本地缓存。它不把数据存放到文件或外部服务器。 如果这不符合你的需求,请尝试Memcached这类工具) 如果你的场景符合上述的每一条,Guava Cache就适合你。 三: 核心类图 ? 刷新: Cache.refresh(K k) 个别清除:Cache.invalidate(key) 批量清除:Cache.invalidateAll(keys) 清除所有缓存项:Cache.invalidateAll () 三: 使用实例 这里更新下我在项目中常用的guava cache的实例.

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    Cache Aside Pattern

    ,有同学在评论提出,相关方案违背了“Cache Aside Pattern”的原则,故今天聊一聊Cache Aside Pattern。 另外,在讨论技术方案时,尽量不说: “你是错的,应该怎么样” “facebook不是这样,所以你是错的” 画外音:凭什么facebook就是真理?它的方案只是适合它的业务而已。 对于读请求 先读cache,再读db 如果,cache hit,则直接返回数据 如果,cache miss,则访问db,并将数据set回缓存 ? 所以,Cache Aside Pattern建议,先操作数据库,再操作缓存。 Cache Aside Pattern方案存在什么问题? 任何技术方案的设计,都是折衷。 只有适合的方案,未必有最优的方案。 技术人,不是被动接受,而要主动思考。

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