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本地选型(GuavaCaffeine)及性能对比

Caffeine基于java8的高性能,接近最优的库。 Caffeine提供的内使用参考Google guava的API。 4 其他高级用法4.1 用法汇总通过异步自动加载实体到中基于大小的回收策略基于时间的回收策略自动刷新key自动封装虚引用value自动封装弱引用或软引用实体过期或被删除的通知写入外部资源统计累计访问 :适用于写到数据库多级同步通过CacheWriter 可以将回写的外部储中。 (key -> createExpensiveGraph(key));4.4 统计使用情况通过使用Caffeine.recordStats(), 可以转成一个统计的集合. CacheStats提供以下统计方法ps:配置上recordStats----cache.stats()才能生效 hitRate(): 返回命中率evictionCount(): 回收数量averageLoadPenalty

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java http

HTTP1.1中的目的是为了在很多情况下减少发送请求,也即直接返回;同时在许多情况下可以不需要发送完整响应。 ,细节将随后说明)如果响应头信息:告诉器不要保留器就不会相应内容;如果请求信息是需要认证或者安全加密的,相应内容也不会被;如果在回应中不在校验器(ETag或者Last-Modified 头信息),服务器会认为缺乏直接的更新度信息,内容将会被认为不可。 一个的副本如果含有以下信息:内容将会被认为是足够新的含有完整的过期时间和寿命控制头信息,并且内容仍在保鲜期内;浏览器已经使用过副本,并且在一个会话中已经检查过内容的新鲜度;代理服务器近期内已经使用过副本 ;总之:新鲜度和校验是确定内容是否可用的最重要途径:如果副本足够新,从中提取就立刻能用了;而经器校验后发现副本的原件没有,系统也会避免将副本内容从源服务器整个重新传输一遍。

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    穿透、并发、失效之思路

    我们在用的时候,不管是Redis或者Memcached,基本上会通用遇到以下三个问题:穿透并发失效 一、穿透 ?Paste_Image.png?Paste_Image.png? 我们在项目中使用通常都是先检查中是否在,如果在直接返回内容,如果不在就直接查询数据库然后再查询结果返回。 二、并发 有时候如果网站并发访问高,一个如果失效,可能出现多个进程同时查询DB,同时设置的情况,如果并发确实很大,这也可能造成DB压力过大,还有频繁更新的问题。 我们讨论的第二个问题时针对同一个,第三个问题时针对很多。总结来看:1、穿透:查询一个必然不在的数据。 当发生大量的穿透,例如对某个失效的的大并发访问就造成了雪崩。 四、大家提问汇总 1、问题1: 如何解决DB和一致性问题? 答:当修改了数据库后,有没有及时修改

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    穿透、并发、失效之思路

    来源:https:www.jianshu.compd96906140199我们在用的时候,不管是Redis或者Memcached,基本上会通用遇到以下三个问题:穿透并发失效一、穿透? 我们在项目中使用通常都是先检查中是否在,如果在直接返回内容,如果不在就直接查询数据库然后再查询结果返回。 二、并发有时候如果网站并发访问高,一个如果失效,可能出现多个进程同时查询DB,同时设置的情况,如果并发确实很大,这也可能造成DB压力过大,还有频繁更新的问题。 我们讨论的第二个问题时针对同一个,第三个问题时针对很多。总结来看:1、穿透:查询一个必然不在的数据。 当发生大量的穿透,例如对某个失效的的大并发访问就造成了雪崩。四、大家提问汇总1、问题1:如何解决DB和一致性问题?答:当修改了数据库后,有没有及时修改

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    穿透、并发、失效之思路

    在用的时候,基本上会通用遇到以下三个问题:穿透并发失效 一、穿透 ???上面三个图会有什么问题呢? 我们在项目中使用通常都是先检查中是否在,如果在直接返回内容,如果不在就直接查询数据库然后再查询结果返回。 二、并发 有时候如果网站并发访问高,一个如果失效,可能出现多个进程同时查询DB,同时设置的情况,如果并发确实很大,这也可能造成DB压力过大,还有频繁更新的问题。 我们讨论的第二个问题时针对同一个,第三个问题时针对很多。总结来看:1、穿透:查询一个必然不在的数据。 当发生大量的穿透,例如对某个失效的的大并发访问就造成了雪崩。 四、提问汇总 1、问题1: 如何解决DB和一致性问题? 答:当修改了数据库后,有没有及时修改

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    Web 性能优--DNS

    梗概技术几乎在于网络技术发展的各个角落,从数据库到服务器,从服务器到网络,再从网络到客户端,随处可见。 跟前端有关的技术主要有:DNS ,HTTP ,浏览器,HTML5 (localhostmanifest)和 service worker 中的 cache api。 浏览器中的 DNS 有时间和大小双重限制,时间一般为几分钟到几个小时不等。DNS 时间过长会导致如果 IP 地址发生,无法解析到正确的 IP 地址;时间过短会导致浏览器重复解析域名。 LDNS 会这个域名和 IP 的对应关系,时间由 TTL 值控制。LDNS 会把解析结果返回给用户,DNS 解析结束。 DNS-over-HTTPS参考资料DNS域名解析过程无线性能优:域名收敛提升页面访问速度的前端优大法:DNS预解析也谈 HTTPS - HTTPDNS + HTTPS

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    Web 性能优--HTTP

    浏览器HTTP 通常要配合客户端(浏览器)使用才能发挥效果,所以又被称之为浏览器,是 Web 性能优的一大利器。类型浏览器分为强和协商。 另外一种分类方式,可以将浏览器分成 HTTP 协议和非 HTTP 协议。(1) 非 HTTP 协议:使用 HTML Meta 标签,开发者可以告诉浏览器是否当前页面。 HTTP HTTP1.0 字段(1) Pragma:设置资源是否,no-cache 表示不。 一些资源的最后修改时间改了,但是内容没改,使用 ETag 就认为资源还是没有修改的。浏览器行为(1) F5 刷新页面时,会跳过强,检查协商。 (2) ctrl + F5 强制刷新页面时,之间从服务端加载数据,跳过强和协商。参考资料HTTP Headers浅谈浏览器http的机制Web相关知识整理浅谈Web详谈Web

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    Java-通过Google Guava创建

    谷歌GuavaGuava介绍Guava是Google guava中的一个内模块,用于将数据到JVM内中。实际项目开发中经常将一些公共或者常用的数据起来方便快速访问。? 小案例pom.xml添加guava依赖 4.0.0 me.xueyao.cache java-demo 1.0.0 javax.cache cache-api 1.1.0 com.google.guava LoadingCache,LoadingCache在项不在时可以自动加载 LoadingCache userCache CacheBuilder的构造函数是私有的,只能通过其静态方法newBuilder 5 .initialCapacity(5) 设置最大容量为100,超过100之后就会按照LRU最近虽少使用算法来移除项 .maximumSize(100) 设置要统计的命中率 .recordStats 第一次循环时中没有数据,构建了,第二次直接命中。如果程序需要单机内,可以用该方式构建

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    android之listview图片(

    网上关于这个方面的文章也不少,基本的思路是线程+来解决。 下面提出一些优:1、采用线程池2、内+文件3、内中网上很多是采用SoftReference来防止堆溢出,这儿严格限制只能使用最大JVM内的144、对下载的图片进行按比例缩放,以减少内的消耗 先放上内类的代码MemoryCache.java:public class MemoryCache {   private static final String TAG = MemoryCache ;    放入时是个同步操作  LinkedHashMap构造方法的最后一个参数true代表这个map里的元素将按照最近使用次数由少到多排列,即LRU  这样的好处是如果要将中的元素替换,则先遍历出最近最少使用的元素来替换以提高效率 ,初始0,将通过此量严格控制所占用的堆内 private long size = 0; current allocated size  只能占用的最大堆内 private long limit

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    Java-通过Map定制简单

    在程序中,是一个高速数据储层,其中储了数据子集,且通常是短暂性储,这样日后再次请求此数据时,速度要比访问数据的主储位置快。通过,可以高效地重用之前检索或计算的数据。为什么要用? 场景在Java应用中,对于访问频率高,更新少的数据,通常的方案是将这类数据加入中,相对从数据库中读取,读效率会有很大提升。在集群环境下,常用的分布式有Redis、Memcached等。 但在某些业务场景上,可能不需要去搭建一套复杂的分布式系统,在单机环境下,通常是会希望使用内部的(LocalCache)。 方案基于JSR107规范自研基于ConcurrentHashMap实现数据JSR107规范目标为应用程序提供Java对象的功能。定义了一套通用的概念和工具。 最小开发人员使用的学习成本。最大应用程序在使用不同实现之间的可移植性。支持进程内和分布式的实现。

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    爱奇艺的Java之路,你应该知道的史!

    本文是上周去技术沙龙听了一下爱奇艺的Java之路有感写出来的。先简单介绍一下爱奇艺的java道路的发展吧。? 可以看见图中分为几个阶段:第一阶段:数据同步加redis通过消息队列进行数据同步至redis,然后Java应用直接去取 这个阶段优点是:由于是使用的分布式,所以数据更新快。 缺点:进程内无法像分布式那样做到实时更新。由于java有限,必定得设置大小,然后有些会被淘汰,就会有命中率的问题。 这里简单介绍一下爱奇艺发展的五个阶段,当然还有一些其他的优,比如GC调优,穿透,覆盖的一些优等等。有兴趣的同学可以关注公众号,联系我进行交流。 爱奇艺的的发展也是基于此之上,通过对guava cache的二次开发,让其可以进行java应用服务之间的更新。

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    Java高并发架构,雪崩、穿透之谜

    面试官心理分析其实这是问到必问的,因为雪崩和穿透,是最大的两个问题,要么不出现,一旦出现就是致命性的问题,所以面试官一定会问你。 面试题剖析雪崩对于系统 A,假设每天高峰期每秒 5000 个请求,本来在高峰期可以扛住每秒 4000 个请求,但是机器意外发生了全盘宕机。 事中:本地 ehcache + hystrix 限流&降级,避免 MySQL 被打死。事后:redis 持久,一旦重启,自动从磁盘上加载数据,快速恢复数据。? 这样的话,中不会有,请求每次都“视于无物”,直接查询数据库。这种恶意攻击场景的穿透就会直接把数据库给打死。? 击穿击穿,就是说某个 key 非常热点,访问非常频繁,处于集中式高并发访问的情况,当这个 key 在失效的瞬间,大量的请求就击穿了,直接请求数据库,就像是在一道屏障上凿开了一个洞。

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    Redis穿透、击穿、热key问题优 + 内

    Redis穿透、击穿问题优 + 内 1 背景 广交会线上举办,在第三方服务不能保证稳定性的情况下,为保证官网稳定性,新增数据聚合服务,用于数据,并保护第三方服务,且在第三方服务失败的情况下 2 实例 品牌橱窗、CF奖展品 这两个接口,其中品牌橱窗是个性数据,当用户未登录时(游客),看到的是相同的数据,用户登录之后,看到的是个性的数据(每个人看到的不同);CF奖展品无论是否登录,每个人看到的都是相同的 当请求到第三方服务失败之后,没有数据写入redis,这样大量请求时也会出现穿透 这两个接口的数据,每五分钟会改一次,所以redis中的数据需要设置(逻辑)生期(5min),以免用户永远拿到相同的数据 使用ristretto来做内,可以控制的时间、数量、大小、淘汰策略等。 经过内的优之后,压测接口的响应时间从ms级提升到了µs级,且压测锯齿明显减少。 5 结束 本文介绍了广交会项目后台用到的两种和相关的优方法。使用两级还有一个问题就是数据的实时性的问题,这里的过期时间和更新时间需要设置好,不然会出现一致性的问题。

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    维度

    在正式开始之前,先解释一下什么是维度。笔者个人理解,维度其实就是指在维度表中那些会随着时间的字段,比如用户基本资料。注:慢是一个相对的概念。 与的纬度相比,数据增长快速是事实表0x01 什么是SCD?SCD(Slowly Changing Dimensions),中文一般翻译成“维”。 维的提出是因为在现实世界中,维度的属性并不是静态的,它会随着时间的流失发生慢的。 这种随时间发生的维度我们一般称之为维,并且把处理维度表的历史信息的问题称为处理维的问题,有时也简称为处理SCD的问题。 0x02 如何处理SCD问题在《数据仓库工具箱》这本书中一共列举了5中基础维类型和3种混合维类型。我们只分享一下熟悉的4种类型。

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    Asp.Net4.0VS2010新(5):可扩展的(分布式)

    .net3.03.5时代,asp.net的outPut默认只能放于内中,但是内资源是有限的,这就导致了的无法扩展。 而asp.net4.0中允许开发人员对扩展,您可以选择把要的内容,放到内,硬件,数据库,甚至与时下流行的memcached直接对接。 以下是我摘自msdn的一段话: ASP.NET 4对输出添加了扩展点,现在允许开发人员配置一个或多个定制的输出提供器(output-cache provider)。 输出提供器可以使用任何储机制来持久内容。 这使得轻松地创建使用任何持久机制来保内容的输出提供器成为可能, 这些持久机制包括本地或远程硬盘,数据库,云储,和分布式引擎(象memcached 或 velocity)。

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    java之mybatis之

    1.mybatis自带功能。分为一级,二级。2.一级为 session ,在一个 session中 ,一个查询的 select 语句只会执行一次,根据 语句的id来判断。   User)session.selectOne(cn.sxt.vo.UserMapper.findUser,1); System.out.println(u); session.close(); }3.二级 ,是 sessionFactory 级别的,在 mybatis 中实现二级的步骤a) 首先实体类要序列,二级储的是数据文件b) 在映射中添加 cache 标签 代码@Test public

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    Java杂谈之

    ----0、最近开发涉及很多的编写,所以聊聊可能会出现的问题1、处理流程前台请求,后台先从中取数据,取到直接返回结果,取不到时从数据库中取,数据库取到更新,并返回结果,数据库也没取到 2、穿透请求中不在的数据,从而去数据库中查,数据库中也没有,所以无法加到,下次还是直接怼到数据库,所以高并发的时候就导致数据库崩了。 如发起为id为“-1”的数据或id为特别大不在的数据。这时的用户很可能是攻击者,攻击会导致数据库压力过大。解决方案:接口层增加校验,如用户鉴权校验,id做基础校验,id

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    策略优

    介绍 这里是列表文本在高并发多用户的系统中常常会使用来提升读写性能 这里是列表文本常见的如memcached, redis, 内等 现象 这里是列表文本某产品上线后不久,服务报警,看日志发现有 com.xxxx.xxxx.web.controller.login.LoginController.login(LoginController.java:119) 分析 仔细分析对应代码逻辑,可发现有如下的策略 = null) { setToCache(o) } } return o;}从上面看貌似没有问题,但仔细分析会发现当getFromDb()返回null即数据库中并不在相关数据时,每一个线程都会去执行getFromDb ()这个方法,每个请求都会穿透到db上当用户请求较大时,对数据库的压力会非常大【上面的stack仅为多台应用web中的一台】 解决 当数据库中无数据时,可以在中放一个无效的对象表明“数据为空,不需要到

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    Mybaitis 的优

    这段代码中, Mybatis一共发了两条SQL,这就好像说, Mybatis中没有,然后我们打开Mybatis的文档一看,顿时震惊? 这难道是骗人的,说好的默认开启呢…..其实不是的,默认确实是开启的,但是我们还需要配置一点东西UserMapper.xml? 看完这个图,就明白为什么get(1L)->add()->get(1L)这个过程会发3条SQL了,因为insert的时候,清空了但是就算insert,并没有影响到get(1L)的结果,但是你却把他的也清空了 ,这明显不合理,那么我们怎么优呢? 也就是我们做了两件事list由于命中率低,那么我们就不加入到中insert我们不清空那么在代码中,我们具体是怎么实现的呢?UserMapper.xml?

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    java创建本地模拟redis操作

    java创建本地,模拟redis的使用在一般的小项目中,数据量不大.但是有的时候需要使用记录一些标识或者票据之类的,比如我这边想实现,可以记录系统同时在线的用户数据,或者对其他数据的记录,减少 使用默认容量创建一个Map * private static Map cache = new ConcurrentHashMap(DEFAULT_CAPACITY); ** * 将key-value 保到本地并制定该的过期时间 ObjectInputStream(bais); cloneObject = (E) ois.readObject(); ois.close(); } catch (Exception e) { log.error(序列失败 : + key); 清除过期和删除对应的队列 cache.remove(key); } } }}3. 同时服务那边会根据你设定的过期时间去定期启动线程清理数据?

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