最近我们app的服务器吃不消了,所以我在为服务器增加缓存层之后,又想到在app端进行二级缓存以减少app对服务器的访问。我想很多app应该在项目的初期架构的时候就考虑到了这个问题,但是我当时开发这个app的时候完全不懂架构和设计模式,所以对性能根本没有考虑,导致了现在服务器经常崩溃。关于服务器的优化之后有时间再说,今天我们先来看看如何对一个app的数据的请求和缓存进行架构。 一.数据请求的分类、数据的可缓存性分析和数据同步## 如何对请求进行归类?这是个问题,在Http请求里设定了八种请求的方式,但
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 ;
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
package com.memcached.util; import java.io.BufferedWriter; import java.io.FileWriter; import java.io.IOException; import java.io.PrintWriter; import java.io.StringWriter; import java.lang.management.ManagementFactory; import java.text.SimpleDateFormat; im
译文地址:http://blog.csdn.net/androidzhaoxiaogang/article/details/7910364
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。
在您的UI中显示单个图片是非常简单的,如果您需要一次显示很多图片就有点复杂了。在很多情况下 (例如使用 ListView, GridView 或者 ViewPager控件), 显示在屏幕上的图片以及即将显示在屏幕上的图片数量是非常大的(例如在图库中浏览大量图片)。 在这些控件中,当一个子控件不显示的时候,系统会重用该控件来循环显示 以便减少对内存的消耗。同时垃圾回收机制还会 释放那些已经载入内存中的Bitmap资源(假设您没有强引用这些Bitmap)。一般来说这样都是不错的,但是在用户来回滑动屏幕
类比我们开发网站后台系统使用的缓存(比如 Redis)是为了解决程序处理速度和访问常规关系型数据库速度不对等的问题。CPU 缓存则是为了解决 CPU 处理速度和内存处理速度不对等的问题。
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 ;
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。所有图片加载框架的基本思路都是先从内存中寻找需要的数据,如果找不到转到文件中寻找,还是找不到,才会去网络下载。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。 内存低消耗的秘密 在图片加载过程中,通常来讲,内存消耗的部分在于图片的解码。我们需要根据图片的尺寸,创建一个相应尺寸的Bitmap,这个Bitmap会存入内存缓存,然后通
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。
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 ;
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。
http://blog.csdn.net/intbird/article/details/38338713
网上关于这个方面的文章也不少,基本的思路是线程+缓存来解决。下面提出一些优化: 1、采用线程池 2、内存缓存+文件缓存 3、内存缓存中网上很多是采用SoftReference来防止堆溢出,这儿严格限制只能使用最大JVM内存的1/4 4、对下载的图片进行按比例缩放,以减少内存的消耗 具体的代码里面说明。先放上内存缓存类的代码MemoryCache.java: public class MemoryCache { private static final String TAG = "MemoryC
说起缓存相关技术,老多了, memcache、redis、squid、varnish、web cache、 CDN等等。缓存技术五花八门,但这些技术间有什么共性的地方,又有什么不同的地方呢?答案肯定是有的,这次为大家分享及整理一下缓存方面的技术,主要分为三个系列展开:
AndroidUtilCode 是一个功能强大且易于使用的 Android 库。该库封装了Android开发中常用的函数库,有完整的Demo和单元测试。通过使用它封装的API,可以大大提高开发效率。该程序主要由开发中常用的utilcode和开发中很少使用的subutil两个模块组成,但 utils 有助于简化主模块。
线上某服务一直运行很稳定,最近突然就cpu百分百,rpc远程调用全部失败,并走了mock逻辑。重启后,一个小时后问题又重现。于是dump线程栈信息,但不仔细看也看不出什么问题。于是就有了一番排查历程。
@EbableMethodCache -> JetCacheInterceptor JetCacheAutoConfiguration
要想要理解透彻JMM(Java内存模型),首先我们要从CPU缓存模型和指令重排序讲起!
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
当 accessOrder 参数设置为true时,存储顺序(遍历顺序) = 外部访问顺序
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。
最近我问了很多Java开发人员关于最近12个月内他们使用的是什么大数据工具。 这是一个系列,主题为: 语言 web框架 应用服务器 SQL数据访问工具 SQL数据库 大数据 构建工具 云提供商 今天我
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。
前面的 Android-Universal-Image-Loader源码分析 和 Glide源码阅读理解一小时 分别讲述了五年前和现在最受欢迎的 Android 图片加载库。今天讲述的picasso是Square公司开源的一个Android图片加载库,可以实现图片下载和缓存功能。它 ImageLoader 和 Glide 的都有些相同和和不同点以及自己独特的点。
Rxjava,由于其基于事件流的链式调用、逻辑简洁 & 使用简单的特点,深受各大 Android开发者的欢迎。
Guava是Google guava中的一个内存缓存模块,用于将数据缓存到JVM内存中。实际项目开发中经常将一些公共或者常用的数据缓存起来方便快速访问。
Carson_Ho的Github地址 = RxJava2实战系列:从磁盘 / 内存缓存中 获取缓存数据
最近问了很多Java开发人员关于最近12个月内他们使用的是什么大数据工具。 这是一个系列,主题为: 语言 web框架 应用服务器 SQL数据访问工具 SQL数据库 大数据 构建工具 云提供商 今天我们
很多人都会说 WordPress 不够快,这是主要因为没有安装适合的缓存插件,而 WordPress 缓存插件有很多种,很多人有点迷糊,不知道怎么应该安装哪一种。
应用缓存通常分两种,本地缓存和远程缓存。本地缓存就是内存缓存 LocalCache,远程缓存就是分布式共享缓存比如 Redis。本地缓存在访问性能上远胜过远程缓存,但是在一致性上要弱一些。我们平时经常会用到的 Guava Cache 就是内存缓存技术框架。
本文实例为大家分享了XListView实现网络加载图片,和下拉刷新的功能,供大家参考,具体内容如下
此项目是一个在线文件目录的程序, 支持各种对象存储和本地存储, 使用定位是个人放常用工具下载, 或做公共的文件库. 不会向多账户方向开发.
如果你还没有 redis 集群,可以参考笔者的另一篇文章:搭建分布式 Redis Cluster 集群与 Redis 入门
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?
Glide是一个Android的图片加载和缓存库,它主要专注于大量图片的流畅加载,Glide几乎可以胜任任何你需要使用到图片从网络拉取,压缩,显示的场景。
最近大家针对preload、HTTP/2 push和ServiceWorker的浏览器缓存实现展开了激烈的讨论,而这也引起了很多人的疑惑。
一般是强引用,软引用和文件系统,Android系统中提供了LruCache,通过维护一个LinkedHashMap来保存我们需要的各种类型数据,例如我们这里需要的Bitmap。LruCache一般我们会设置为系统最大存储空间的八分之一,而它的机制就是我们常说的最近最少使用原则,如果Lru中的图片大小超过了默认大小,则会把最久使用的图片移除。 当图片被Lru移除时,我们需要手动将图片添加到软引用(SoftRefrence)中。需要维护一个软应用的集合在我们的项目中。
前面介绍了使用 Memcached 内存缓存来提高 WordPress 站点速度,看到大家留言最多的问题,就是关于 Redis 和 Memcached 的比较。今天就给大家做一个简单介绍。
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:
应用场景: 对于访问多的查询请求且用户对查询结果实时性要求不高,此时可采用mybatis二级缓存技术降低数据库访问量,提高访问速度,业务场景比如:耗时较高的统计分析sql、电话账单查询sql等。 实现方法如下:通过设置刷新间隔时间,由mybatis每隔一段时间自动清空缓存,根据数据变化频率设置缓存刷新间隔flushInterval,比如设置为30分钟、60分钟、24小时等,根据需求而定。
内存缓存是将数据存储在内存中的一种缓存实现方式。由于内存比磁盘更快,因此内存缓存通常比文件或数据库缓存更快。以下是一个示例:
需求:设计一个图片加载工具类。 要求:职责单一、可扩展性强、实现三级缓存,遵循开闭原则。
Service Worker 一个服务器与浏览器之间的中间人角色,如果网站中注册了service worker那么它可以拦截当前网站所有的请求,进行判断(需要编写相应的判断程序),如果需要向服务器发起请求的就转给服务器,如果可以直接使用缓存的就直接返回缓存不再转给服务器。从而大大提高浏览体验。
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。
这四个方案是有先后顺序的,这些方案提出顺序也意味着我当时在执行实验的顺序,可以看出这是一个糟糕的方案顺序,不记得谁说的了应该是鲁迅吧:“调参JVM是迫不得已的选择!”。
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