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我也要
前面对三级分类请求已经做了几方面的优化，然而吞吐量还不算太理想，这个时候我们就需要使用缓存了
什么场景需要使用缓存呢？
读模式下基本的流程
伪代码及注意设置过期时间
写模式下基本的流程
这个我就不多说了，就是在写入数据库的同时把缓存也同时更新
本地缓存适用于单机应用，比如map做本地缓存，就是
如果是分布式情况下
分布式本地缓存带来的问题
1）缓存不共享
在这种情况下，每个服务都有一个缓存，但是这个缓存并不共享，水平上当调度到另外一个台设备上的时候，可能它的服务中并不存在这个缓存，因此需要重新查询。
（2）缓存一致性问题
在一台设备上的缓存更新后，其他设备上的缓存可能还未更新，这样当从其他设备上获取数据的时候，得到的可能就是未给更新的数据。
分布式缓存
数据全都放在中间件中，做到缓存数据共享，比如redis，中间件如果容量不够也可以通过集群来解决
【信息科学与工程学】计算机科学与自动化 第二百三十三篇 凤凰架构01
编号类型领域系统软件/硬件或系统集成方案及系统架构模块子模块函数名称/算法名称算法的数学分析及计算机体系架构及数据结构与算法详细设计及参数列表及数值范围设计关联知识1共识算法分布式基石状态机复制架构：Proposer/Acceptor/Learner 多节点角色模型，基于操作转移（Operation Transfer）分布式共识PaxosPaxos 协议（Prepare/Promise/Accept/Accepted 两阶段）数学基础：多数派（Quorum）投票，基于鸽巢原理保证 W+R>N 时读写集合必有
本地缓存和分布式缓存
视频平台：对于视频平台来说，用户对视频的播放速度和流畅度有较高的要求高、对单个节点性能要求较高的业务场景，本地缓存可能更适合；数据大小：如果数据量较小，且对实时性要求较高，本地缓存更适合；（2）数据一致性高：通过分布式一致性协议，分布式缓存能够保证数据在多个节点之间的一致性，减少数据不一致的问题。（1）访问速度相对较慢：相对于本地缓存，分布式缓存的访问速度相对较慢，因为数据需要从多个节点进行访问和协同。（2）减轻网络压力：本地缓存能够降低对远程服务器的访问次数，从而减轻网络压力，提高系统的可用性和稳定性。
【信息科学与工程学】计算机科学与自动化——第三百零五篇 数据中心 Scale-Up、Scale-Out、Scale-Across 100
密码法》《商用密码管理条例》《网络安全法》《数据安全法》《国家政务信息化项目建设管理办法》；《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》《反恐怖主义法》《反有组织犯罪法》；反洗钱可疑交易规则判定。《个人信息保护法》《网络安全法》《数据安全法》《反不正当竞争法》《生成式人工智能服务管理暂行办法》；《中国共产党纪律处分条例》《党内监督条例》《巡视工作条例》《审计法》《公职人员政务处分法》《反腐败/反有组织犯罪相关》《档案法》《电子签名法》《会计法》（原始凭证数字化要求）、《网络安全法》；
缓存技术：本地缓存与分布式缓存
Ehcache是一个开源的Java分布式缓存框架，由Terracotta公司开发，它是一个广泛使用的缓存框架，为Java应用程序提供了性能优化和可扩展性。Ehcache可以在Java应用程序中存储缓存数据，提供快速响应和优化性能。Ehcache还支持多个缓存策略，包括FIFO、LRU和LFU等，可以根据具体场景选择最适合的缓存策略。除此之外，Ehcache还提供了分布式缓存功能，支持多个缓存节点之间的数据同步和共享。
【信息科学与工程学】计算机科学与自动化——第三百零四篇 高性能系统开发指南01
高并发：限流、熔断、降级高性能：红包拆分、多级缓存、大Key/热Key拆分、Pipeline、线程池、RocketMQ零丢失、幂等、分布式锁、集群缩容、分批入库海量数据处理：日志分表分片、跨表查询、冷热分层、大数据引擎服务器选型系统安全：网关安全、服务器安全、云存储安全、风控、监控、测试数据一致性：缓存与数据库一致性、大厂方案、蓝绿回滚、流量一致性、流程一致性项目与团队管理：流程问题、管理问题（风险、成本、人员、文档、培训）稳定性建设：上线三板斧、线上五步闭环、混沌工程、容量规划。
【产品体系】第六十五篇 Nacos / HiClaw / HiMarket 体系01
子系统核心现象主力数学工具变更传播 fan-out / cache staleness图 fan-out 分析、概率上界 P(Tstale)、logical-clock version monotonicityHigress 网关突发限流、延迟堆积排队论 (M/G/1)、Token/Leaky Bucket ODE、Little's Law L=λWHiMarket 检索语义匹配召回、去冗余。
本地缓存与分布式缓存的优缺点、适用场景与实现分析
一、缓存的概念 在服务端编程当中，缓存主要是指将数据库的数据加载到内存中，之后对该数据的访问都在内存中完成，从而减少了对数据库的访问，解决了高并发场景中数据库容易成为性能瓶颈的问题；以及基于内存的访问速度高于磁盘的访问速度的原理（数据库读取数据一般需要从磁盘读取），提高了数据的访问速度和程序性能。 根据缓存是否与应用进程属于同一进程，可以将内存分为本地缓存和分布式缓存。本地缓存是在同一个进程内的...
【信息科学与工程学】【数据中心】 第七篇 智算中心CLOS组网整体设计
区域主要功能网络要求技术选型安全等级可用性要求训练区大规模AI模型训练，分布式计算超高带宽(100G+)，超低延迟(<1ms)，无损网络RoCEv2，PFC，DCQCN，多路径P4(最高)99.99%推理区实时AI推理，模型服务低延迟(<10ms)，高可用，弹性扩展智能负载均衡，服务网格，容器网络P3(高)99.999%公共服务区统一认证，API网关，数据服务多租户隔离，安全防护，弹性带宽VXLAN，EVPN，微隔离P3(高)99.99%存储区高性能存储，数据湖超高带宽，低延迟，高IOPSNVMe-
本地缓存、分布式缓存以及多级缓存
本地缓存、分布式缓存以及多级缓存
【信息科学与工程学】【数据中心】第三十二篇 云数据中心的计算/存储/网络的核心挑战01
状态方程: SOCk+1=SOCk−QnikΔt;: 三相电流变换到αβ坐标系: iα=32(ia−21ib−21ic), iβ=32(23ib−23ic). 计算瞬时有功功率p和无功功率q，经低通滤波器分离直流分量，反变换得基波电流，差值即为谐波指令。: 节点i的信念 bi(xi)=ϕi(xi)∏j∈N(i)mji(xi), 消息 mij(xj)=∑xiϕi(xi)ψij(xi,xj)∏k∈N(i)\jmki(xi).
【信息科学与工程学】【广告科学】第四十四篇 广告平台投放和广告计费类算法01
全行业的中国企业广告投放模型总表。行业分类依据《国民经济行业分类》（GB/T 4754—2017）的门类/大类 ，产品层参考"主营产品统计代码"行业—产品映射 ，平台算法以巨量引擎、腾讯广告等官方文档为硬支撑 ，合规部分严格对齐《互联网广告管理办法》以及2026年市场监管部门最新合规提示 。编号类型(门类)行业(大类)企业及产品内容列表投放模型投放平台投放人群欲望激发维度面向人群模式（地域/文化/年龄/角色）001A 农林牧渔01 农业北大荒/中粮：五常大米、面粉、食用油、杂粮品牌曝光 + 电商转化双轨（C
本地缓存与分布式缓存的区别及实现详解
本地缓存指的是存储在应用程序本地内存中的缓存数据。它是最直接的缓存形式，通常用于存储应用程序运行过程中频繁访问的数据。本地缓存的优势在于其访问速度非常快，因为数据就在应用程序所在的同一台机器上，不需要跨网络请求，因此延迟极低。近端缓存（Edge Caching）实际上是分布式缓存的一种特殊形式，它主要用于CDN（Content Delivery Network，内容分发网络）环境中。近端缓存将数据缓存到离用户更近的位置，以减少网络延迟，提高数据的加载速度。
【信息科学与工程学】计算机科学与自动化——第十八篇 存储系统设计 10 存储器/存储软件/存储芯片/存储盘/存储系统/存储网络01
③ MTJ电阻 → 界面：TMR=(R_AP-R_P)/R_P = 2P₁P₂/(1-P₁P₂) (Julliere模型)；③ 访问延迟模型 → 统计：平均访问延迟 = p_hot * t_dram + (1-p_hot) * t_nvm + t_migration_overhead；：① 储能电容计算 → 数学物理：所需能量 E = P * t_backup，电容 C = 2E / (V_start² - V_end²)；：① B-tree平衡 → 代数：树高 h = log_m(N)，m为扇出；
ClickHouse在农业大数据中的高效应用与实践
列式数据库作为大数据处理的核心技术，通过列存储和向量化执行引擎显著提升查询性能。ClickHouse凭借其高效的列存结构和跳跃索引技术，特别适合处理高维度、高并发的时序数据场景。在农业大数据领域，传感器产生的环境监测数据具有强时空属性，传统关系型数据库难以满足实时分析需求。通过合理的数据分区策略、物化视图预计算和分布式表设计，ClickHouse能够实现亚秒级响应，为智慧农业提供实时决策支持。本文结合农业数据的三高特征（高维度、高冗余、高缺失），详细探讨了ClickHouse在作物生长分析、病虫害预测等典型
多商户多仓库云进销存系统架构设计与落地实践
多租户架构和库存管理是云进销存系统的核心技术基础。其本质是通过数据隔离、事务一致性与实时计算能力，支撑中小连锁零售及快消分销场景下的商户独立运营与跨仓协同。关键技术包括逻辑租户隔离（tenant_id+联合主键）、Saga分布式事务保障调拨一致性、以及基于ClickHouse与物化视图的高性能库存查询。结合PDA扫码链路优化与库存单元建模，系统可稳定承载日均万级单据与百仓并发。本文聚焦多商户多仓库云进销存系统在真实业务节奏中的工程落地难点与性能攻坚路径。
RK3568(buildroot)利用squashfs+overlay实现嵌入式系统高可靠存储方案
本文详细介绍了在RK3568嵌入式平台上，基于Buildroot系统，利用squashfs只读根文件系统与overlayfs可写层相结合的高可靠存储方案。该方案能有效防止设备意外断电导致的系统文件损坏，通过内核配置、启动脚本编写及镜像制作，实现系统核心的只读保护与用户数据的持久化分离，显著提升嵌入式设备的现场稳定性。
5大创新特性：icloudpd如何重新定义iCloud照片自动化备份
iCloud照片备份不再是复杂的技术挑战。icloudpd作为一款开源命令行工具，通过其创新的架构设计和智能算法，为个人用户和企业团队提供了前所未有的iCloud照片管理解决方案。本文将深入解析icloudpd的5大核心技术突破，展示其如何重新定义数字资产管理的工作流。 ## 数字资产管理面临的核心痛点 在云存储时代，用户面临三大关键挑战：数据安全性、存储成本控制和跨平台兼容性。传统备份方案往
基于STM32的智能交通灯管理系统设计
本项目基于STM32微控制器设计了一个智能交通灯管理系统，通过多个传感器模块实现对交通灯的智能化控制。项目涉及硬件电路设计、传感器数据采集和逻辑控制实现，适用于城市交通路口或小区路口。该基于STM32的智能交通灯系统通过超声波传感器实现了流量监测，结合LED和蜂鸣器实现了自动交通信号控制，适用于城市或社区路口。基于STM32CubeMX生成的框架，编写红绿灯切换、流量监测和蜂鸣器控制的代码。以下为主循环，通过不断读取传感器数据，结合交通灯和蜂鸣器模块实现智能交通灯控制。
Claude Code 核心架构和源码解析
⑥ 基础设施层 (Utils & Infra)⑤ 服务层 (Services)④ 工具层 (Tools)③ 核心编排层 (Core Loop & Core Subsystems)② 界面层 (UI / Ink TUI)① 入口 / 初始化层 (Entrypoints & Bootstrap)动态加载主模块共享入口preAction / action交互模式非交互 / print 模式共享服务能力共享工具能力cli.tsxCLI 入口 / fast-path / 动态 import main.tsxmcp.t
Windows下Python调用D435i相机避坑指南：从SDK版本选择到RealSense Viewer报错解决
本文详细介绍了在Windows环境下使用Python调用Intel D435i相机的完整避坑指南。重点解决了SDK版本选择问题，推荐使用稳定的Intel RealSense SDK 2.54.2版本，并提供了从环境配置、常见报错解决到实际应用案例的全流程实践指导，帮助开发者高效完成相机部署与开发。
嵌套交叉验证的‘双循环’哲学：为什么你的模型评估总是不准？
本文深入探讨了嵌套交叉验证（Nested Cross-Validation）在机器学习模型评估中的关键作用，揭示了传统交叉验证方法存在的偏差问题。通过双重循环设计，嵌套交叉验证有效隔离数据，提供无偏评估，显著提升模型在真实场景中的性能预测准确性。文章还提供了工程实践中的优化策略和量化分析，帮助开发者在计算成本与评估精度之间找到平衡。
本地缓存与分布式缓存-高并发场景下缓存失效问题-分布式锁
本地缓存与分布式缓存-高并发场景下缓存失效问题-分布式锁等redis常见问题分析与记录。
手把手教你用STM32CubeMX配置I3C通信（含动态地址分配实战）
本文提供了一份基于STM32CubeMX配置I3C通信的实战指南，重点讲解了动态地址分配的实现步骤。通过详细的工程配置、从设备枚举、CCC命令使用及数据读写示例，帮助开发者快速掌握这一高效通信协议，以替代传统的I2C或SPI接口，满足多传感器连接与低功耗设计需求。
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