基于memcached for java 实现通用分布式缓存和集群分布式缓存

最新推荐文章于 2025-10-20 20:33:17 发布

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本文作为优快云博客的一个示例，虽然未提供具体的技术内容，但通常这类博客会涵盖软件开发、编程技巧、技术趋势等内容。假设该篇博客讨论的是关于软件开发中常见的问题及其解决方案。

http://blog.youkuaiyun.com/zhouzhiwengang/article/details/53154112

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第02课：主流分布式缓存方案的解读及比较

Jin_Kwok的博客

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分布式缓存一般被定义为一个数据集合，它将数据分布（或分区）于任意数目的集群节点上。集群中的一个具体节点负责缓存中的一部分数据，整体对外提供统一的访问接口。分布式缓存一般基于冗余备份机制实现数据高可用，又被称为内存数据网格（IMDG，In-Memory Data Grid）。在云平台飞速发展的今天，作为提升应用性能的重要手段，分布式缓存技术在工业界得到了越来越广泛的关注和研发投入。本文将介绍三种分...

提示工程实战：分布式缓存的性能调优方法

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本文将以"问题定位→架构优化→配置调优→数据策略→访问优化"为主线，结合Redis实战案例，详细讲解分布式缓存性能调优的完整流程。你将学到如何通过监控指标识别瓶颈，如何调整集群架构、配置参数、数据策略和客户端访问方式，最终实现缓存性能的显著提升。瓶颈定位：通过监控指标（命中率、内存碎片、延迟）和压测工具，识别性能问题根因架构优化：合理规划Redis Cluster的分片数、副本配置，启用读写分离分担负载配置调优：优化内存分配器、IO线程、网络参数，减少内存碎片和网络延迟数据策略。

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5个强大的Java分布式缓存框架推荐

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在开发中大型Java软件项目时，很多Java架构师都会遇到数据库读写瓶颈，如果你在系统架构时并没有将缓存策略考虑进去，或者并没有选择更优的缓存策略，那么到时候重构起来将会是一个噩梦。本文主要是分享了5个常用的Java分布式缓存框架，这些缓存框架支持多台服务器的缓存读写功能，可以让你的缓存系统更容易扩展。

剑指offer之java缓存总结，从单机缓存到分布式缓存架构

隐风的博客

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为什么要用缓存（读多写少，高并发） 1、提高读取吞吐量 2、提升应用程序性能 3、降低数据库成本 4、减少后端负载 5、消除数据库热点 6、可预测的性能

高可用分布式缓存系统：设计原理与实践

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本文系统介绍了分布式缓存系统的设计与实现。主要内容包括：缓存基础原理（存储器层次结构、局部性原理）、常见算法（LRU实现）、多级缓存架构（本地+Redis+数据库）。重点分析了缓存典型问题及解决方案：缓存穿透（布隆过滤器/空值缓存）、击穿（分布式锁）、雪崩（随机过期时间）、一致性（先更新DB再删除缓存）。提供了完整的Java实现示例，涵盖数据分布策略（一致性哈希）、缓存预热、监控告警等关键环节，并总结了缓存设计原则和最佳实践。通过合理应用这些技术，可构建高可用、高性能的分布式缓存系统。

【进阶篇】Java 项目使用 Redis 实现分布式缓存的思考全过程

weixin_43248862的博客

03-11

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在笔者近 3 年的 Java 一线开发经历中，尤其是一些移动端、用户量大的互联网项目，经常会使用到 Redis 分布式缓存作为解决高并发的基本工具。但在使用过程中也有一些潜在的问题是必须要考虑的，比如：数据一致性、缓存穿透和雪崩、高可用集群等等。

分布式缓存策略

坚定目标，超越自我

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在分布式系统中，缓存策略对于提高系统性能、减少数据库压力、提升用户体验至关重要。

《深入分布式缓存-从原理到实践》笔记

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《深入分布式缓存-从原理到实践》笔记

memcached-1.4.15：高性能分布式内存缓存系统

多个 Memcached 实例可以部署在不同的服务器上，形成一个分布式的缓存集群，通过一致性哈希算法或其他分片策略将数据分散存储，实现水平扩展和负载均衡。尽管服务端由 C 编写，但 Memcached 的一大优势在于其开放...

Java架构师缓存架构设计

赵广陆

10-11

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目录 1 导学 2 高性能概述 2.1 高性能的定义和衡量指标 2.2 如何实现高性能的计算机系统或软件程序 2.3 木桶理论 2.4 如何实现计算机系统或软件程序的高性能 3 多级缓存设计 3.1 浏览器缓存 3.2 CDN缓存 3.3 负载均衡的缓存 3.4 进程内缓存 3.5 分布式缓存 4 缓存技术方案 5 如何进行缓存拆分 6 缓存持久化和集群 6.1 缓存持久化 6.2 缓存集群

大数据领域 HDFS 分布式缓存应用实践

SuperAGI2025

10-12

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在大数据处理领域，数据访问效率直接决定了整个系统的性能表现。HDFS分布式缓存作为Hadoop生态系统中的关键优化技术，通过智能地将频繁访问的数据存储在计算节点本地，显著减少了网络传输开销，提升了数据处理速度。本文将带领读者深入探索HDFS分布式缓存的设计原理、实现机制和应用实践，从基础概念到高级优化，全方位解析这一提升大数据处理效率的核心技术。我们将通过生动的类比、详细的代码示例和真实案例分析，帮助读者掌握如何在实际项目中有效配置、使用和优化HDFS分布式缓存，解决数据密集型应用面临的性能瓶颈问题。

【嵌入式AIoT】系统架构与轻量化模型部署：面向智能家居与工业监测的边缘智能终端实战设计

12-21

内容概要：本文系统介绍了嵌入式AIoT应用场景的实战方法与实践路径，涵盖从场景选择、系统架构设计到AI模型部署、通信与数据管理的全流程。重点阐述了嵌入式系统与人工智能、物联网技术的融合，强调在资源受限环境下实现感知、分析与决策一体化的智能终端系统。文章详细解析了感知层、边缘计算层和云端服务层的协同机制，突出边缘侧数据处理与轻量化AI模型优化的重要性，并倡导以实际需求为导向，避免“为AI而AI”的设计误区。同时，强调系统稳定性、远程维护和长期运行能力的建设。; 适合人群：具备嵌入式系统基础、物联网或AI相关背景，有一定开发经验的工程师或工作1-3年的技术研发人员；适用于希望深入理解AIoT系统集成与实战落地的学习者。; 使用场景及目标：①智能家居、工业监测、智慧农业等分布式智能系统开发；②在算力、功耗受限的嵌入式设备上实现AI推理与边缘智能；③构建高效、可靠、可维护的端云协同AIoT系统。; 阅读建议：建议结合实际硬件平台进行项目化学习，边学边练，重点关注系统架构设计、模型优化与通信协议选型，注重整体系统思维的培养，而非仅关注单一技术点。

基于Python 的UART 文件传输工具

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基于Python 的UART 文件传输工具，基于Pyside6的GUI界面

C# 基于 Onnx 与 P2PNet 的人群检测与计数系统源码实现

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基于C#编程语言与Onnx运行时环境，本文档详细阐述了一种利用P2PNet架构实现人群密度估计与个体计数的技术方案。该方案通过解析预训练模型，实现了对图像或视频流中人群分布的精准检测，并提供了可靠的计数功能。核心内容包括模型加载与推理流程的完整实现、数据处理管道的构建以及性能优化策略的探讨。本文旨在为相关领域的开发人员提供一个清晰、可复现的参考实现，着重于工程实践的严谨性与代码模块的可用性。所有实现代码均经过结构化组织与详细注释，以确保其易于理解与集成。资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！

Theoretical Machine Learning Notes (Princeton COS511)

12-21

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结（summarization）预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类根据数据配置(setting,是否有标签，可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...

食堂线上预约点餐系统_一个基于现代Web技术构建的面向学校企业及园区食堂的综合性数字化餐饮服务平台_该系统旨在通过线上化流程彻底革新传统食堂就餐模式_核心功能模块包括用户端小程序.zip

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Unity STL文件导入工具该工具为Unity引擎提供标准STL格式三维模型文件的导入功能，支持二进制与ASCII两种编码格式的解析。通过集成此插件，开发者可直接在Unity编辑器中加载由各类CAD软件或三维扫描设备生成的STL模型文件，无需借助第三方转换软件进行格式预处理。核心特性包括： 1. 完整几何数据解析：精确读取顶点坐标、法线向量及三角面片拓扑关系 2. 自适应材质分配：根据模型几何特征自动生成并配置基础材质球 3. 内存优化机制：采用流式加载技术处理大型STL文件，避免编辑器卡顿 4. 坐标系统转换：自动校正不同三维软件坐标系差异，确保模型方向一致性技术实现层面，插件通过托管DLL封装了经过优化的STL解析算法，在保证读取精度的同时维持了较高执行效率。导入后的模型将自动生成标准网格组件，支持Unity光照系统、碰撞体生成及导航网格烘焙等后续处理流程。该工具适用于机械设计展示、三维打印预览、工业仿真等需要频繁交换CAD数据的开发场景，显著简化了从工程设计到实时渲染的工作流程。资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！

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