缓存的一点思考

最新推荐文章于 2025-11-29 18:28:33 发布
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#memcached

memcached 优化方向
1.客户端序列化方式.???
2.网络IO (client 进行再缓存??)
3.客户端???
4.memcached 代理??
分布式多级缓存SDK设计的思考
m0_53157173的博客
09-19 807
分布式多级缓存SDK设计的思考
全面击破工程级复杂缓存难题
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曾经“等你生日那天”都遥远得像未来，如今却可欢愉的挥手说“下个十年见”
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本文详细探讨了缓存技术在现代分布式系统中的应用与优化，涵盖本地缓存与分布式缓存的基本概念和实际应用。分析了旁路缓存模式、读写穿透模式和异步写缓存模式，并从强一致性和最终一致性两个角度提出解决方案。针对缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿和热点key问题，提出了多级缓存、多副本、热点key拆分等策略。最后，介绍了本地缓存+双缓存方案，通过主备缓存切换、数据总线重试机制和自动校对任务，确保系统高可用性和数据一致性。
关于系统数据缓存的思考以及设计
linchonghui888的博客
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在工作中只要我们观察和思考，就会发现其实是存在不少值得完善的地方，此时应该考虑对它们进行完善，否则如果长期维护一个“丑陋”的系统，你的思维、以及审美也会随之跟着降低，以至于久而久之就觉得这种设计也挺好的，甚至后续再有类似的场景时你还是会选择这种设计。工作的本质也是一场修行，在对系统进行改进完善的过程也是自我完善的过程，简称“借物得道”，同时如果读者针对这个场景有更合适的设计也欢迎在下方一起讨论。
对缓存击穿的一点思考
Moonbow
06-20 207
对缓存击穿的一点思考前言什么是缓存击穿？避免缓存击穿的思路分析 前言 缓存（内存 or Memcached or Redis…）在互联网项目中广泛应用，本篇博客将讨论下缓存击穿这一个话题，涵盖缓存击穿的现象、解决的思路、以及通过代码抽象方式来处理缓存击穿。 什么是缓存击穿？ 上面的代码，是一个典型的写法：当查询的时候，先从Redis集群中取，如果没有，那么再从DB中查询并设置到Redis集群中。...
关于当前后台服务器之中使用缓存的一点思考
ArroGance_X的博客
11-10 1174
前言 本文章只是个人心路历程，只是给予个人的思考思路。并不是绝对的正确答案。 今天 是的主要事情发生在今天，本在百无聊赖之际，想完善一下过去的写的一个小工具类。@Cache与@CacheClear注解。 //主要作用与方法上，简单来说就是将某个方法迅速的写入Redis缓存之中 public @interface Cache{ //内部怎样实现并不是重要的 } // 主要作用与方法上，当方法成功运行之中，便会清空某个记录在Redis缓存之中的数据 public @interface CacheClear{
关于缓存行填充的一点思考
annotation_yang的博客
11-23 980
关于缓存行填充的一点思考Java6的处理方式Java7的处理方式Java8的处理方式，采用注解最后在看看Disruptor中防止伪共享的方式。 1.此文是记录我学习缓存行填充的一点思考，之前对缓存行填充只是有浅显的了解。 2.我不会从很基本的地方说起，这不是入门缓存行填充的文章。 3.看了很多关于缓存行的文章，但是很少去提及对象头是怎么缓存的，很疑惑。 我们要明白，缓存行填充主要解决的是伪共享...
关于缓存问题的思考与总结
qq_44654974的博客
12-26 1266
缓存问题
初识Redis · 缓存
更新各种计算机技能~
04-29 1197
我们在Redis的学习中，逐渐了解到了Redis的用途是可以用来当作内存数据库，缓存，消息队列等，虽然现在消息队列的中间件有了更多的选择，但是仍然不影响Redis在内存数据库和缓存中的地位。今天我们就来学习Redis作为缓存的时候，需要注意哪些事项以及对应的缓存更新策略。废话不多说，进入主题。
缓存种类与缓存更新策略总结
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11-03 2116
首先只要使用缓存就要做好出现一致性问题的准备，即使是强一致更新策略也无法保证完全一致，之后可以根据自己的需要选择对应的更新策略更新策略选择读写穿透策略配置类信息，对一致性要求不高、读多写少的数据或者在多处修改的数据，使用读写穿透策略可以降低复杂度，简化代码，一致性要求不高的本地缓存也同样适用，可以解决缓存间不一致的问题旁路更新策略常规场景，最常用的缓存更新策略，能很大程度上解决缓存不一致问题，可以覆盖除读写穿透策略的使用情况外的绝大多数场景强一致更新策略。
http缓存小记
weixin_42790916的博客
04-21 2584
缓存的重要性 缓存一般针对不经常进行更新的静态资源 缓存的原理是在首次请求之后保存一份请求资源的响应副本，当用户再次发起相同的请求后，如果判断缓存命中则拦截请求，将之前存储的响应副本返回给用户，从而避免重新向服务器发起资源请求 缓存的技术种类有很多，例如代理缓存、浏览器缓存、网关缓存、负载均衡及内容分发网络等，它们大致可分为两类：共享缓存和私有缓存，共享缓存指缓存的内容可以被多个用户使用，如公司架设的web代理，私有缓存是指只能单独被用户使用的缓存，如浏览器缓存 http缓存是前端开发中最常接触的缓存机制
聊一聊缓存和数据库不一致性问题的产生及主流解决方案以及扩展的思考
Java技术攻略的博客
03-16 371
1、无论选择下列那种方式先更新缓存，再更新数据库先更新数据库，再更新缓存先删除缓存，再更新数据库先更新数据库，再删除缓存如果是在多服务或是并发情况下，其实都有可能产生数据不一致性。不过在这四种选择中，平常都会优先考虑后两种方式。并且市面上对于这后两种选择，也已经有一些解决方案。在谈解决方案之前，我们先看看需要解决的问题我们要如何保证这两段代码一起执行成功？【先删除缓存，再更新数据库】在读写并发时，会产生一个缓存旧数据，而数据库是新数据的问题，这该如何解决呢？
SpringBoot篇（缓存层）
m0_74825466的博客
01-01 1360
企业级应用主要作用是信息处理，当需要读取数据时，由于受限于数据库的访问效率，导致整体系统性能偏低。应用程序直接与数据库打交道，访问效率低为了改善上述现象，开发者通常会在应用程序与数据库之间建立一种临时的数据存储机制，该区域中的数据在内存中保存，读写速度较快，可以有效解决数据库访问效率低下的问题。这一块临时存储数据的区域就是缓存。使用缓存后，应用程序与缓存打交道，缓存与数据库打交道，数据访问效率提高springboot技术提供有内置的缓存解决方案，可以帮助开发者快速开启缓存技术，
详解CPU缓存预读与分支预测
禅与计算机程序设计的艺术
02-21 3125
而现代 CPU 都是多核心的，进程可能在不同 CPU 核心来回切换执行，这对 CPU Cache 不是有利的，虽然 L3 Cache 是多核心之间共享的，但是 L1 和 L2 Cache 都是每个核心独有的，如果一个进程在不同核心来回切换，各个核心的缓存命中率就会受到影响，相反如果进程都在同一个核心上执行，那么其数据的 L1 和 L2 Cache 的缓存命中率可以得到有效提高，缓存命中率高就意味着 CPU 可以减少访问 内存的频率。，加载某个数据时会加载其附近的数据，第一段代码遍历数据是纵向遍历的。
【分布式】多级缓存架构，缓存预热，进程缓存，caffeine本地缓存，Lua脚本与语法，nginx+openResty+lua网管缓存，缓存同步方案Canal ，高并发压测
qq_50446805的博客
08-16 1812
Nginx能干嘛反向代理集群(携带负载均衡)静态资源服务器(动静分类)网关（多级网关）OpenResty是一个基于nginx的高性能web平台，用于更方便的搭建web服务和网关，可以是的网关更具有高并发能力、可扩展能力、动态网关能力。配合nginx，有完整的nginx能力可以基于lua进行扩展可以使用lua进行自定义的逻辑处理官网地址：https://openresty.org/cn。
Django缓存策略：Redis、Memcached与数据库缓存对比
qq_42568323的博客
11-29 1018
摘要： Django缓存策略对比Redis、Memcached与数据库缓存，通过合理配置显著提升Web应用性能。Redis作为高性能键值存储，支持主从配置和复杂数据结构；Memcached则适合简单键值对的高并发场景；数据库缓存适用于小型项目。Django提供统一API支持多级缓存（全站/视图/模板/低级API），并可通过装饰器实现条件缓存。合理选择缓存策略可降低服务器负载，提高响应速度和用户体验。 （字数：150）
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4G 中的分组调度.zip
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1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
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allegro目录下缓存文件
05-14
<think>好的，我现在需要处理用户关于Allegro目录下缓存文件的清理或管理问题。首先，用户可能指的是Allegro PCB设计软件，或者是某个名为Allegro的其他软件的缓存。我需要先确认这一点。 根据用户之前的问题，他们提到的是查找与Allegro目录下缓存文件相关的方法，可能是在使用该软件时遇到了存储空间问题或性能问题。接下来，我需要思考常见的缓存管理方法，适用于大多数软件，特别是设计类软件。 首先，手动清理缓存文件。通常，软件会在特定目录下生成缓存，用户可以通过文件资源管理器导航到该目录，手动删除文件。但需要确认缓存的位置，可能是默认的安装路径下的某个子文件夹，比如在Windows中可能是`C:\Users\用户名\AppData\Local\Allegro`或者安装目录内的`cache`文件夹。用户可能需要显示隐藏文件才能看到AppData目录。 其次，软件内置的清理工具。许多软件提供清理缓存的选项，可能在设置或首选项中，比如在“文件”或“工具”菜单下的“清理临时文件”选项。需要指导用户查找这些选项的位置。 另外，第三方清理工具如CCleaner可能也能识别Allegro的缓存路径，但使用第三方工具需要注意安全性和正确性，避免误删重要文件。 自动化脚本也是一个方法，可以编写批处理或Shell脚本定期清理，但需要用户有一定的技术能力来设置任务计划或cron作业。 权限问题也需考虑，缓存文件可能被系统或软件占用，导致无法删除，建议用户在清理前关闭相关进程，或者使用管理员权限操作。 还需要注意区分缓存和配置文件，避免误删重要设置。建议用户备份整个Allegro目录，或在删除前确认文件类型，比如临时文件通常以.tmp或.cache为扩展名。 用户可能遇到的问题包括找不到缓存位置、删除后缓存重新生成、删除后软件运行异常等，需要针对这些情况给出建议，比如检查软件设置中的缓存路径配置，或联系技术支持。 最后，根据用户提供的参考引用，虽然提到了Spring Cache的注解，这可能不直接相关，但可以联想到某些软件可能通过配置管理缓存机制，但需要排除不相关的信息，专注于文件系统层面的操作。 总结步骤：确认缓存位置，手动删除或使用软件工具，设置自动清理，处理权限问题，备份重要数据。同时提醒用户注意事项，确保操作安全有效。</think>关于Allegro目录下缓存文件的清理与管理，以下是分步解决方案： ### 一、定位缓存文件路径 1. **默认存储位置** Windows系统通常位于： `C:\Users\<用户名>\AppData\Local\Allegro\cache` 或 `C:\Program Files\Allegro\cache` （需启用系统隐藏文件可见性[^1]） 2. **通过软件设置确认路径** 打开Allegro软件 → 菜单栏选择`Tools` → `System Settings` → 查找`Cache Directory`或`Temporary Files`选项 ### 二、清理方法 #### 手动清理 ```powershell # Windows示例（管理员权限运行） Remove-Item -Path "C:\Allegro\cache\*" -Recurse -Force ``` ```bash # Linux/macOS示例 rm -rf ~/.allegro_cache/* ``` #### 通过软件功能清理 1. Allegro 17.4+版本： `File` → `Cleanup` → 勾选`Temporary Files`和`Design Cache` 2. 部分版本路径： `Route` → `Database` → `Check and Clean` ### 三、自动化管理 1. **创建清理脚本** ```batch :: Windows批处理脚本clean_cache.bat taskkill /IM allegro.exe /F timeout /t 5 del /Q "C:\Allegro\cache\*.*" ``` 2. **设置定时任务** Windows任务计划程序创建每周执行的清理任务 ### 四、缓存优化建议 1. 修改`env`文件配置（路径：`$ALLEGRO_SITE\env`）： ```ini set cache_dir = D:\custom_cache # 指定独立硬盘分区 set cache_max_size = 2048 # 单位MB ``` 2. 使用RAMDisk工具将缓存映射到内存（适用于高频操作场景） ### 五、注意事项 1. **清理前务必**： - 关闭所有Allegro进程 - 备份`cache`目录中的`.cpm`和`.dml`文件（可能包含设计数据） 2. **异常处理**： 若清理后出现异常，尝试： ```powershell # 重建缓存索引 allegro.exe -repair_cache ```
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