缓存简单讲解

最新推荐文章于 2025-09-09 21:43:45 发布

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#缓存

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下面地址讲了缓存集体失效，分级缓存等常见问题

http://www.cnblogs.com/zhengyun_ustc/p/rule2.html

下面地址讨论了关于全缓存，半缓存，基于统计的缓存，设计智能缓存以及各种常见缓存问题

http://bbs.chinaunix.net/thread-3744450-1-1.html

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cache高速缓存简单讲解与验证

AKGWSB 's blog

06-20

3875

前言上次做计算机系统的实验，做到一个高速缓存的实验，不过实验内容比较简单，就是验证一下不同的数据存取方式对缓存命中率的影响（通过运行时间体现）因为我上课全程摸鱼，所以今天来回顾一下高速缓存这个内容，加深映像（高速缓存介绍什么是高速缓存高速缓存是介于cpu和内存之间的一级存储器。访问cpu高速缓存的速度要快于访问内存，因此高速缓存常常用来加速cpu的运算。你可以在任何一本介绍计算机基础的课本上找到类似的图（图片源百度图片）来描述计算机的各种存储器：高速缓存基本原理 cpu的速度远远快于内存，

批处理命令，自动登陆redis服务器，执行清空缓存操作

sunyf

10-31

1570

1、手写一个VB执行文件 “temp.vbs”，如存放到 c:\temp.vbs 路径下。 ' * Company: ChangYouTianXia ' * @author sunyf ' * date: 2013-6-28 下午6:08:51 ' * @version 1.0 ':::::::::远程登陆后执行相关命令:::::::::: dim WshShell Set Ws...

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MyEclipse提示内存不足

千里之行始于足下

07-26

184

做项目的时候，MyEclipse提示内存不足，我本本内存2G的呀。错误提示大概如下: MyEclipse has detected that less than 5% of the 64MB of Perm Gen (Non-heap memory) space remains. It is strongly recommended that you exit and restart ...

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https://blog.csdn.net/mldwyy/article/details/80066135

myeclipse2014运行项目后出现两个javaw.exe 如何去掉不是运行项目的一个进程

童龙辉的博客

08-10

2124

首先上图：这个是每个开发小伙伴刚运行一个项目是的状态。windows 任务管理器中能找到2个javaw.exe的进程。当我们关闭myeclipse2014自带的Tomcat后发现只剩下一个javaw.exe 的进程很多小伙伴就问了这不是正常情况么，其实在正常安装完毕myeclipse 2014后的运行状况就是这样子的那么今天我们要做的就是去掉其中一个javaw.exe 首先我们去...

MyEclipse

xiayanghui的博客

04-25

155

用MyEclipse开启远程Debug调试，这样可以方便调试测试服务器上的代码

讲解Nginx服务器中设置本地浏览器缓存的简单方法

09-30

Nginx提供了一个简单易用的方法来控制浏览器缓存的行为，也就是通过配置expires指令来实现。 expires指令是Nginx中用于控制HTTP响应头中“Expires”和“Cache-Control”字段的工具。这个指令可以让服务器告诉浏览器...

mysql数据库缓存只是讲解

01-15

- **客户端方案**：实现相对简单，但增加了客户端的复杂性，并可能导致网络流量的增加。 - **中间代理方案**：可以更好地管理数据库连接和负载均衡，减少客户端的负担，但可能会引入额外的延迟。京东在实际应用中...

【缓存】缓存中常见的4种问题分析以及解决方案

暂七师师长常乃超

10-08

1万+

由于最近要准备换工作，同时最近在“Redis中国用户组”上关注了一系列Redis的活动，想要总结一下，Redis当做缓存使用过程中的一些常见问题。一、前提 1.文中相关术语（1）缓存命中：终端用户访问加速节点时，如果该节点有缓存住了要被访问的数据时就叫做命中，如果没有的话需要回原服务器取，就是没有命中。（百科）（2）过期时间： EXPIRE，

本地及服务器如何清除redis缓存

Mr.Xie的博客

08-14

1万+

1、本地环境清除redis缓存我用的redis管理工具是RedisDesktopManager，安装可参考https://blog.csdn.net/lihua5419/article/details/80661826 清除缓存命令为flushall，如下图所示： 2、服务器上清除redis缓存我们服务器用的是Linux系统，我是用putty进行管理的，同上登陆服务器，任意文件...

网页缓存清理

weixin_34240657的博客

09-29

109

java clearWebViewCache() public void clearWebViewCache(){ //清理Webview缓存数据库 try { deleteDatabase("webview.db"); deleteDatabase("webviewCache.db"); } catch (Exceptio...

清理web服务器缓存

machinecat0898的专栏

06-28

5183

tomcat5：清空一下目录的东东，整个localhost都可以删掉。 D:\Program Files\apache-tomcat-5.5.28\apache-tomcat-5.5.28\work\Catalina\localhost weblogic：忘了...

删除MyEclipse Configuration Center中Personal sites

君醉酒的博客

09-05

5350

在software界面右边有个My Software 在那里找到你的那个地址点上之后右上角有个红叉子删除就行。如下图：

【杂类】应对 MySQL 处理短时间高并发的请求：缓存预热

2301_79816047的博客

09-09

736

缓存预热（Cache Warm-up）核心要点说明是什么系统启动或高峰前，主动加载热点数据到缓存的过程。为什么防止冷启动时大量请求穿透到数据库，导致数据库崩溃。何时做1. 系统重启后2. 每日低谷期（如凌晨）3. 已知的高并发活动前（如大促、秒杀）。怎么做1. 全量预热：启动时加载所有热点。2. 增量预热：定时任务更新热点。3. 分级预热：本地缓存+分布式缓存。。

PHP - OPcache 字节码缓存 - 学习/实践

"代码"的日常搬运

09-07

1188

本文介绍了PHP官方字节码缓存扩展OPcache的作用与使用方法。OPcache通过将PHP脚本预编译为字节码并存储在共享内存中，显著提升PHP应用性能。主要内容包括：OPcache的工作原理（缓存字节码、共享内存机制）、安装启用方法（Linux系统安装及php.ini配置）、关键配置参数（内存分配、缓存文件数等）、状态监控方式以及性能优化建议。文章还提供了生产环境推荐配置、常见问题解决方案，并强调OPcache与APCu、Redis等工具的互补性。通过合理配置OPcache，可有效降低PHP脚本重复编译开

【数据库】Redis详解：内存数据库与缓存之王

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一个普通程序员的成长记录簿

09-09

411

Redis是一个开源的内存数据结构存储系统，支持多种数据类型（字符串、哈希、列表等），具有高性能、持久化和高可用特性。它支持事务、发布订阅、集群等功能，常用于缓存、消息队列等场景。Redis提供主从复制、哨兵和集群模式确保高可用，并通过RDB/AOF实现持久化。与Python等语言集成方便，可通过redis-py等客户端库操作。典型应用包括缓存穿透防护、分布式锁等，通过内存存储和丰富数据结构实现毫秒级响应。

缓存无处不在

qq_39741838的博客

09-07

790

摘要：缓存通过存储常用数据在高速介质中，实现"空间换时间"提升效率。硬件层面有CPU缓存、磁盘缓存；操作系统层面包括内存缓存和DNS缓存；应用层面涵盖Web缓存(浏览器/CDN)、数据库缓存和应用缓存(Redis等)。从CPU到CDN，缓存无处不在，显著降低延迟、减轻负载，是现代计算和互联网流畅体验的关键技术支撑。不同层级缓存协同工作，构建了高效的数据访问体系。

Redis入门（部署、持久化、缓存问题）

hahai_的博客

09-08

691

本文介绍了Redis的三种部署方式及常见问题解决方案。单机部署适合小规模场景，主从部署实现读写分离，哨兵模式提供高可用性。针对缓存穿透、击穿和雪崩问题，分别提出了空对象缓存、分布式锁和随机TTL等解决方案。此外，详细对比了RDB和AOF两种持久化机制的特点及适用场景，RDB适合快速恢复，AOF则提供更高数据安全性。文章包含具体配置示例和操作步骤，为Redis的实际应用提供了全面指导。

详细讲解一下深度缓存算法

02-11

### 深度缓存算法原理深度缓存通常指的是多级缓存架构，旨在通过分层的方式提高数据访问效率。每一层都有不同的特性，靠近应用的一端通常是较小但快速响应的第一级缓存；而远离应用程序的位置则是较大容量、较低速度的最后一级缓存。 #### 多级缓存的工作机制当请求到达时，系统会先查询第一级缓存。如果命中（即找到所需数据），则立即返回结果给客户端。如果没有命中，则继续向下一层查找直到最后一级缓存或原始数据源为止。每次未命中的情况都会触发更新操作，使得最近使用的数据项被加载到更高级别的缓存中以便未来更快获取[^2]。 #### 实现详解为了更好地理解如何实现一个多级缓存结构，下面给出一个简单的 Python 示例，该示例模拟了一个双层 LRU 缓存： ```python from collections import OrderedDict class LRUCache: def __init__(self, capacity: int): self.cache = OrderedDict() self.capacity = capacity def get(self, key: str) -> any: if key not in self.cache: return None value = self.cache.pop(key) self.cache[key] = value # Move to end (most recently used) return value def put(self, key: str, value: any) -> None: if key in self.cache: self.cache.pop(key) elif len(self.cache) >= self.capacity: self.cache.popitem(last=False) # Remove least recently used item self.cache[key] = value class MultiLevelCache: def __init__(self, level1_capacity: int, level2_capacity: int): self.level1_cache = LRUCache(level1_capacity) self.level2_cache = LRUCache(level2_capacity) def fetch_data(self, key: str) -> any: data = self.level1_cache.get(key) if data is None: data = self.level2_cache.get(key) if data is not None: self.level1_cache.put(key, data) # Promote from Level 2 to Level 1 return data def store_data(self, key: str, value: any) -> None: self.level1_cache.put(key, value) self.level2_cache.put(key, value) # Example usage of multi-level cache system multi_level_cache = MultiLevelCache(3, 5) for i in range(6): multi_level_cache.store_data(f'key_{i}', f'value_{i}') print(multi_level_cache.fetch_data('key_0')) # Output should be 'value_0' ``` 此代码片段展示了两个级别的LRU缓存工作方式，并说明了如何在一个两级体系结构内管理数据流动。请注意，在实际应用场景下，可能会涉及到更多复杂因素如并发控制等。