【存储中间件】Redis核心技术与实战（五）：Redis缓存使用问题（BigKey、数据倾斜、Redis脑裂、多级缓存）、互联网大厂中的Redis bigkey是指key对应的value所占的内存空间比较大，例如一个字符串类型的value可以最大存到512MB，一个列表类型的value最多可以存储23-1个元素。如果按照数据结构来细分的话，一般分为字符串类型bigkey和非字符串类型bigkey。字符串类型：体现在单个value值很大，一般认为超过10KB就是bigkey，但这个值和具体的OPS相关。非字符串类型：哈希、列表、集合、有序集合,体现在元素个数过多。bigkey无论是空间复杂度和时间复杂度都不太友好，下面我们将介绍它的危害。

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C++ 缓存(lru结合lfu) 内存缓存系统，熟悉智能指针，互斥锁，以及常见的缓存机制

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如何清除npm的缓存？ npm缓存可以加速包的安装过程，但有时候缓存可能会出现问题，导致安装失败或者安装到旧的版本。在这种情况下，清除npm缓存可能是一个解决问题的好方法。另外，如果你使用的是npm的较新版本（如npm 7及以上），npm已经对缓存管理进行了优化，因此你可能不需要经常手动清除缓存。请注意，清除npm缓存可能会导致你在下次安装相同的包时需要重新从远程仓库下载，这可能会增加安装时间。因此，只有在确实需要清除缓存时才应该执行这个操作。参数是必需的，因为npm默认不允许你清除缓存，以防止不必要的网络流量和安装时间的增加。

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MLA——一文通透DeepSeek V2中的多头潜在注意力MLA：改进MHA，从而压缩KV缓存，提高推理速度(含让任何LLM都能用上MLA的方法) 成就本文有以下三个因素校长最近开始搞deepseek了吗？刚看了论文，没搞懂MLA那块的cache是怎么算的，我总觉得他的效果应该类似MQA才对，但是反馈是挺好的目前团队项目上的事情太多，然后近期在写那个KAN确实还没来得及看这个deepseek，我近期看下而搞之前——近几天，会先写一下它的论文解读，故本文就来了且一如既往做到，对于几乎每一个主题，都做到本博客万千读者或七月学员所说的：“还是看校长的文章好理解”，如有任何问题或任何不懂的地方，可以随时留言/评论，我会找时间尽快回复。

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全面击破工程级复杂缓存难题 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。

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Redis 中如何保证缓存与数据库的数据一致性 如果说先删除缓存，那么会出现下面这种情况，当线程 1 删除缓存之后，由于网络延迟，线程 2 先执行查询操作，没有查询到目标数据之后，就会从数据库中把旧的数据写入缓存中，然后线程 1 再更新数据库，此时虽然数据库中是更新之后的数据，但是之后再进行查询的时候，由于缓存中已经又重新被写入了旧数据，此时就会出现数据不一致的问题。先把数据写入到数据库，然后再删除缓存，这种方式其实还是存在问题，如果删除缓存时删除失败了，那么之后查询到的还是旧数据，还是存在数据不一致问题。

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什么是vue的keep-alive?它是如何实现的？具体缓存了什么内容？ 什么是vue的keep-alive?它是如何实现的？具体缓存了什么内容？

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深入解析高通SA8775与SA8295处理器架构对比：性能、缓存、GPU与功耗的全面剖析 从性能功耗到图形处理能力，SA8775和SA8295各有特点。SA8775更适合于车载系统嵌入式AI和智能座舱，提供了高效的多任务处理能力和较低的功耗。而SA8295则更加适合需要高性能图形处理的设备，如游戏手机AR/VR设备和高端笔记本，其更强大的GPU和更大缓存让其在图形密集型任务中表现出色。选择哪款芯片，取决于应用需求和预算。希望通过这样的分析，能够帮助你更好地理解这两款芯片的优势与应用场景。

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HTML5 应用程序缓存 使用 HTML5，通过创建 cache manifest 文件，可以轻松地创建 web 应用的离线版本。

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使用 Redis 实现接口缓存：提升性能的完整指南 通过 Redis 实现接口缓存，可以显著提升接口性能，减少数据库压力。以下是一个完整的实现接口缓存的步骤，以 Java 和 Spring Boot 为例。：请求不存在的数据，导致缓存失效，大量请求直接访问数据库。• 使用互斥锁：只允许一个线程更新缓存，其他线程等待。• 缓存空值：将空值存入缓存，并设置较短的过期时间。• 设置永不过期的热点数据：定期异步更新缓存。：大量缓存同时失效，导致数据库压力骤增。：缓存外部 API 的响应，降低延迟。：缓存热门数据，避免频繁访问数据库。

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【系统架构设计师】真题论文: 论大规模分布式系统缓存设计策略（包括解题思路和素材） 大规模分布式系统通常需要利用缓存技术减轻服务器负载、降低网络拥塞、增强系统可扩展性。缓存技术的基本思想是将客户最近经常访问的内容在缓存服务器中存放一个副本， 当该内容下次被访问时，不必建立新的数据请求，而是直接由缓存提供。良好的缓存设计， 是一个大规模分布式系统能够正常、高效运行的必要前提。在进行大规模分布式系统开发时， 必须从一开始就针对应用需求和场景对系统的缓存机制进行全面考虑，设计一个可伸缩的系 统缓存架构。

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【Spring框架】@Cacheable注解：缓存最佳实践 cacheable 缓存

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FPGA 常用的片上缓存方式 FPGA常用的片上缓存方式

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互联网大厂Java高级开发工程师、前美股上市教育公司技术总监，专栏作者。曾在多家互联网企业任职，涉及通信、电商、物联网、在线教育、企业信息化等多个领域。对主流开源框架、中间件、分布式、微服务等技术栈有丰富的实战经验。专注于Java软件开发领域，热衷技术分享。
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