缓存addtransient addsingleton addscoped

lvm+ssd缓存 附samba配置

注:一般不用在未挂载前创建samba,视实际情况而定(客户现场掉盘后samba服务异常,直接导致服务器掉盘卡死,先临时起samba服务,但需要考虑系统盘大小与业务持续写入情况,避免samba服务器根分区爆满) parted -s /dev/nvme0n1 mklabel gpt mkpart CAC ......
缓存 samba lvm ssd

Redis的作用,数据类型,缓存穿透,击穿和雪崩,Redis的索引模式【杭州多测师_王sir】

一、Redis的作用:1.缓存数据,存在内存当中,效率非常高,比存储型数据快上千倍2.计数器,比如用户访问了多少次,点赞数统计3.可以限制 IP 的访问频率4.可以设置失效时间,可以用来设置优惠券到期时间5.任务队列:比如到货通知,内容更新6.排行榜:redis 的有序集合类型非常适合处理榜单和排序 ......
雪崩 Redis 缓存 索引 作用

WSReset代表Windows Store Reset,它的功能是清除Windows Store应用商店的临时文件、缓存和设置。当你遇到Windows Store应用商店相关问题时,例如无法下载或更新应用程序、无法打开应用商店等,使用WSReset可以尝试解决这些问题

WSReset是Windows操作系统中的一个命令行工具,它用于重置Windows Store应用商店的缓存和设置。 具体来说,WSReset代表Windows Store Reset,它的功能是清除Windows Store应用商店的临时文件、缓存和设置。当你遇到Windows Store应用商店 ......
商店 Windows Store WSReset 问题

应用缓存

# 一、应用缓存的定义、分类和应用场景(是什么) ## 1.1 定义 定义:是一种以空间换取时间为手段,以提升响应速度为目标的技术方案。通常情况下使用可快速存取的介质去替代慢速存取的介质或者复杂计算的内容。举例:使用Redis缓存人员数据,避免从数据库直接查询,提升整体的QPS。 空间换时间:多创建 ......
缓存

ReadyDrive 是什么: ReadyDrive 利用了固态硬盘的快速读取和写入速度,将其作为硬盘缓存使用。它可以通过缓存磁盘访问模式和频繁访问的文件,加快系统的响应速度和数据的读取效率

ReadyDrive 是 Windows Vista 和更高版本中引入的一项技术,它利用闪存驱动器(如固态硬盘)作为硬盘缓存,以提高系统的启动速度和应用程序的加载速度。下面是对 ReadyDrive 的详细解释: ReadyDrive 是什么: ReadyDrive 利用了固态硬盘的快速读取和写入速 ......
缓存 ReadyDrive 速度 硬盘 固态

ReadyBoost 是什么: ReadyBoost 是一种在 Windows 操作系统中使用外部闪存设备作为虚拟内存缓存的技术。它允许将 USB 闪存驱动器或类似的闪存设备用作额外的内存存储,以加快系统的读写速度和响应时间

ReadyBoost 是 Windows 操作系统中的一个功能,它可以利用闪存驱动器(如 USB 闪存驱动器)作为辅助内存来提高系统的响应速度和性能。下面是关于 ReadyBoost 的详细解释: ReadyBoost 是什么: ReadyBoost 是一种在 Windows 操作系统中使用外部闪存 ......
闪存 ReadyBoost 内存 设备 系统

SuperFetch 是什么: SuperFetch 是一种内存管理技术,它利用空闲内存缓存经常使用的应用程序和文件,以提高它们的访问速度。通过分析用户的使用习惯和模式,SuperFetch 可以预测用户可能会使用的应用程序和数据,并在空闲时间将其加载到内存中

SuperFetch 是 Windows 操作系统中的一个功能,旨在提高程序的启动速度和系统响应时间。下面是关于 SuperFetch 的详细解释: SuperFetch 是什么: SuperFetch 是一种内存管理技术,它利用空闲内存缓存经常使用的应用程序和文件,以提高它们的访问速度。通过分析用 ......
SuperFetch 内存 空闲 应用程序 程序

python闭包应用之装饰器-缓存计算

def decorator(func): dic = {} print(dic, '....') def wrapper(*args): if args in dic: print(f'no calculator, dic ={dic}') return dic[args] value = func ......
闭包 缓存 python

5.4 高速缓存存储器

考虑这样一个计算机系统,其中每个存储器地址有m位,形成2的m次方个不同地址,这样一个机器的告诉缓存被组织成一个有S=2的s次方个高速缓存组的数组。每个组包含E个高速缓存行,每个行是由B=2的b次方字节的数据块组成的,一个有效位指明这个行是否包含有意义的信息,还有t个标记位,唯一标识存储在这个高速缓存 ......
存储器 缓存 高速 5.4

springboot:整合redis解决缓存击穿,缓存雪崩,缓存穿透

一、缓存穿透 一个在缓存和数据库都不存在的数据,而用户不断发起请求,借此攻击数据库,造成数据库压力过大。比如请求 id < 0 的数据 解决方案: 接口校验、限流 布隆过滤器 缓存空值,设置过期时间短些 @GetMapping("/penetrate") public String cachePen ......
缓存 雪崩 springboot redis

防缓存穿透利器-布隆滤器(BloomFilter)

### [布隆过滤器](https://so.csdn.net/so/search?q=布隆过滤器&spm=1001.2101.3001.7020) - [1、布隆过滤器原理](https://codeleader.blog.csdn.net/article/details/130256000#1_ ......
滤器 利器 缓存 BloomFilter

应用缓存

# 一、应用缓存的定义、分类和应用场景(是什么) ## 1.1 定义 定义:是一种以空间换取时间为手段,以提升响应速度为目标的技术方案。通常情况下使用可快速存取的介质去替代慢速存取的介质或者复杂计算的内容。举例:使用Redis缓存人员数据,避免从数据库直接查询,提升整体的QPS。 空间换时间:多创建 ......
缓存

三级缓存---解决 Spring 循环依赖

# 1. 循环依赖 ## 1.1 什么是循环依赖 首先,什么是循环依赖?这个其实好理解,就是两个 Bean 互相依赖,类似下面这样: """ @Service public class AService { @Autowired BService bService; } @Service publi ......
缓存 Spring

缓存一致性问题

数据不一致解决方案 Cache Aside Pattern 这是比较经典的解决方案,总的来说就是在数据查询的时候: (1)先查询缓存,如果缓存中有数据的话直接返回缓存中的数据; (2)如果缓存中没有数据,则从数据库中进行数据获取,而后再将查询到的数据更新到缓存中; (3)在进行数据数据更新的时候,先 ......
一致性 缓存 问题

【补充】Django缓存与内置信号

# 【一】缓存的介绍 ## 【1】什么是缓存 - 简单概括就是将对数据库操作查询所得到的数据放入另外一台机器上(缓存)中 - 当用户再次请求时,直接去缓存中拿,避免对数据库的频繁操作,加快数据的显示时间 - 需要知道的是,缓存里面的数据一般都设置有超时时间,缓存一般用在数据变化不大,实时率不高的情况 ......
缓存 信号 Django

Elasticseach 的查询缓存

关于 Elasticsearch 的查询缓存,你想知道的都在这里 原文地址Elasticsearch 中有多种查询缓存,当一个查询请求执行后,他可能会被缓存下来,但是哪些查询会被缓存,哪些不会缓存,缓存了什么内容,什么时候失效,手册中并没有很系统的阐述,并且文档中也存在一些疑点,导致整个查询缓存体系 ......
缓存 Elasticseach

IOS开发-实现图片缓存优化性能

在Objective-C中,可以这么实现图片的本地缓存: 1. 创建一个用于存储图片的缓存文件夹; 2. 根据图片URL构建缓存文件名; 3. 检查缓存路径是否存在,如果存在直接读取缓存图片; 4. 不存在则从网络下载图片; 5. 保存图片到缓存,以名称cacheFilename; 6. 以后再加载 ......
缓存 性能 图片 IOS

Redis多级缓存

什么是多级缓存 传统缓存的问题 传统的缓存在请求到达Tomcat后,先查询Redis,如果未命中则查询数据库,存在以下问题: 请求要经过Tomcat处理,Tomcat的性能成为整个系统的瓶颈 Redis缓存失效时,会对数据库产生冲击 多级缓存就是充分利用请求处理的每个环节,分别添加缓存,减轻Tomc ......
缓存 Redis

分布式缓存

单点redis的问题 数据丢失问题:Redis是内存存储,服务重启可能会丢失数据。解决:数据持久化 并发能力问题:单节点并发能力不足。解决:主从集群,读写分离。 故障恢复:需要自动的故障恢复手段。解决:Redis哨兵,实现健康检测和自动恢复。 存储能力问题:单节点Redis难以满足海量数据存储。解决 ......
分布式 缓存

对安装Linux的服务器进行缓存清除

对安装Linux的服务器进行缓存清除 原创 二河小鱼 人文历史与科学技术 2023-07-11 18:10 发表于江西 收录于合集 #服务器99个 #Linux运维101个 #清除缓存1个 安装Linux的服务器缓存过高导致服务器运行速度慢 第一步,查看当前服务器中Linux系统的状态。 命令:fr ......
缓存 服务器 Linux

缓存

# 缓存 > 缓存,是一种减少I/O读写和CPU计算,以提升性能的手段。 # 缓存的使用 主要用在需要频繁读某些不变动,或者变动较少的数据的场景。一般使用场景是:应用中使用缓存,需要读数据时,先去缓存中查询。缓存中没有的话,再查数据库,查到数据后返回结果,并将结果写到缓存中。 ## 缓存分类 ### ......
缓存

实现concurrentHashMap与redis两级缓存

一、 实现concurrentHashMap与redis两级缓存 以下是一种使用ConcurrentHashMap和Redis实现两级缓存的示例代码: import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org. ......
concurrentHashMap 缓存 redis

如何提高缓存命中率

这种问题的话,肯定是要提前设置好缓存的 第二要有相对严格的双写一致策略,只要数据库数据发生变化,就要主动更新缓存,可以用binlog,代码层面可以用读写锁限制写的请求 第三要使用定时任务固定刷新 第四要有判空操作,一般的缓存使用,如果不存在的key,可能会前往db进行查询,可以打破这一规则,至于用什 ......
命中率 缓存

如何使用C#中的Lambda表达式操作Redis Hash结构,简化缓存中对象属性的读写操作

Redis是一个开源的、高性能的、基于内存的键值数据库,它支持多种数据结构,如字符串、列表、集合、散列、有序集合等。其中,Redis的散列(Hash)结构是一个常用的结构,今天跟大家分享一个我的日常操作,如何使用Redis的散列(Hash)结构来缓存和查询对象的属性值,以及如何用Lambda表达式树 ......
表达式 缓存 属性 对象 结构

67.requireJS的核心原理是什么(如何动态加载的如何避免多次加载的如何缓存的)

#### 67. requireJS 的核心原理是什么?(如何动态加载的?如何避免多次加载的?如何 缓存的?) ``` require.js 的核心原理是通过动态创建 script 脚本来异步引入模块,然后对每个脚本的 load 事件进行监听,如果每个脚本都加载完成了,再调用回调函数。 ``` 详细 ......
缓存 requireJS 原理 核心 动态

122.get和post请求在缓存方面的区别

#### 122. get 和 post 请求在缓存方面的区别 相关知识点: ``` get 请求类似于查找的过程,用户获取数据,可以不用每次都与数据库连接,所以可以使用缓存。 post 不同,post 做的一般是修改和删除的工作,所以必须与数据库交互,所以不能使用缓存。因此 get 请求适合于请求 ......
缓存 方面 post 122 get

springboot 使用caffeine 并监控本地缓存

1、添加依赖 <dependency> <groupId>com.github.ben-manes.caffeine</groupId> <artifactId>caffeine</artifactId> </dependency> 2、添加配置 package com.example.demo.c ......
缓存 springboot caffeine

将Gradle缓存的jar包转移到maven本地仓库

Gradle构建工具 gradle可以通过指定仓库地址为本地maven仓库地址和远程仓库地址相结合的方式,避免每次都会去远程仓库下载依赖库。这种方式也有一定的问题,如果本地maven仓库有这个依赖,就会从直接加载本地依赖,如果本地仓库没有该依赖,那么还是会从远程下载。但是下载的jar不是存储在本地m ......
缓存 仓库 Gradle maven jar

CI3利用MYSQL,文件缓存实现消息队列

1、MYSQL新建一张自动编号的表c_mq,当用户提交表单申请,便向表中插入一条记录,并获取编号,用于缓存文件的命名,保证不会重复 2、当用户提交表单信息时,将表单值存入缓存文件 3、创建监控器方法,读取缓存文件内容,并插入MYSQL表中 代码: 后台: 用户提交表单值,生成缓存文件,插入c_mq记 ......
队列 缓存 消息 文件 MYSQL

python实现ttl缓存

import time import functools import threading def ttl_cache(func): cache = {} lock = threading.Lock() @functools.wraps(func) def wrapper(*args, **kwar ......
缓存 python ttl