上篇总结了缓存中出现频率比较高的一些问题,今天详细说说web应用中的缓存一致性问题. 主要说以下三个方面 数据库与缓存中数据不一致出现的情形 发生不一致时的优化思路 如何保证数据库与缓存的一致性 先来讨论下结论 由于操作缓存与操作数据库不是原子的,所以非常有可能出现执行失败的情况. 假设先写数据库,再淘汰缓存:这时候如果出现写数据库成功,淘汰缓存失败,则会出现DB中是新数据,cache中是旧数据,数据不一致,此时获取数据仍然为旧数据,在cache失效之前,获取的数据均为异常数据如下: 假设先淘汰…

很久没有发表随笔了,最近工作不是太忙,抽点时间 给大家谈谈缓存吧 ; 在我从事web开发的几年实践中  接触了缓存技术 也是比较多的,在最初的 项目当中 我们用到 hibernate 的 一二级缓存,在到后期的 nosql产品  redis,memcache,还有互联网中常用的  页面缓存 oscache 缓存使用场景介绍 一级缓存是对方法层面的缓存 只是类级别的 缓存用处不大  只是在配置当中进行开启 二级缓存在SqlFactory  层次的缓存   这样的缓存配置 网上还是很多的  http…

共享cache+数据库实现缓存一致性: 1.1 memcache + mongo+定时器 1.1.1 memcache 优点:web集群共享数据 缺点:数据生命周期的不可预估性 1.1.2 mongo 优点:持久化数据 缺点:读的性能太与cache相差甚远(数据量高于数据库大小时) 1.1.3 定时器 优点:可以确保memcache数据的生命周期 缺点:浪费web服务器和数据库资源 1.2 实现要求: web集群时钟必须同步 1.3 cache的数据结构 update_lock 更新锁,确保上一…

Spring Web MVC中的页面缓存支持 ——跟我学SpringMVC系列…

介绍 本文将介绍如何在asp.net web api中利用过滤器属性实现缓存. 实现过程 1,首先在web.config文件下appsettings下定义“CacheEnabled”和“CacheTimespan”两个属性, CacheEnabled属性决定是否启用缓存 CacheTimespan决定缓存过期时间戳 如下代码所示:     <appSettings> <!--<add key="webpages:Version" value="2.0.…

目录 1. 前言2 2. 结论2 3. volatile应用场景3 4. 内存屏障(Memory Barrier)4 5. setjmp和longjmp4 1) 结果1(非优化编译:g++ -g -o x x.cpp -O0) 5 2) 结果2(优化编译:g++ -g -o x x.cpp -O2) 6 6. 不同CPU架构的一致性模型6 7. x86-TSO7 8. C++标准库对内存顺的支持7 1) 头文件<stdatomic.h> 7 2) 头文件<atomic> 8 附1:…

通常情况下Server是无状态的,在ASP.NET Web API中,我们可以让服务端响应体中产生ETag属性,起到缓存的作用.大致实现原理是: 1.服务端的响应体中返回一个ETag属性2.客户端通过If-None-Match属性把ETag的属性值传递给服务端3.服务端返回304状态码 响应体中返回ETag属性 安装CacheCow.Server 在WebApiConfig.cs中配置: using CacheCow.Server; var cacheHandler = new CachingH…

有关缓存一致性协议MESI自行百度. 提出问题:volatile在缓存一致性协议上又做了哪些事情?为啥它不保证原子性? 在缓存一致性协议下,CPU为了执行效率使用了写(存储)缓存和失效队列从而导致对用户来说指令的乱序执行 而volatile加入了内存屏障指令,每次对共享内存的写都会立即刷新存储缓存到主内存中,而每次对共享内存的读 都会先处理失效队列,从主内存中读取最新的值,所以保证了内存的可见性.而无法保证原子性.…

在 Web 开发中,img 标签用来呈现图片,而且一般来说,浏览器是会对这些图片进行缓存的. 比如访问百度,我们可以发现,图片.脚本这种都是从缓存(内存缓存/磁盘缓存)中加载的,而不是再去访问一次百度的服务器,这样一方面改善了响应速度,另一方面也减轻了服务端的压力. 但是,对于 WPF 和 UWP 开发来说,原生的 Image 控件是只有内存缓存的,并没有磁盘缓存的,所以一旦程序退出了,下次再重新启动程序的话,那还是得从服务器上面取图片的.因此,打造一个具备缓存(尤其是磁盘缓存)的 Image…

当你的项目数据量上去了之后,通常会遇到两种情况,第一种情况应是最大可能的使用cache来对抗上层的高并发,第二种情况同样也是需要使用分库 分表对抗上层的高并发...逼逼逼起来容易,做起来并不那么乐观,由此引入的问题,不见得你有好的解决方案,下面就具体分享下. 一:尽可能的使用Cache 比如在我们的千人千面系统中,会针对商品,订单等维度为某一个商家店铺自动化建立大约400个数据模型,然后买家在淘宝下订单之后,淘宝会将订单推 送过来,订单会在400个模型中兜一圈,从而推送更贴切符合该买家行为习惯的…