最近在做博客系统的时候,由于很多页面都有右边侧边栏,内容包括博客分类信息,归档日志,热门文章,标签列表等,为了不想每次访问页面都去查询数据库,因为本身这些东西相对来说是比较固定的,但是也有可能在网站后台添加分类.标签等信息的情况,于是我将其信息缓存到一个到ServletContext上下文中,这样不同的用户都可以获取到相关信息.为了解决刷新的问题,有两种方法: (1)当你有修改的时候,重新查一下数据库,更新缓存值: (2)创建定时任务,每隔一段时间查数据进行更新: 思考再三,选择第二种方案,因为

缓存更新类如下: /// <summary> /// 缓存更新类 /// </summary> /// <typeparam name="T">缓存对象</typeparam> public class UpdateCacheHelper<T> { /// <summary> /// 计时器 /// </summary> private System.Threading.Timer timer; ///

今天安装phpcmsv9后更新缓存出现链接被重置的错误,..找了半天原因. . .原来是apache配置里面的keepAlive显示的是off,,应该将其改为on...然后重新启动apache....

Ubuntu 11 更新语言插件, 更新时 提示正在更新缓存”“正在等待jockey-backend退出”,然后就不动了. 解决方案: 在终端中键入ps -e | grep jockey 系统会显示一组执行程序号码(?) 在终端中输入sudo kill 号码

在我们使用分布式缓存Redis或者Memcached编写更新缓存数据代码时,我们总是会犯一个逻辑错误.先删除缓存,然后再更新数据库,而后续的操作会把数据再装载的缓存中.试想,两个并发操作,一个是更新操作,另一个是查询操作,更新操作删除缓存后,查询操作没有命中缓存,先把老数据读出来后放到缓存中,然后更新操作更新了数据库.于是,在缓存中的数据还是老的数据,导致缓存中的数据是脏的,而且还一直这样脏下去了. 我不知道为什么这么多人用的都是这个逻辑,所以,我想写这篇文章说一下几个缓存更新的Design P

项目中需要使用app本地css.js,并且可以根据服务下发自动更新本地css.js.测试发现只要更新后的css或者js和更新前路径一致,webview加载的还是更新前的css.js.怀疑是webview本身缓存了css.js. 使用很多原生方法比如: [[NSURLCache sharedURLCache] removeAllCachedResponses];[[NSURLCache sharedURLCache] setDiskCapacity:0];[[NSURLCache sharedUR

当单页面的系统在重新部署更新时,此时正在浏览网页,并且已经在网页内的用户,始终会使用老的js与css文件,一直在使用已经缓存了的静态资源. 所有的缓存问题焦点都在index.html上,只要index.html刷新即可重新获取代码. 出处:https://www.cnblogs.com/mamimi/p/9179244.html 想到的一个较好的解决方案: webpack打包时,设置一个唯一的打包字符串(比如:当前时间戳),存到一个文件里(最好是json文件,此文件不缓存): 将打包字符串存在

var aa = sessionStorage.getItem('datInfo');//获取缓存数据 name = aa.user; var names = '张三'; sessionStorage.setItem('name',names); 利用layui进行数据缓存更新,主要代码如下 var keyDatas = layui.sessionData('myData'); var userInfo = keyDatas.user; userInfo.pic=res.data; layui.

第一步 修改web,config <!--定义数据库连接--> <connectionStrings>  <add name="NorthwindConnectionString" connectionString="Server=USERRYRDB;Database=Northwind;UID=sa;pwd=密码" providerName="System.Data.SqlClient"/> </con

http://my.oschina.net/immk/blog/193926 动机与需求:现在有两台服务器A和B,由于A的存储随时会挂(某些原因),所以需要B机器上有A的备份,并且能够与A同步更新 一.crontab定时任务 发现了crontab这个东西 简单实践了一下,把使用的过程写到下面: 首先是编辑一个文件,这个文件在一个很不好找的位置,但crontab提供了一个命令可以直接用vi打开这个文件 crontab -e 文件打开以后要在文件末尾加上一行: * * * * * mkdir /us

显示/取消显示隐藏文件 command + shift + .

查看webpack所有的版本及更多信息 npm info webpack 查看webpack所有的版本 npm info webpack versions 查看webpack最新的版本 npm view webpack version 查看局部webpack版本 npm ls webpack 查看全局webpack版本 npm ls webpack -g

1.为什么要使用缓存 由于服务器.数据库.网络等资源有限,无法支撑越来越多的请求与计算量,所以将一部分数据放在缓存中,以此减小薄弱环节的计算量和请求流程. 网站中缓存的应用场景:        1:可以缓存整个页面的html,提高访问响应能力:        2:针对局部页面元素进行缓存:        3:对复杂数据的结果进行缓存,例如一个查询需要结合多个数据集,然后根据这些数据集进行相应的运算,即使每个子集查询有缓存,但还是需要额外的运算,这种情况可以考虑缓存计算后的结果.        4

本文来源于caoz梦呓公众号高并发专辑,以图形化.松耦合的方式,对互联网高并发问题做了详细解读与分析,"技术在短期内被高估,而在长期中又被低估",而不同的场景和人员成本又导致了巨头的方案可能并不适合创业公司,那么如何保证高并发问题不成为创业路上的拦路虎,是每一个全栈工程师.资深系统工程师.有理想的程序员必备的技能,希望本文助您寻找属于自己的"成金之路",发亮发光.   目录: 场景及解决方法解读 认识负载 数据跟踪 脑图.caoz大神公众号分享 参考资料   秉承知

今日内容概要 celery介绍,架构 celery 快速使用 celery包结构 celery执行异步任务 celery执行延迟任务 celery执行定时任务 django中使用celery 定时更新轮播图接口 内容详细 1.celery介绍,架构 # celery: 分布式(放在多台机器)的 异步任务 框架 Celery是一个简单.灵活且可靠的,处理大量消息的分布式系统 Celery is a project with minimal funding, so we don't support

一.缓存雪崩 缓存雪崩我们可以简单的理解为:由于原有缓存失效,新缓存未到期间(例如:我们设置缓存时采用了相同的过期时间,在同一时刻出现大面积的缓存过期),所有原本应该访问缓存的请求都去查询数据库了,而对数据库CPU和内存造成巨大压力,严重的会造成数据库宕机.从而形成一系列连锁反应,造成整个系统崩溃. 缓存正常从Redis中获取,示意图如下: 缓存失效瞬间示意图如下: 缓存雪崩的解决方案: (1)碰到这种情况,一般并发量不是特别多的时候,使用最多的解决方案是加锁排队,伪代码如下: 加锁排队只是为了

转载请注明原文地址:http://www.cnblogs.com/ygj0930/p/7742996.html 一:业务场景 基于Android系统的设备上投放广告,诸如:地铁广告屏.自助服务机器上的广告位等. 二:业务难点 广告投放的主要矛盾集中于:广告的本地缓存与及时更新. 广告本地缓存的必要性:图片.视频都是比较吃流量的内容,在不停轮播过程中,如果每展示一张图片.播放一个视频,都实时从服务器拉取,那么广告播多久,流量就消耗多久,这样明显是不合算的. 广告更新的时效性:广告不是一成不变的,往

Redis缓存能够有效地加速应用的读写速度,就DB来说,Redis成绩已经很惊人了,且不说memcachedb和Tokyo Cabinet之流,就说原版的memcached,速度似乎也只能达到这个级别.今天主要讲讲在使用Redis时经常遇到的几个问题.缓存雪崩.缓存击穿.缓存穿透.缓存预热.缓存更新.缓存降级. v缓存雪崩 缓存雪崩,是指在某一个时间段,缓存集中过期失效.所有原本应该访问缓存的请求都去查询数据库了,而对数据库CPU和内存造成巨大压力,严重的会造成数据库宕机.从而形成一系列连锁反应

1.缓存更新策略 1.LRU/LFU/FIFO算法剔除:例如maxmemory-policy 2.超时剔除,过期时间expire,对于一些用户可以容忍延时更新的数据,例如文章简介内容改了几个字 3.主动更新:代码控制生命周期,对于一些必须实时更新的数据,例如金额 策略 一致性 维护成本 LRU/LFU/FIFO算法剔除 最差 低 超时剔除 较差 低 主动更新 强 高 2.缓存粒度问题 1.通用性:全量属性最好 2.占用空间:部分属性最好 3.代码维护:表面上看全量属性最好 大部分应用来说都是缓存

目录 Redis之缓存雪崩.缓存穿透.缓存预热.缓存更新.缓存降级 1.缓存雪崩 2.缓存穿透 3.缓存预热 4.缓存更新 5.缓存降级 Redis之缓存雪崩.缓存穿透.缓存预热.缓存更新.缓存降级 1.缓存雪崩 发生场景:当Redis服务器重启或者大量缓存在同一时期失效时,此时大量的流量会全部冲击到数据库上面,数据库有可能会因为承受不住而宕机 解决办法: 1)随机均匀设置失效时间 2)设置过期标志更新缓存 3)并发量不是特别多的时候,使用最多的解决方案是加锁排队 2.缓存穿透 发生场景:是指查

问题描述: 通过WebServer将监控数据入库到Hbase,在入库之前需要将指标与ip的列表更新到缓存中,以便前台页面随时选择查看.前两天上了一些新用户导致负载增加,逐渐发现某些用户的监控场景出现丢数据的情况,估计Tps要在1w以上.丢数据会导致前段曲线毛刺增加,体验极差,所以优化WebServer的接收程序需要立马执行. 解决过程: 查看GC,YGC频繁,但FGC基本很少发生,所以丢数据应该不是GC停顿导致的.既然是加了量导致,那么应该跟处理的性能有关.在看一遍代码,看出了问题.首先写入模块