Cache容量计算例题: 假定主存地址位数为32位,按字节编址,主存和cache之间采用4-路组相联映射方式,主存块大小为4个字,每字32位,采用直写(Write Throght)方式和LRU替换策略,则能存放32K字数据的cache的总容量至少应有( )位. 得分/总分 A. 4672K B. 1168K C. 1184K D. 4736K 正确答案:C 解析: C.cache共有32K字/4字=8K行,因为采用4-路组相联,因而共有8K/4=2K组,组号占11位:每个主存块为4字=4×32位

网上有很多教你怎么使用jQuery.data(..)来实现数据缓存,但有两个用户经常使用的data([key],[value])和jQuery.data(element,[key],[value])几乎没有什么文章说清楚它们两的区别,所以我用到了,研究下分享给大家.$("").data([key],[value])与jQuery.data(element,[key],[value])的区别这两个函数都是用来在元素上存放数据也就平时所说的数据缓存,都返回jQuery对象,当时我分别在使用

一个问题? InnoDB一棵B+树可以存放多少行数据?这个问题的简单回答是:约2千万.为什么是这么多呢?因为这是可以算出来的,要搞清楚这个问题,我们先从InnoDB索引数据结构.数据组织方式说起. 我们都知道计算机在存储数据的时候,有最小存储单元,这就好比我们今天进行现金的流通最小单位是一毛.在计算机中磁盘存储数据最小单元是扇区,一个扇区的大小是512字节,而文件系统(例如XFS/EXT4)他的最小单元是块,一个块的大小是4k,而对于我们的InnoDB存储引擎也有自己的最小储存单元——页(Pag

一起组团(什么是数组) 我们知道变量用来存储数据,一个变量只能存储一个内容.假设你想存储10个人的姓名或者存储20个人的数学成绩,就需要10个或20个变量来存储,如果需要存储更多数据,那就会变的更麻烦.我们用数组解决问题,一个数组变量可以存放多个数据.好比一个团,团里有很多人,如下我们使用数组存储5个学生成绩. 数组是一个值的集合,每个值都有一个索引号,从0开始,每个索引都有一个相应的值,根据需要添加更多数值. 任务 编辑器中定义数组myarr,并赋值3个学生的成绩, 验证结果窗口中是否是80,

我被反复问到的一个问题是,通过各个DMV和DMF返回的数据,SQL Server在哪里存放? 很多人认为这类数据会存放在像mater这样的系统数据库里.但事实并非如此.各个系统数据库(master和msdb)只存储配置数据.那么现在的问题是:DMV或DMF的数据存放在哪里呢? 这个问题的答案非常简单:这类数据不物理存储在数据库里!是的,你没看错:这个数据不物理存储在硬盘上.这个数据从内存(RAM)里直接读取和返回.当你访问DMV或DMF时,SQL Server返回直接存储sqlservr.exe

https://blog.csdn.net/a67474506/article/details/52608855 Spring定义了org.springframework.cache.CacheManager和org.springframework.cache.Cache接口来统一不同的缓存技术,而SpringBoot为我们提供了自动配置多个CacheManager的实现 在不适用任何额外配置的情况下,默认使用SimpleCacheConfiguration SpringBoot通过spring

如题,今天介绍 SpringBoot 的数据缓存.做过开发的都知道程序的瓶颈在于数据库,我们也知道内存的速度是大大快于硬盘的,当需要重复获取相同数据时,一次又一次的请求数据库或者远程服务,导致大量时间耗费在数据库查询或远程方法调用上,导致性能的恶化,这便是数据缓存要解决的问题. Spring 的缓存支持 Spring 定义了 org.springframework.cache.CacheManager 和 org.springframework.cache.Cache 接口用于统一不同的缓存技术

这里我们先假设B+树高为2,即存在一个根节点和若干个叶子节点,那么这棵B+树的存放总记录数为:根节点指针数*单个叶子节点记录行数. 上文我们已经说明单个叶子节点(页)中的记录数=16K/1K=16.(这里假设一行记录的数据大小为1k,实际上现在很多互联网业务数据记录大小通常就是1K左右). 那么现在我们需要计算出非叶子节点能存放多少指针? 其实这也很好算,我们假设主键ID为bigint类型,长度为8字节,而指针大小在InnoDB源码中设置为6字节,这样一共14字节,我们一个页中能存放多少这样的单

redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候,就会施行数据淘汰策略. redis 提供 6种数据淘汰策略:voltile-lru:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选最近最少使用的数据淘汰 volatile-ttl:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选将要过期的数据淘汰volatile-random:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中任意选择数据淘汰allkeys-lru:从数据集(

如果要在Vector容器中存放结构体类型的变量,经常见到两种存放方式. 方式一:放入这个结构体类型变量的副本. 方式二:放入指向这个结构体类型变量的指针. 假设结构体类型变量是这样的, typedef struct student{ ]; char gender; int age; bool is_absent; } StudentInfo; 那么,方式一和方式二的实现分别如下所示: /*[方式一] 结构体放栈中,vector中放副本---------------------*/ #includ

在MyBatis - 随笔分类 - 池塘里洗澡的鸭子 - 博客园 (cnblogs.com)中有关于Mybatis中Cache技术实现及应用介绍.Cache技术实现都是implements Cache接口,这个接口由JSR-107提供.实际上除了Mybatis,Spring也提供了对JSR-107的支持. 首先简单介绍JSR-107相关内容:Java Caching(JSR-107)定义了5个核心接口,分别是CachingProvider.CacheManager.Cache.Entry和Exp

#include<iostream> #include<string> #include<vector> using namespace std; int main() { vector<string> str={"The is C++ program ","hfh ","","hfdshfisoid"}; for(auto it=str.begin();it!=str.end(

<<C++ Primer>> 第四版Exercise Section 5.6 的5.1.6 有一道题是这样的:编写程序定义一个vector对象,其每个元素都是指向string类型的指针,读取vector对象并输出每个string类型的值以及其长度. // 2_3.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include <iostream> #include <string> #includ

转自:http://blog.csdn.net/lizuobin2/article/details/52061530 上篇文章说到,再清 BSS 段之后,CPU 跳转到 sdram 里的 start_armboot() 函数,本文,分析 uboot 流程的第二阶段.第三阶段. start_armboot函数在lib_arm/board.c中定义,是U-Boot第二阶段代码的入口.第二阶段的主要工作是进行单板级别的初始化,初始化 nandflash .norflash .初始化串口.设置环境变量.

在上次<INDEX--从数据存放的角度看索引>中,我们说到"唯一非聚集索引"和“非唯一非聚集索引”在存储上有一个明显的差别:唯一非聚集索引的非叶子节点上不会包含RID的数据,让我们继续来深挖一下. 准备测试数据: CREATE TABLE TB1 ( C1 INT, C2 INT, C3 INT ) GO CREATE UNIQUE CLUSTERED INDEX IDX_C1 ON TB1(C1) GO CREATE UNIQUE INDEX IDX_C2 ON TB1(

测试表结构: CREATE TABLE TB1 ( ID ,), C1 INT, C2 INT ) 1. 聚集索引(Clustered index) 聚集索引可以理解为一个包含表中除索引键外多有剩余列的包含索引,为保证在DELETE/UPDATE操作的正确性,如果聚集索引未声明为唯一(UNIQUE),则系统会聚集索引键增加一个NULLABLE的INT类型标识列(UNIQUIFIER)以保证记录唯一性. 唯一聚集索引: CREATE UNIQUE CLUSTERED INDEX IDX_ID ON

最近在复习计算机体系结构,选用的教材是名闻遐迩的<计算机体系结构 量化研究方法 第五版>(Computer Architecture A Quantitative Approach), 关于cache部分,书中着重讲的是如何优化cache,提高cache性能,提出了10种优化策略,但是关于cache与内存(一般称主存)之间的读写过程,cache与主存的地址映射书中讲的比较少,所以本文参考了coursera上 北京大学陆俊林的< 计算机组成>以及上海交通大学邓倩妮老师的<计算机

数据和程序是应用构成的两个核心要素,数据存储永远是应用开发中最重要的主题之一,也是开发平台必须提供的基础功能.不光是在Android平台上,在其他的平台上,数据的存储永远是不可缺少的一块.Android的数据存储是构建在Linux的文件系统上,它充分利用Linux的账号系统来限定应用对数据的访问,部署了一套安全和灵活并重的数据存储解决方案.Android的文件框架,以及各种数据存储手段,具体包括:Android的文件系统操作,设置文件的使用,数据库的使用,数据源组件的使用以及云端数据的存储. 一

http://blog.sina.com.cn/s/blog_6472c4cc0102duzr.html 处理器微架构访问Cache的方法与访问主存储器有类似之处.主存储器使用地址编码方式,微架构可以地址寻址方式访问这些存储器.Cache也使用了类似的地址编码方式,微架构也是使用这些地址操纵着各级Cache,可以将数据写入Cache,也可以从Cache中读出内容.只是这一切微架构针对Cache的操作并不是简单的地址访问操作.为简化起见,我们忽略各类Virtual Cache,讨论最基础的Cach

Cache框架乱炖   各类开源的缓存解决方案 JBossCache/TreeCacheJBossCache是一个复制的事务处理缓存,它允许你缓存企业级应用数据来更好的改善性能.缓存数据被自动复制,让你轻松进行Jboss服务器之间的集群工作.JBossCache能够通过Jboss应用服务或其他J2EE容器来运行一个Mbean服务,当然,它也能独立运行. JBossCache包括两个模块:TreeCache和TreeCacheAOP. TreeCache --是一个树形结构复制的事务处理缓存. T