上一讲提到,缓存的容量总是小于后端数据库的.随着业务系统的使用,缓存数据会撑满内存空间,该怎么处理呢? 本节我们来学习内存淘汰机制.在Redis 4.0之前有6种内存淘汰策略,之后又增加2种,一共8种,如下图所示: noeviction策略:内存空间达到maxmemory时,不会淘汰数据,有新写入时会返回错误. volatile-ttl策略:针对设置了过期时间的键值对,根据过期时间的先后进行修改,越早过期的越先被删除. volatile-random策略:在设置了过期时间的键值对中,进行随机删除

大家都知道ConcurrentHashMap的并发读写速度很快,但为什么它会这么快?这主要归功于其内部数据结构和独特的hash运算以及分离锁的机制.做游戏性能很重要,为了提高数据的读写速度,方法之一就是采用缓存机制.因此缓存的性能直接影响游戏的承载量和运行流畅度,作为核心基础设施,缓存必须具备以下方面的功能:   1.快速定位数据 2.并发变更数据 3.数据的过期控制与异步写入 4.高并发的情况下缓存数据的一致性   接下来,我就就几篇文章从上述几个方面来讲述下单服务器的缓存实现原理,本文的缓存

SRX550路由器缓存满了无法在web页面操作解决方法   首页出现下图为满的标志,我这个文档就是解决这中情况,让web页面可以操作的 1.  打开命令行,输入用户密码,进入路由器 注意:这里使用telnet进入路由器 2.  查看路由器警告信息 命令:show system alarms 3.  查看设备状态(可以不做,但是我喜欢先查看) 命令:show chassis routing-engine 4.  查看并清理设备缓存信息 命令:request system storage clean

1.  操作系统缓存 在linux世界里,一切可读写设备都可看作是文件.文件cache设计的好坏直接影响着文件系统和磁盘的性能.最直观的是使用free命令看到的cached列. 这里面的cached列就是操作系统缓存,操作系统会把空闲的内存拿来做缓存,提高系统性能.当然这里的cached不仅仅缓存文件的数据.操作系统的cache是通过page的方式管理的,内从管理系统分配和回收cache的最小单位是page.这个cache由多个page cache组成,每个page cache又包含多个buff

目录:系统学习 Java IO---- 目录,概览 BufferedReader BufferedReader 类构造器接收一个 Reader 对象,为 Reader 实例提供缓冲. 缓冲可以加快 IO 的速度. BufferedReader 不是一次从网络或磁盘读取一个字符,而是一次读取一个更大的块. 这通常要快得多,特别是对于磁盘访问和更大的数据量. 类似于 BufferedInputStream ,主要区别在于 BufferedReader 读取字符(文本),而 BufferedInput

遇到一个进程core掉后日志打印不出来的问题: 参考如下: [引用] 只有正常退出,才能做到flush.否则将写失败. 之后有百度了下中文资料,发现同样的结论. "fflush库函数的作用是把文件流里的所有未写出数据立刻写出.例如,你可以用这个函数来确保在试图读入一个用户响应之前,先向终端送出一个交互提示符.使用这个函数还可以确保在程序继续执行之前重要的数据都已经被写到磁盘上.有时在调试程序时,还可以用它来确定程序是正在写数据而不是被挂起了.注意,调用fclose函数隐含执行了一次flush操作

本系列文章会总结 QEMU/KVM 和 Ceph 之间的整合: (1)QEMU-KVM 和 Ceph RBD 的 缓存机制总结 (2)QEMU 的 RBD 块驱动(block driver) (3)存储卷挂接和设备名称 QEMU-KVM 的缓存机制的概念很多,Linux/KVM I/O 软件栈的层次也很多,网上介绍其缓存机制的文章很多.边学习边总结.本文结合 Ceph 在 QEMU/KVM 虚机中的使用,总结一下两者结合时缓存的各种选项和原理. 1. QEMU/KVM 缓存机制 先以客户机(Gu

资料均来自互联网,转载时请务必以超链接形式标明文章 原始出处 .作者信息和本声明.否则将追究法律责任. 人魔七七:http://www.cnblogs.com/qiqibo/ 为什么要有缓存 应用需要离线工作的主要原因就是改善应用所表现出的性能.将应用内容缓存起来就可以支持离线.我们可以用两种不同的缓存来使应用离线工作.第一种是**按需缓存**,这种情况下应用缓存起请求应答,就和Web浏览器的工作原理一样:第二种是**预缓存**,这种情况是缓存全部内容(或者最近n条记录)以便离线访问. 像第14

人魔七七:http://www.cnblogs.com/qiqibo/ 为什么要有缓存 应用需要离线工作的主要原因就是改善应用所表现出的性能.将应用内容缓存起来就可以支持离线.我们可以用两种不同的缓存来使应用离线工作.第一种是**按需缓存**,这种情况下应用缓存起请求应答,就和Web浏览器的工作原理一样:第二种是**预缓存**,这种情况是缓存全部内容(或者最近n条记录)以便离线访问. 像第14章中开发的Web服务应用利用按需缓存技术来改善可感知的性能而不是提供离线访问.离线访问只是无心插柳的结果

存储缓存: 第三方应用只能把信息保存在应用程序的沙盒中.因为缓存数据不是用户产生的,所以它应该被保存在NSCachesDirectory,而不是NSDocumentsDirectory.为缓存数据创建独立目录是一项不错的实践.在下面的例子中,我们将在Library/caches文件夹下创建名为MyAppCache的目录.可以这样创建: NSArray *paths = NSSearchPathForDirectoriesInDomains(NSCachesDirectory, NSUserDom

文件输出流FileOutputStream跟FileWriter同样有个毛病,每次调用write方法都会直接写到磁盘,使得频繁的写操作性能极其低下.正如FileWriter搭上了缓存兄弟BufferedWriter那样,FileOutputStream也有自己的缓存兄弟BufferedOutputStream,这个缓存输出流的用法与缓存写入器非常相似,主要体现在如下三点:1.每次创建缓存输出流对象之前,都要先构建文件输出流对象,然后据此构建缓存输出流对象:2.它的write方法先把数据写到缓存,

前面介绍了字符流读写文件的两种方式,包括文件字符流和缓存字符流,但是它们的写操作都存在一个问题:不管是write方法还是append方法,都只能从文件开头写入,而不能追加到文件末尾或者在文件中间某个位置写入.这个问题真不好办,它意味着每次写操作都会覆盖掉原来的文件内容,注意是直接覆盖而非局部修改,可大多数的业务场景需要在原文件基础上追加或者修改的.倘若坚持使用字符流修改文件内容,也不是不可以,那样得把原来的文件内容全部读到某个字符串,再对该字符串进行修改操作,最后把改后的字符串重新写入原文件.这

在开发中大型Java软件项目时,很多Java架构师都会遇到数据库读写瓶颈,如果你在系统架构时并没有将缓存策略考虑进去,或者并没有选择更优的缓存策略,那么到时候重构起来将会是一个噩梦.本文主要是分享了5个常用的Java分布式缓存框架,这些缓存框架支持多台服务器的缓存读写功能,可以让你的缓存系统更容易扩展. 1.Ehcache – Java分布式缓存框架 Ehcache是一个Java实现的开源分布式缓存框架,EhCache 可以有效地减轻数据库的负载,可以让数据保存在不同服务器的内存中,在需要数据的

一.缓存流 以介质是硬盘为例子说明,字节流和字符流的缺点: 每次读写的时候,都会访问硬盘,如果读写频率比较高的时候,性能不佳.为了解决问题,采用缓存流. 缓存流在读取的时候,会一次性读较多的数据到缓存中,以后每一次的读取,都是在缓存中访问,直到缓存中的数据读取完毕,再到硬盘中区读取. 缓存流在写入数据的时候,会先把数据写入到缓存区,直到缓存区达到一定的量,才把这些数据,一起写入到硬盘中去,按照这种方式,就不会像字节流,字符流那样每次写一个字节都访问硬盘,减少了I/O操作. 1.使用缓存流读取数据

https://leetcode-cn.com/problems/lfu-cache/description/ 缓存的实现可以采取多种策略,不同策略优点的评估就是"命中率".好的策略可以实现较高的命中率.常用的策略如:LRU(最近最少使用).LFU(最不频繁使用).这两种策略都可以在O(1)时间内实现get和put.关于LRU,在 http://www.cnblogs.com/weiyinfu/p/8546080.html 中已经介绍过.本文主要讲讲LFU的实现. LFU比LRU复杂,

设计一个缓存系统,不得不要考虑的问题就是:缓存穿透.缓存击穿与失效时的雪崩效应. 一.什么样的数据适合缓存? 分析一个数据是否适合缓存,我们要从访问频率.读写比例.数据一致性等要求去分析.  二.什么是缓存击穿 在高并发下,多线程同时查询同一个资源,如果缓存中没有这个资源,那么这些线程都会去数据库查找,对数据库造成极大压力,缓存失去存在的意义.打个比方,数据库是人,缓存是防弹衣,子弹是线程,本来防弹衣是防止子弹打到人身上的,但是当防弹衣里面没有防弹的物质时,子弹就会穿过它打到人身上.  三.缓存

# coding=utf-8 # Author: RyAn Bi import sys f1 = open('yesterday2',mode='w',encoding='utf-8') #w 只能写,不能读,是覆盖之前的内容写 f1.write('我爱北京天安门\n') f1.write('天安门上太阳升\n') f1.close() f1 = open('yesterday2',mode='a',encoding='utf-8') #a 追加 f1.write('我爱北京天安门\n') f1

一.简介 Ehcache是一个用Java实现的使用简单,高速,实现线程安全的缓存管理类库,ehcache提供了用内存,磁盘文件存储,以及分布式存储方式等多种灵活的cache管理方案.同时ehcache作为开放源代码项目,采用限制比较宽松的Apache License V2.0作为授权方式,被广泛地用于Hibernate, Spring,Cocoon等其他开源系统.Ehcache 从 Hibernate 发展而来,逐渐涵盖了 Cahce 界的全部功能,是目前发展势头最好的一个项目.具有快速,简单,

一.前言 在我们日常的开发中,无不都是使用数据库来进行数据的存储,由于一般的系统任务中通常不会存在高并发的情况,所以这样看起来并没有什么问题,可是一旦涉及大数据量的需求,比如一些商品抢购的情景,或者是主页访问量瞬间较大的时候,单一使用数据库来保存数据的系统会因为面向磁盘,磁盘读/写速度比较慢的问题而存在严重的性能弊端,一瞬间成千上万的请求到来,需要系统在极短的时间内完成成千上万次的读/写操作,这个时候往往不是数据库能够承受的,极其容易造成数据库系统瘫痪,最终导致服务宕机的严重生产问题. 为了克服

Java 缓存流BufferedReader,PrintWriter 以介质是硬盘为例,字节流和字符流的弊端: 在每一次读写的时候,都会访问硬盘. 如果读写的频率比较高的时候,其性能表现不佳. 为了解决以上弊端,采用缓存流. 缓存流在读取的时候,会一次性读较多的数据到缓存中,以后每一次的读取,都是在缓存中访问,直到缓存中的数据读取完毕,再到硬盘中读取. 就好比吃饭,不用缓存就是每吃一口都到锅里去铲.用缓存就是先把饭盛到碗里,碗里的吃完了,再到锅里去铲 缓存流在写入数据的时候,会先把数据写入到缓存