----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 20220319更新: 开启缓存的前提条件: 1,PVE系统盘为固态且SWAP分区在固态 2,虚拟机在另外的机械盘中 这样才能实现有效加速,否则在机械盘系统中直接开启缓存模式,同盘读写反而

[转] 原文                                         Android Glide数据更新及内存缓存.硬盘缓存清理 Android的Glide在加载图片时候内部默认使用了缓存机制,Glide的缓存机制分为两级,第一级是内存缓存,然后第二级是硬盘缓存.缓存的过程首先是在内存中缓存,然后将加载的图片资源缓存到硬盘,这样就可以在随后的再次加载中使用缓存了,Glide使用缓存时候首先要检查内存这一层级是否缓存了相应的缓存,如果有,则直接使用,如果没有,则深入到硬盘缓

上次讲了使用内存缓存LruCache去加载很多图片而不造成OOM,而这种缓存的特点是在应用程序运行时管理内存中的资源(图片)的存储和释放,如果LruCache中有一张图片被释放了,再次加载该图片时需要重新从网络上下载下来,这就显得废流量不说,而且费时,网络不好的状况下用户需要等待,而且在没有网络的情况下不会显示任何数据. 那么怎样才能解决这种情况呢?答案就是加入硬盘缓存DiskLruCache. 1.什么是硬盘缓存呢? 顾名思义,就是把从网络上加载的数据存储在本地硬盘上,当再次加载这些数据时候,

版权声明:本文为HaiyuKing原创文章,转载请注明出处! 前言 内存缓存LruCache和磁盘缓存DiskLruCache的封装类,主要用于图片缓存. 效果图 代码分析 内存缓存LruCache和磁盘缓存DiskLruCache根据实际情况进行缓存,有时候需要两者都用到,有时候只用磁盘缓存即可. 使用步骤 一.项目组织结构图 注意事项: 1.  导入类文件后需要change包名以及重新import R文件路径 2.  Values目录下的文件(strings.xml.dimens.xml.c

防止多图OOM的核心解决思路就是使用LruCache技术,但LruCache只是管理了内存中图片的存储与释放,如果图片从内存中被移除的话,那么又需要从网络上重新加载一次,这显然非常耗时.因此Google又提供了一套硬盘缓存的解决方案:DiskLruCache(非Google官方编写,但获得官方认证).一般来说新闻类App从网络获取到数据后都会存入到本地缓存中,因此即使手机在没有网络的情况下依然能够加载出以前浏览过的新闻.使用的缓存技术自然是DiskLruCache.以网易新闻为例,它的Andro

paip.mysql 性能跟iops的以及硬盘缓存的关系 作者Attilax  艾龙,  EMAIL:1466519819@qq.com  来源:attilax的专栏 地址:http://blog.csdn.net/attilax 两块硬盘.a.500g    缓存16M b.160g  缓存8M,  文件读写都是90MB/s左右,IOPS(4K)都是60 左右 不过俩个mysql版稍微不一样,a5.6.x,b5.6.12,设置也是不抬一样. -------write 60  "C:\MySQL

一.概述 依旧是整理东西,所以近期的博客涉及的东西可能会比较老一点,会分析一些经典的框架,我觉得可能也是每个优秀的开发者必须掌握的东西:那么对于Disk Cache,DiskLruCache可以算佼佼者了,所以我们就来分析下其源码实现. 对于该库的使用,推荐老郭的blog Android DiskLruCache完全解析,硬盘缓存的最佳方案 如果你不是很了解用法,那么注意下面的几点描述,不然直接看源码分析可能雨里雾里的. 首先,这个框架会涉及到一个文件,叫做journal,这个文件中会存储每次读

概述 记得在很早之前,我有写过一篇文章Android高效加载大图.多图解决方案,有效避免程序OOM,这篇文章是翻译自Android Doc的,其中防止多图OOM的核心解决思路就是使用LruCache技术.但LruCache只是管理了内存中图片的存储与释放,如果图片从内存中被移除的话,那么又需要从网络上重新加载一次图片,这显然非常耗时.对此,Google又提供了一套硬盘缓存的解决方案:DiskLruCache(非Google官方编写,但获得官方认证).只可惜,Android Doc中并没有对Dis

简介 LruCache只是管理了内存中图片的存储与释放,如果图片从内存中被移除的话,那么又需要从网络上重新加载一次图片,这显然非常耗时.对此,Google又提供了一套硬盘缓存的解决方案:DiskLruCache(非Google官方编写,但获得官方认证). 由于DiskLruCache并不是由Google官方编写的,所以这个类并没有被包含在Android API当中,我们需要将这个类从网上下载下来,然后手动添加到项目当中. 下载地址:http://download.csdn.net/detail/

使用缓存能够让我们的程序访问起来更加快速,缓存可以减少对数据库的操作,体验起来更好一些,对服务器的压力也小一些,当然服务速度很快 php文件执行完之后产生的解析完的数据,保存成静态的网页,下次打开的这个文件的时候,如果发现之前执行过了,就可以把之前保存的静态网页拿出来显示了 它也有个缺点,就是不能时时的与数据库同步 适用范围,一般的小程序都可以用缓存,对时间要求特别苛刻的,比如抢购什么的就不能使用缓存文件了 写缓存文件, 一样要有php文件 php文件还是放在main目录下 相对应的html文件

概述 记得在很早之前,我有写过一篇文章<Android高效加载大图.多图解决方案,有效避免程序OOM>,这篇文章是翻译自Android Doc的,其中防止多图OOM的核心解决思路就是使用LruCache技术.但LruCache只是管理了内存中图片的存储与释放,如果图片从内存中被移除的话,那么又需要从网络上重新加载一次图片,这显然非常耗时.对此,Google又提供了一套硬盘缓存的解决方案:DiskLruCache(非Google官方编写,但获得官方认证).只可惜,Android Doc中并没有对

Android DiskLruCache完全解析,硬盘缓存的最佳方案 概述   记得在很早之前,我有写过一篇文章Android高效加载大图.多图解决方案,有效避免程序OOM,这篇文章是翻译自Android Doc的,其中防止多图OOM的核心解决思路就是使用LruCache技术.但LruCache只是管理了内存中图片的存储与释放,如果图片从内存中被移除的话,那么又需要从网络上重新加载一次图片,这显然非常耗时.对此,Google又提供了一套硬盘缓存的解决方案:DiskLruCache(非Google

转载请标明出处: http://blog.csdn.net/lmj623565791/article/details/47251585: 本文出自:[张鸿洋的博客] 一.概述 依然是整理东西.所以最近的博客涉及的东西可能会比較老一点,会分析一些经典的框架,我觉得可能也是每一个优秀的开发人员必须掌握的东西:那么对于Disk Cache,DiskLruCache能够算佼佼者了,所以我们就来分析下其源代码实现. 对于该库的使用.推荐老郭的blog Android DiskLruCache全然解析,硬盘

摘自:http://blog.csdn.net/guolin_blog/article/details/28863651 转载请注明出处: http://blog.csdn.net/guolin_blog/article/details/28863651 概述 记得在很早之前,我有写过一篇文章 Android高效加载大图.多图解决方案,有效避免程序OOM,这篇文章是翻译自Android Doc的,其中防止多图OOM的核心解决思路就是使用LruCache技术.但LruCache只是管理了内存中图片

概述 记得在很早之前,我有写过一篇文章 Android高效加载大图.多图解决方案,有效避免程序OOM,这篇文章是翻译自Android Doc的,其中防止多图OOM的核心解决思路就是使用LruCache技术.但LruCache只是管理了内存中图片的存储与释放,如果图片从内存中被移除的话,那么又需要从网络上重新加载一次图片,这显然非常耗时.对此,Google又提供了一套硬盘缓存的解决方案:DiskLruCache(非Google官方编写,但获得官方认证).只可惜,Android Doc中并没有对Di

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/guolin_blog/article/details/28863651 概述 记得在非常早之前.我有写过一篇文章Android高效载入大图.多图解决方式,有效避免程序OOM,这篇文章是翻译自Android Doc的.其中防止多图OOM的核心解决思路就是使用LruCache技术.但LruCache仅仅是管理了内存中图片的存储与释放,假设图片从内存中被移除的话,那么又须要从网络上又一次载入一次图片,这显然非常耗时.对此,Google又提供了

一,为什么要使用二级缓存? 我们通常会使用caffeine做本地缓存(或者叫做进程内缓存), 它的优点是速度快,操作方便,缺点是不方便管理,不方便扩展 而通常会使用redis作为分布式缓存, 它的优点是方便扩展,方便管理,但速度上肯定比本地缓存要慢一些,因为有网络io 所以在生产环境中,我们通常把两者都启用, 这样本地缓存做为一级缓存,虽然容量不够大,但也可以把热点数据缓存下来, 把高频访问拦截在redis的上游, 而redis做为二级缓存,把访问请求拦截在数据库的上游, 归根到底,这样可以更有

一.问题描述: 主要解决一个问题,就是两个表做join,两个表都够大,单个表都无法装入内存. 怎么做呢?思路就是对做join的字段做排序两个表都排序,然后针对一个表a逐行读取,希望能够在内存中加载到另一个表b的数据,针对表a当前记录希望b的对应记录在内存中,这就是缓存的作用,希望命中率越高越好! 这个问题其实关键就是做缓存! 如下的情形是针对两个表做join的字段是两个,比如字段1字段2,做法是将表b 按照字段1分成多个文件,然后每个文件内按照字段2做好排序:表a也是同样的操作! 表b做晚切割后

1 添加redis支持 在pom.xml中添加 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-redis</artifactId> </dependency> 2 redis配置 package com.wisely.ij.config; import com.fasterxml.jackson.anno

一.前言 开始先扯点别的: 估计很多前端er的同学应该遇到过:在旧项目中添加新的功能模块.或者修改一些静态文件时候,当代码部署到线上之后,需求方验收OK,此时你送了一口气,当你准备开始得意于自己的masterpiece时候,突然需求方跑来和你说,很多用户反应还是没有看到新的效果,或者某个图片还是旧的....what? 估计你第一反应就是,肯定是可恶的缓存搞的鬼.我遇到这样几种情况: 1.在某个旧项目中,我们的静态资源部署主要是在每次更新的时候自动添加版本号的形式,比如在后面加上版本?v=时间戳,

当Redis用作缓存时,通常可以让它在添加新数据时自动逐出旧数据. 这种行为在开发人员社区中非常有名,因为它是流行的memcached系统的默认行为. LRU实际上只是支持的驱逐方法之一. 本页介绍了Redis maxmemory指令的更一般主题,该指令用于将内存使用限制为固定数量,并且它还深入介绍了Redis使用的LRU算法,实际上是精确LRU的近似值. 从Redis 4.0版开始,引入了新的LFU(最不常用,Least Frequently Used)驱逐策略. 本文档的单独部分对此进行了介