前端缓存&本地缓存&分布式缓存
常见的缓存有哪些？
设计并实现一个并发安全的LRU（Least Recently Used，最近最少使用）缓存结构
使用了LinkedHashMap作为基础数据结构，并通过重写removeEldestEntry方法实现了缓存满时自动淘汰最久未使用的元素。同时，为了保证在多线程环境下的线程安全性，我们在get和put方法上加了synchronized关键字或者使用了ReentrantLock来确保同一时间只有一个线
关于Flink的旁路缓存与异步操作
将数据库中的数据,比较经常访问的数据,保存起来,以减少和硬盘数据库的交互比如: 我们使用mysql时 经常查询一个表 , 而这个表又一般不会变化,就可以放在内存中,查找时直接对内存进行查找,而不需要再和mysql交互。
Springboot 多级缓存设计与实现
多级缓存是提升高并发系统性能的关键策略之一。作者：鼠鼠我捏，要死了捏
SpringBoot缓存注解@Cacheable之自定义key策略及缓存失效时间指定原创
如果希望使用自定义的 key 生成策略，只需继承，并声明为一个 bean@Override然后在使用的地方，利用注解中的来指定 key 生成策略/*** 对应的redisKey 为：get vv::ExtendDemo#selfKey([id])* @return*/测试用例return ans;}
【探索Linux】—— 强大的命令行工具 P.23（线程池 —— 简单模拟）
本文首先介绍了线程池的概念和作用，简单说明了线程池可以有效管理和重用线程，提高系统性能和响应速度。接着给出了在Linux下实现线程池的代码结构，包括Makefile文件、头文件（Task.hpp、thread.hpp、threadPool.hpp）和源文件（testMain.cpp）。最后，文章列举
SpringBoot实现缓存预热的几种常用方案
缓存预热是指在项目启动时，预先将数据加载到缓存中的一种机制。作者，牵着猫散步的鼠鼠
Spring Boot整合Redis的高效数据缓存实践
如何在Spring Boot项目中利用Redis实现高效的数据缓存。
用Selenium操作网页，如何在打开网站的过程中，实现刷新，清除缓存的效果
请注意，示例代码中使用的是 Chrome 浏览器，如果你使用的是其他浏览器，可以相应地更改驱动程序和选项。另外，确保已正确安装 Selenium 和浏览器驱动程序。在使用 Selenium 操作网页时，可以通过控制浏览器选项来实现刷新和清除缓存的效果。在上述代码中，我们首先创建了一个浏览器对象，并打
SpringBoot引入缓存提高单次查询数据效率
第2步：查询先查缓存，查询到值先存缓存。第1步：引入缓存上下文。第3步：清理缓存上下文。
从前端Vue到后端Spring Boot：接收JSON数据的正确姿势
从前端Vue到后端Spring Boot：接收JSON数据的正确姿势
Redis篇之redis是单线程
可以看到，非阻塞IO模型中，用户进程在第一个阶段是非阻塞，第二个阶段是阻塞状态。虽然是非阻塞，但性能并没有得到提高。而且忙等机制会导致CPU空转，CPU使用率暴增。
Redis篇之集群
单节点Redis的并发能力是有上限的，要进一步提高Redis的并发能力，就需要搭建，实现。主节点用来写的操作，从节点用来读操作，并且主节点发生写操作后，会把数据给从节点。
spring boot整合 cache 以redis服务 处理数据缓存 便捷开发
例如 这种根据id查询 的 我们就可以在后面在加个 key 这样 他就会在这个存储空间中 根据id为key去找到对应的数据 就不怕你根据id查 多条不一样的问题了。我们这个方法中 所有的属性类 都要 implements 一下 这个 Serializable 类。首先 我们要做 启动类上
Redis（十三）缓存双写一致性策略
缓存一致性
Redis 单线程
Redis的单线程架构的效果为：Redis的单线程是对于服务端而言的，Redis允许多个Redis用户端同时在线操作，但同时只有一个用户端在和服务端交互。通常来讲，单线程处理能⼒要⽐多线程差，那么为什么 Redis 使⽤单线程模型会达到每秒万级别的处理能⼒呢？Redis 使⽤ epoll 作为 I/
浅聊一下redis的雪崩，穿透和击穿
选择互斥锁还是异步方式取决于具体的业务场景和系统需求。互斥锁适用于需要立即更新缓存且并发请求较少的情况，而异步方式适用于更为高并发的场景，可以降低对底层服务的压力。对于击穿问题，解决方案主要是通过互斥锁（Mutex）或者异步方式进行缓存更新。
Redis篇之过期淘汰策略
Redis的过期删除策略：惰性删除 + 定期删除两种策略进行配合使用。当Redis中的内存不够用时，此时在向Redis中添加新的key，那么Redis就会按照某一种规则将内存中的数据删除掉，这种数据的删除规则被称之为内存的淘汰策略。
Redis（发布订阅、事务、redis整合springboot、集成 Spring Cache）
可以一次执行多个命令，本质是一组命令的集合。一个事务中的 所有命令都会序列化，按顺序地串行化执行而不会被其它命令插入，不许加塞。单独的隔离的操作官网说明这四个指令构成了 redis 事务处理的基础。1.MULTI 用来组装一个事务；将命令存放到一个队列里面2.EXEC 用来执行一个事务；//comm
Guava：Cache强大的本地缓存框架
Guava Cache 非常强大，它并没有后台任务线程异步的执行 load 或者 reload 方法，而是通过请求线程来执行相关操作。为了提升系统性能，我们可以从如下两个方面来处理 ：配置 refresh < expire，减少大量线程阻塞的概率。采用异步刷新的策略，也就是线程异步加载数据，期间所有
