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  • Java后端如何高效使用Redis缓存?

    Java后端如何高效使用Redis缓存?

    一、本篇要解决的问题 使用者痛点: 每次访问文章列表或详情都会查询 MySQL,热点文章被频繁打开导致数据库压力骤增。 首页刷新、分页翻页时大量重复的 SQL 让响应变慢,影响使用者体验。 写操作后缓存未及时失效,导致使用者看到陈旧数据。 场景 无缓存时 有 Redis 缓存后 首页拉「最新 10 篇」 每次执行 SELECT ... LIMIT 命中缓存 → 直接读内存

    查看更多 2026-08-09

  • Direct I/O与O_DIRECT如何权衡绕过缓存的优势与风险?

    Direct I/O与O_DIRECT如何权衡绕过缓存的优势与风险?

    为什么需要绕过 Page Cache 传统 I/O 方法回顾 Linux 在 read /write 时会先将数据放到 Page Cache 再同步到磁盘。这样虽然利用了局部性,但也产生了额外复制。按理说, text app write → User Buffer → → Kernel Page Cache → → Disk 双重缓冲问题 数据库自身拥有 buffer pool。又有

    查看更多 2026-08-09

  • 页 LRU 外的 VFS 缓存回收机制是什么?

    页 LRU 外的 VFS 缓存回收机制是什么?

    shrinker:页 LRU 之外的 VFS缓存怎么回收 这一篇第一次集中进入 Linux 文件程序。先认识三个会贯穿全文的名字:VFS、dentry和 inode。 例如进程打开 /home/alice/note.txt 时可以先建立这张最小关系图: open │ ▼ VFS 逐级解析方法名字 │ ├─ home -> 一个 dentry ├─ alice -> 一个 dentry └─

    查看更多 2026-08-09

  • Next.js如何实现页面渲染与缓存?

    Next.js如何实现页面渲染与缓存?

    从纯前端视角理解渲染 Part A:心智模型重建 A. 你过去的纯前端世界 在纯前端里世界比较简单、干净: 浏览器加载一个几乎为空的 index.html + 下载一整包 JS → React 在浏览器里"画"出页面 → 页面要数据?useEffect 里 fetch → 拿到数据 → setState → 页面局部重渲染 主要心智模型只有三句话: 页面 = 浏览器里用 JS 画出来的

    查看更多 2026-08-08

  • 缓存与数据库一致性,如何实现?

    缓存与数据库一致性,如何实现?

    前言 当你面试的时候。面试官可能会问你这样的场景问题: 使用者下单后明明已经支付成功,但页面上的订单状态还是“待支付”——刷新一下好了; 使用者修改了个人资料,查看时还是旧信息——等几秒又对了。老实说, 这些问题的根源。基本都是缓存与数据库数据不一致。不过, 使用者痛点: 业务上线后频繁出现“页面数据不更新”“订单状态滞后”等现象。让客服和研发陷入无休止的排查。 从你的回答是来看。先删缓存

    查看更多 2026-08-07

  • 如何确保缓存数据同步?

    如何确保缓存数据同步?

    按理说, 会导致永久性的脏数据的。我们一起来看一下怎么回事。 常见的缓存更新套路 从更新数据库来看,把新值写进数据库; 说到删缓存。把当前缓存里的那条旧数据清掉,下一次读请求会从数据库重新加载; 给缓存加个过期时间:这是给「删不干净」做兜底的。删的动作可能因为网络抖动没成功,或者刚删完就被并发的读请求把旧值又塞回了缓存。过期时间保证脏数据最多活一阵子,到期自动失效。

    查看更多 2026-08-07

  • 如何设计多级个性化缓存配置?

    如何设计多级个性化缓存配置?

    再看命名缓存,多级个性化缓存配置的设计与实现 从本项目代码来看, 再看痛点一。统一缓存配置无法满足业务差异化需求 在复杂的业务程序中,不同缓存往往有着不同的容量、过期时间、键前缀等需求。老实说,例如使用者信息缓存可能需要较长的 TTL。而验证码缓存只需要几分钟。传统的“一刀切”统一缓存配置导致: 关键数据被过早淘汰,影响业务可用性。 热点数据占用过多内存,导致其他缓存频繁失效。怎么说呢,

    查看更多 2026-08-06

  • Redis为何缓存领域独领风骚?

    Redis为何缓存领域独领风骚?

    缓存是高并发架构的主要基石,而Redis无疑是缓存领域的绝对霸主。无论是中小型公司的业务缓存、会话存储。还是大型电商双十一秒杀、短视频流量分发、直播弹幕高吞吐场景,Redis都是无可替代的主要中间件。官方基准测试数据显示,单节点普通配置的Redis,可稳定实现每秒10万+读写请求 峰值性能可突破15万QPS。响应延迟稳定维持在微秒级,这样的性能表现,是Memcached、本地缓存

    查看更多 2026-08-06

  • MyBatis N+1查询和一级缓存如何避免问题?

    MyBatis N+1查询和一级缓存如何避免问题?

    MyBatis 常见性能陷阱:N+ 查询、一级缓存踩坑方法 MyBatis 上手容易。但一旦程序并发上来慢 SQL、CPU 飙高、数据莫名不对 往往都能追溯到两个老熟人: 这两个坑,一个影响性能,一个影响正确性。不过, 一、N+ 查询问题:最隐蔽的性能杀手 1️⃣ 什么是 N+ 查询? 举个最常见的例子:查询订单列表,并关联查询每个订单的使用者信息。 错误写法 // 查订单 List

    查看更多 2026-08-03

  • 语义缓存命中率之外,LLM 缓存失效有哪些生产陷阱?

    语义缓存命中率之外,LLM 缓存失效有哪些生产陷阱?

    上周我帮一个做公司知识库的团队看缓存问题,他们第一句话不是“模型太贵”。而是: 这句话基本概括了很多 LLM 应用在 年会上线遇到的第二阶段问题:第一阶段大家学会了加缓存,第二阶段才发现LLM 缓存最难的不是命中,而是失效 。 传统缓存里“失效”通常代表着数据旧了;语义缓存里“失效”更麻烦:它可能没有旧,甚至刚生成一分钟。但它已经不适合当前请求、当前使用者、当前权限、当前 Prompt

    查看更多 2026-08-02

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