总体思路 1、 建立一个js服务，该服务实现通用js文件的加载、依赖、缓存、更新以及复用。 2、 各个项目如果使用通用js，可（bi）以（xu）使用js服务实现加载。...1、 在页面里使用引用boot.js。这个主要是一个引导程序，用他来加载其他的js。 2、 然后看看是否有缓存信息。 3、 如果有缓存信息，那么说明这是子页。...比如my97，在top页里弹出日期选择的div，由于子页和top有位置偏差，所以日期选择也偏出去了，没想到啥好办法，只好改my97 的源码了。 5、 不就是加载js吗，弄这么复杂干嘛？ ...客户端也可以强制不用缓存。也许是我控制欲比较强吧，我想更好的控制。 另外用缓存，速度会更快一些，比较不用浏览器去做各种判断了。虽然判断的时间一般也挺快的。 9、 如何实现更新？ ...用版本号，设定一个版本号，有更新了，改一下这个版本号就可以了。 10、 看你写了好几次复用，到底是啥？ 就是让子页用top页里加载好的js。
同时也避免了每次都去更新。 3、boot.js里面根据情况调用 bootLoad.js里提供的函数。目的是为了把有可能变化的都放在 bootLoad.js 里面以便于能够控制更新。 ...如果js文件有更新，那么获取的最新版本号就会发生变化，这样就可以实现js文件的及时更新了。 ...//判断有无配置信息————没有的话，加载且缓存 13 //判断有无js文件版本号——没有的话，加载且缓存 14 //加载Nature.LoadJs.js，开始加载其他js 15...分开的目的是为了可以控制更新。 30 loads.js('/bootLoad.js?...，用于更新浏览器的js缓存文件。
单个key（变量）存放的数据有1G的限制 3.缓存雪崩的处理办法 事前：进行系统压力测试，在负载均衡层做限流处理，过载丢弃请求或者进入队列 事前：redis 高可用，主从+哨兵，redis cluster...事中：本地缓存 + 限流降级，避免 MySQL 被打死。 事后：redis 持久化，一旦重启，自动从磁盘上加载数据，快速恢复缓存数据。 缓存雪崩、击穿、穿透，该如何避免？...Redis中缓存雪崩、缓存穿透等问题的解决方案 缓存穿透、缓存并发、缓存雪崩、缓存抖动、热点缓存、缓存双写一致性等问题 4.分布式id算法？...常见header请求头 - - 示例 vary 告诉代理服务器/缓存/CDN，如何判断请求是否一样 Vary: Accept-Encoding,User-Agent Rang 请求一段内存，如0到2000...opcode 是Php脚本编译后的中间码，Zend引擎将源文件转换成opcode代码，然后在虚拟机上运行 缓存opcode 后 可以加快网站的运行速度 用apc 或者xcache 缓存可以缓存php的opcode
看到好些人在写更新缓存数据代码时，先删除缓存，然后再更新数据库，而后续的操作会把数据再装载的缓存中。然而，这个是逻辑是错误的。...这里，我们先不讨论更新缓存和更新数据这两个事是一个事务的事，或是会有失败的可能，我们先假设更新数据库和更新缓存都可以成功的情况（我们先把成功的代码逻辑先写对）。...更新：先把数据存到数据库中，成功后，再让缓存失效。 ? 注意，我们的更新是先更新数据库，成功后，让缓存失效。那么，这种方式是否可以没有文章前面提到过的那个问题呢？我们可以脑补一下。...一个是查询操作，一个是更新操作的并发，首先，没有了删除cache数据的操作了，而是先更新了数据库中的数据，此时，缓存依然有效，所以，并发的查询操作拿的是没有更新的数据，但是，更新操作马上让缓存的失效了，...Write Back套路，一句说就是，在更新数据的时候，只更新缓存，不更新数据库，而我们的缓存会异步地批量更新数据库。
看到好些人在写更新缓存数据代码时，先删除缓存，然后再更新数据库，而后续的操作会把数据再装载的缓存中。然而，这个是逻辑是错误的。...这里，我们先不讨论更新缓存和更新数据这两个事是一个事务的事，或是会有失败的可能，我们先假设更新数据库和更新缓存都可以成功的情况（我们先把成功的代码逻辑先写对）。...更新：先把数据存到数据库中，成功后，再让缓存失效。 ? ? 注意，我们的更新是先更新数据库，成功后，让缓存失效。那么，这种方式是否可以没有文章前面提到过的那个问题呢？我们可以脑补一下。...一个是查询操作，一个是更新操作的并发，首先，没有了删除cache数据的操作了，而是先更新了数据库中的数据，此时，缓存依然有效，所以，并发的查询操作拿的是没有更新的数据，但是，更新操作马上让缓存的失效了，...Write Back套路，一句说就是，在更新数据的时候，只更新缓存，不更新数据库，而我们的缓存会异步地批量更新数据库。
然而，这个是逻辑是错误的。 试想，两个并发操作，一个是更新操作，另一个是查询操作，更新操作删除缓存后，查询操作没有命中缓存，先把老数据读出来后放到缓存中，然后更新操作更新了数据库。...这里，我们先不讨论更新缓存和更新数据这两个事是不是一个事务的事，或是会有失败的可能，我们先假设更新数据库和更新缓存都可以成功的情况（我们先把成功的代码逻辑先写对）。...更新：先把数据存到数据库中，成功后，再让缓存失效。 ? 注意，我们的更新是先更新数据库，成功后，让缓存失效。那么，这种方式是否可以避免文章前面提到过的那个问题呢？...首先，没有了删除 cache 数据的操作了，而是先更新了数据库中的数据，此时，缓存依然有效，所以，并发的查询操作拿的是没有更新的数据，但是，更新操作马上让缓存的数据失效了，后续的查询操作再把数据从数据库中拉出来...Write Back 套路，一句说就是，在更新数据的时候，只更新缓存，不更新数据库，而我们的缓存会异步地批量更新数据库。
因为我觉得虽然不知道原理也可以使用，但是知道了原理后，可以用的更好。 主要看的是sea.js，目前简单的理解是：一个加载js的机制 + 模块化编程(CMD规范)的理念。...，并且可以自动更新。 ...不知道大家有没有发现一个问题，boot.js 可以搞定其他js文件的更新，但是他自己的更新如何搞定呢？有两个方法，一个是在后面加个随机数作为参数；另一个就是一辈子都不需要修改。...我的想法就是做一个js文件服务。由这个服务实现加载js、更新js、加载顺序（依赖），还有复用。 如果我们要做五个项目，每个项目都是一个独立的站点，那么对于共用的js文件是怎么处理的呢？...我们每写一个js文件，都需要考虑要引用哪些文件吗？目前我做的项目是，由js文件服务来搞定js文件的加载，然后写点处理业务逻辑的代码就ok了。 想说的还有很多，只是思路有点乱。
《缓存，究竟是淘汰，还是修改？》发出后，有朋友提到，高并发的情况下，缓存的更新可能存在问题，今天简单聊聊这个话题。...（1）把token放在缓存中，每次带上token去调用接口； （2）如果token过期，需要去申请新token； （3）申请完新token，需要把新token更新到缓存里。...线上s1和s2只从缓存读取token 更新token异步，asy-Master定期更新token，避免并发更新 使用shadow-master保证token更新高可用，asy-Master挂了，asy-Backup...潜在优化： （1）asy-Master利用多线程，实现在s1/s2里，保证高可用； （2）redis里用一个时间戳表示token的更新时间，更新token时，查看token的时间戳，如果token刚更新过...，并发的请求便不再更新。
看到好些人在写更新缓存数据代码时，先删除缓存，然后再更新数据库，而后续的操作会把数据再装载的缓存中。然而，这个是逻辑是错误的。...这里，我们先不讨论更新缓存和更新数据这两个事是一个事务的事，或是会有失败的可能，我们先假设更新数据库和更新缓存都可以成功的情况（我们先把成功的代码逻辑先写对）。...更新：先把数据存到数据库中，成功后，再让缓存失效。 注意，我们的更新是先更新数据库，成功后，让缓存失效。那么，这种方式是否可以没有文章前面提到过的那个问题呢？我们可以脑补一下。...一个是查询操作，一个是更新操作的并发，首先，没有了删除cache数据的操作了，而是先更新了数据库中的数据，此时，缓存依然有效，所以，并发的查询操作拿的是没有更新的数据，但是，更新操作马上让缓存的失效了，...Write Back套路，一句说就是，在更新数据的时候，只更新缓存，不更新数据库，而我们的缓存会异步地批量更新数据库。
前面一节说到了《为什么说Redis是单线程的？》，今天给大家整理一篇关于Redis经常被问到的问题：缓存雪崩、缓存穿透、缓存预热、缓存更新、缓存降级等概念的入门及简单解决方案。...（2）还有一个解决办法解决方案是：给每一个缓存数据增加相应的缓存标记，记录缓存的是否失效，如果缓存标记失效，则更新数据缓存，实例伪代码如下： ?...这样，当缓存标记key过期后，实际缓存还能把旧数据返回给调用端，直到另外的线程在后台更新完成后，才会返回新缓存。...关于缓存崩溃的解决方法，这里提出了三种方案：使用锁或队列、设置过期标志更新缓存、为key设置不同的缓存失效时间，还有一各被称为“二级缓存”的解决方法，有兴趣的读者可以自行研究。...通过这个直接设置的默认值存放到缓存，这样第二次到缓冲中获取就有值了，而不会继续访问数据库，这种办法最简单粗暴！ ?
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说缓存穿透，缓存击穿，缓存雪崩详解及解决办法[通俗易懂],希望能够帮助大家进步!!!...但如果数据量太多了，有数千万或者上亿的数据，全都放到内存中，很显然会占用太多的内存空间。 那么，有没有办法减少内存空间呢？ 答：这就需要使用布隆过滤器了。...此外，如果想减少误判率，可以适当增加hash函数，图中用的3次hash，可以增加到5次。 其实，布隆过滤器最致命的问题是：如果数据库中的数据更新了，需要同步更新布隆过滤器。...在访问数据库时加锁，防止多个相同productId的请求同时访问数据库。 然后，还需要一段代码，把从数据库中查询到的结果，又重新放入缓存中。办法挺多的，在这里我就不展开了。...比如说，我们有个分类功能，设置的缓存过期时间是30分钟。但有个job每隔20分钟执行一次，自动更新缓存，重新设置过期时间为30分钟。 这样就能保证，分类缓存不会失效。
Intent.ACTION_MEDIA_SCANNER_SCAN_FILE,android.net.Uri.fromFile(java.io.File(f)))); 这样再从APP中 就看不到刚才删除那张图片的缓存了
许多人在更新缓存时，先删除缓存，然后再更新数据库，而后续的操作会把数据再装载入缓存中。 然而，这个逻辑是错误的!!!...试想，两个并发操作，一个更新，一个查询，更新删除缓存后，查询没有命中缓存，先把旧数据读出来后放到缓存中，然后更新操作更新了数据库。于是，在缓存中的数据还是旧数据，导致缓存中持续地产生脏数据....因此,让我们来总结一下缓存更新的几个Design Pattern....这里，我们先不讨论更新缓存和更新数据这两个事是一个事务的事，或是会有失败的可能，我们先假设更新数据库和更新缓存都可以成功的情况 更新缓存的的Design Pattern有四种 1 Cache Aside...，成功后，让缓存失效 一个查询操作，一个更新操作的并发 首先，没有了删除cache数据的操作，而是先更新数据库中的数据，此时，缓存依然有效，所以，并发的查询操作拿的是没有更新的数据，但是，更新操作马上让缓存的失效了
问题：项目中，Redis用了缓存热点数据，持久化数据在MySQL DB中；那么Redis缓存数据什么时候更新呢？ 方法A: 步骤：1....删除缓存，2.更新DB , 3.下一次读操作没有命中缓存时，更新缓存； 存在的问题：如果另外一个读任务发生在"更新DB"之前，那么缓存就"更新DB"之前的“脏数据”； 方法B:...步骤：1.更新DB，2.更新缓存； 存在的问题：如果发生并发“更新数据”，程序不能保证“更新缓存”的先后顺序，存在“脏数据”的可能性； 方法C:...下一次读操作没有命中缓存时，更新缓存； 存在的问题：如果在步骤1“更新DB”之前，有一个并发读任务没有命中缓存，从DB读取到“老数据”，在步骤2之后才把“老数据”更新到缓存，那么缓存中就是...“脏数据”； 思考：方法C采取的策略，在实际场景中发送的概率比前两种方法小很多；但是怎么完全杜绝这种问题呢？
◆ 如何更新缓存 更新缓存的步骤特别简单，共两步：更新数据库和更新缓存。但这简单的两步中需要考虑很多问题。 1）先更新数据库还是先更新缓存？更新缓存时先删除还是直接更新？...◆ 组合1：先更新缓存，再更新数据库 对于这个组合，会遇到这种情况：假设第二步更新数据库失败了，要求回滚缓存的更新，这时该怎么办呢？...2）线程A将缓存中的值更新成b，且保存了原来的值a，然后更新数据库。 3）线程B将缓存中的值更新成c，且保存了原来的值b，然后更新数据库。...那么，以上问题有办法解决吗？ ◆ 组合5：先删除缓存，更新数据库，再删除缓存 还有一个方案，就是先删除缓存，再更新数据库，再删除缓存。...前面花了较长的篇幅来讨论更新缓存的逻辑，接下来详细讨论缓存的高可用设计。
解决办法： （1） 大多数系统设计者考虑用加锁（ 最多的解决方案）或者使用队列的方式保证来保证不会有大量的线程对数据库一次性进行读写，从而避免失效时大量的并发请求落到底层存储系统上。...解决办法 （1）最常见的则是采用布隆过滤器，将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的bitmap中，一个一定不存在的数据会被这个bitmap拦截掉，从而避免了对底层存储系统的查询压力。...通过这个直接设 置的默认值存放到缓存，这样第二次到缓冲中获取就有值了，而不会继续访问数据库，这种办法最简单粗暴。 思考 5TB的硬盘上放满了数据，请写一个算法将这些数据进行排重。...用户直接查询事先被预热的缓存数据 解决办法 （1）直接写个缓存刷新页面，上线时手工操作下； （2）数据量不大，可以在项目启动的时候自动进行加载； （3）定时刷新缓存； 四、缓存更新 除了缓存服务器自带的缓存失效策略之外...，过期的话就去底层系统得到新数 据并更新缓存。
如何更新缓存 更新缓存的步骤特别简单，共两步：更新数据库和更新缓存。但这简单的两步中需要考虑很多问题。 1）先更新数据库还是先更新缓存？更新缓存时先删除还是直接更新？...组合1：先更新缓存，再更新数据库 对于这个组合，会遇到这种情况：假设第二步更新数据库失败了，要求回滚缓存的更新，这时该怎么办呢？...2）线程A将缓存中的值更新成b，且保存了原来的值a，然后更新数据库。 3）线程B将缓存中的值更新成c，且保存了原来的值b，然后更新数据库。...那么，以上问题有办法解决吗？ 组合5：先删除缓存，更新数据库，再删除缓存 还有一个方案，就是先删除缓存，再更新数据库，再删除缓存。...前面花了较长的篇幅来讨论更新缓存的逻辑，接下来详细讨论缓存的高可用设计。
低一致性需求：使用Redis自带的内存淘汰机制 高一致性需求：主动更新 ，并以超时剔除作为兜底方案 读操作： 缓存命中规则直接返回 缓存未命中则查询数据库 ，并写入缓存 ，设定超时时间...写操作： 先写数据库 ，然后再删除数据库 要确保数据库与缓存操作的原子性
问题描述：前端代码更新，但因浏览器缓存问题，导致页面源代码并未更新 查看页面源代码的方法：鼠标右键，点击查看页面源代码 如图： 解决方法： 注：每执行一步，就检查一下浏览器源代码是否已更新...，已更新就不用继续操作，否则就一步一步操作，不出意外，肯定没问题！...（如果是用VScode写前端代码，注意保存代码，一定要确定前端代码一定是已经更新在项目中的，例如：可以在idea 中查看前端代码） 1.按 Ctrl+F5 ：强制刷新页面 2.按 Ctrl+Shift...+Delete：删除页面缓存 3.在idea中点击Maven，点击项目名下的Lifecycle，双击clean，清除缓存，再重启项目 如图： 4.在idea中直接删除 target 文件夹，
也许你会觉得缓存读写很简单： 先读缓存，缓存不命中就查DB，查到了就回种缓存 先删缓存，再更新DB，而后续操作会把数据再装载到缓存 这是错误的。最简单的两个并发操作：更新&查询。...更新操作删除缓存后，查询操作没有命中缓存，先把老数据读出来后放到缓存，然后更新操作更新了数据库。于是，缓存中的数据还是老数据，导致缓存中的数据是脏的，而且还一直这样脏下去。...针对不同的业务场景，实际选用的缓存的读写策略也不同。为方便讨论，这里假定更新数据库、缓存都成功。...一个查询操作，一个更新操作的并发 首先，没有了删除cache数据的操作，而是先更新数据库中的数据，此时，缓存依然有效，所以，并发的查询操作拿的是没有更新的数据，但是，更新操作马上让缓存的失效了，后续的查询操作再把数据从数据库中拉出来...在更新数据时，只更新缓存，不更新DB，而我们的缓存会异步批量更新DB 优点 让数据的I/O操作飞快无比（因为直接操作内存嘛 ） 因为异步，write back还可以合并对同一个数据的多次操作，所以性能的提高是相当可观
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
