综上所述，在高并发场景中，一致性协议的选择应根据实际需求和性能要求来决定。对于一些对一致性要求较高的场景，可以使用2PC协议来保证一致性，但需要承受较大的性能开销。而对于一些对一致性要求相对较低的场景，可以选择基于版本号的协议来提高性能。在更新策略方面，可以根据数据的访问特征和缓存容量来选择合适的策略，权衡数据一致性和性能开销。
项目组目前开发的基于OEA框架的GIX4项目，本次功能已经完成得差不多了，本次迭代的目标主要是提升产品的性能。由于GIX4是C/S结构的应用程序，所以决定实现缓存模块来提升高繁数据访问的缓存。 本篇文章主要介绍了OEA框架中的缓存模块设计与一般的缓存有什么不同，如何在OEA框架中实现缓存模块。分为以下几个小节： 一般缓存介绍 OEA缓存目标 概要设计 通用缓存框架的详细设计 OEA中集成Cache的详细设计 小结 一般缓存介绍 网上介绍缓存的文章比较多，在这里我就挑
首先，缓存由于其高并发和高性能的特性，已经在项目中被广泛使用。在读取缓存方面，大家没啥疑问，都是按照下图的流程来进行业务操作：
作者 ：专注J2EE 来源 ：博客园 引言 为什么写这篇文章？ 首先，缓存由于其高并发和高性能的特性，已经在项目中被广泛使用。在读取缓存方面，大家没啥疑问，都是按照下图的流程来进行业务操作。 但是
首先，缓存由于其高并发和高性能的特性，已经在项目中被广泛使用。在读取缓存方面，大家没啥疑问，都是按照下图的流程来进行业务操作。
首先，缓存由于其适应高并发和高性能的特性，已经在项目中被广泛使用。在读取缓存方面，大家没啥疑问，都是按照下图的流程来进行业务操作。
MyBatis 是一款开源的持久层框架，它允许开发者使用简单的 XML 或注解来配置和映射原生信息、存储过程以及高级映射。MyBatis 的设计理念是将 SQL 语句从 Java 代码中分离出来，使得 SQL 语句的维护更加简单，同时提供了丰富的映射能力，能够灵活地处理复杂的数据库操作。
Guava Cache 的数据结构跟 JDK1.7 的 ConcurrentHashMap 类似，提供了基于时间、容量、引用三种回收策略，以及自动加载、访问统计等功能。
作者：孤独烟，中国平安研发工程师，目前负责规则云平台架构设计以及需求研发工作。毕业后一直从事Java开发工作，在Web开发、架构设计上有多年的实战经验。在MySQL性能优化、JVM调优、分布式领域有着
业务中为了减少热点数据不必要的db查询，往往会增加一层缓存来解决I/O性能。可是I/O多了一层也就多了一层的更新维护与容错保障，当修改db中某些数据时，往往会面临缓存更新的问题，在这里简单介绍 数据库与缓存双写问题以及在业务场景如何使用双写策略。
Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保存在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。
数据库专题（四） ——各类缓存技术 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 缓存（Cache）技术原指高速数据，当CPU处理数据的时候，会先去缓存里面找，有的话就直接返回，不用再去RAM取数据。但是现在缓存已经不仅指cpu的操作了，而在程序中更多的是指内存和硬盘之间的缓存。凡是速度差距较大的两者，有介于中间的速度差异的结构，均可以称为用cache。速度排序，CPU>内存>硬盘，因此cpu到内存、内存到硬盘都有缓存。 1、优势 缓存利用相对高速的速度减少介质交互、低速操作等，例如减少网络I/O、减少
通常情况下，我们在设计程序的时候，会在客户端和存储层之间加入缓存层(例如redis和memcache)。存储层一般用来持久化数据，而缓存层则是为了更快的返回所需要的的数据结果。
缓存能够有效地加速应用的读写速度，同时也可以降低后端负载，对日常应用的开发至关重要。下面会介绍缓存使用技巧和设计方案，包含如下内容：缓存的收益和成本分析、缓存更新策略的选择和使用场景、缓存粒度控制方法、穿透问题优化、无底洞问题优化、雪崩问题优化、热点key重建优化。
提升B2B业务Java项目系统吞吐量，说白了就是让咱们的系统处理更多的请求，响应更快，不出错或者少出错。
当执行写操作后，需要保证从缓存读取到的数据与数据库中持久化的数据是一致的，因此需要对缓存进行更新。
作者：clareguo，腾讯 CSIG 后台开发工程师 到底是更新缓存还是删除缓存? 到底是先更新数据库，再删除缓存，还是先删除缓存，再更新数据库? 1 引言 对于互联网业务来说，传统的直接访问数据库
我们在做请求的时候，客户端或者web端发送请求给到后端，具体完整的链路请求是怎么到后端的，以及后端怎么做负载均衡，扩缩容，这里跟大家分析下具体过程。看这篇文章需要有K8S的基础，如果没有，建议可以先去看一下作者的K8S系列相关文章，了解下K8S基本概念。
缓存是一种存储数据的组件，它存储了数据的副本，以便将来请求时可以更快地访问这些数据。缓存可以位于应用程序的多个层级，包括数据库层、应用层或客户端层。
实际开发中，Redis 和 MySQL 的更新策略用的是 Cache Aside，另外两种策略主要应用在计算机系统里。
JCache（Java Caching API），也称为JSR-107，是Java平台上的缓存标准规范，旨在为Java应用程序提供统一的缓存访问接口。自从2011年提出以来，JCache已经成为了提高应用程序性能、减少数据库负载和提升用户体验的重要手段。本文将深入浅出地介绍JCache的核心概念、常见问题、易错点以及如何避免这些错误，并通过代码示例来加深理解。
“计算机科学领域的任何问题都可以通过增加一个间接的中间层来解决”，这是计算机领域一句名言。任何问题都可以通过增加一个中间层来解决。互联网业务系统在应对大并发时候通常会选择引入缓存，当然可以Scale UP，但是响应成本上升，引入缓存是一种比较经济有效方法。在面对各种缓存更新与访问策略时候我们可能会眼花缭乱，不合适的缓存更新策略可能达不到预期效果。
导语 | 到底是更新缓存还是删除缓存? 到底是先更新数据库，再删除缓存，还是先删除缓存，再更新数据库？本文主要介绍了在不同场景下保证数据缓存一致性的相关策略。 引言 对于互联网业务来说，传统的直接访问
现在的CPU都是多核的CPU，每个CPU内核都有着自己的L1、L2级缓存，多个CPU内核共享L3级缓存和计算机的组主内存。CPU在加载数据的时候，首先会尽可能的从 Cache 中取加载，并不是一开始就从主内存中取加载数据。当 Cache 中没有数据的时候，才会从内存中去加载数据。
缓存高并发问题是在高并发环境下，由于缓存系统无法快速响应或者处理大量的请求，导致系统性能下降，甚至出现系统崩溃的问题。
无论先操作db还是cache，都会有各自的问题，根本原因是cache和db的更新不是一个原子操作，因此总会有不一致的问题。想要彻底解决这种问题必须将cache和db的更新操作归在一个事务之下（例如使用一些分布式事务，或者强一致性的分布式协议）。或者采用串行化，可以保证强一致性。
作者 | ^Damon 来源 | blog.csdn.net/qq_41689567/article/details/103664475 项目部分： 1、项目背景还有项目流程 2、从抓包开始到最终显示的时间是多少？ 3、有没有调研？每天某个时段的数据流量？ 4、如果我在这边频繁刷流量，大约多长时间可以发现异常？？ 5、redis作为高速缓存和数据库的数据一致性的问题，如果数据更新的话是先更新数据库还是先更新缓存？若果先更新数据库再更新缓存会涉及什么问题 基础部分： 1、hashMap底层？为什么jdk1.
https://github.com/sunshinelyz/mykit-delay
在《腾讯云数据库DTS发布全新数据集成方案：全增量无缝同步，快速构建实时数仓》一文中，我们介绍了如何使用DTS的「数据同步」服务，将MySQL数据同步到Ckafka并应用于大数据场景中。读者可能会产生疑问：DTS的「数据订阅」服务也提供了类似的功能，那么这两者有何区别，实际使用时应如何选择？为此，本文将为您详细介绍相关内容。
3、redis (jedis cluster的sharding jedisCluster读写 lettuce读写分离)
在大数据时代，任何公司的成功都取决于数据驱动的决策和业务流程。在这种情况下，数据集成对于任何业务的成功秘诀都是至关重要的，并且掌握诸如Informatica Powercenter 9.X之类的端到端敏捷数据集成平台必将使您走上职业发展的快速通道。使用Informatica PowerCenter Designer进行ETL和数据挖掘的职业是前所未有的最佳时机。
一般在项目中，最消耗性能的地方就是后端服务的数据库了。而数据库的读写频率常常都是不均匀分布的，大多情况是读多写少，并且读操作（select）还会有一些复杂的判断条件，比如 like、group、join 等等，这些语法是非常消耗性能的，所有会出现很多的慢查询，因此数据库很容易在读操作的环节遇到瓶颈。
在互联网项目开发中，缓存的应用是非常普遍了，缓存可以帮助页面提高加载速度，减少服务器或数据源的负载。
业务系统通常使用数据库（如MySQL）来存储持久化数据，并使用缓存（如Redis）来提升系统的性能。同时使用数据库和缓存，有一个老生常谈的问题，就是缓存与数据库一致性的问题。
稳定性相关的前置知识在前两篇文章已经说的比较多了，个人也在网上对比看了下稳定性相关的内容，都是偏概念，因此此处更加偏向于系统实战设计实现。
Tech 导读 本文主要介绍基于shardingproxy对大数据的迁移实践过程。通过本文读者可以对数据迁移全流程有一定了解，其中重点记录了shardingproxy全流程的搭建，对想要了解和即将要做数据迁移的读者们有一定的帮助意义。
一直在用腾讯云bugly的全量更新 但是最近突然发现再发布新的更新策略时 出问题了 策略编辑页面会一直卡在：安装包正在同步 一直转圈 没办法正常进行策略发布 尝试了好多次 都不行 搜索后发现 有很多人都是这样的情况
强缓存和协商缓存是浏览器缓存策略的两种主要形式，它们各自有不同的特点和应用场景。以下是它们之间的主要区别：
缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据, 由于缓存不命中, 并且出于容错考虑, 如果从存储层查不到数据则不写入缓存, 这将导致这个不存在的数据每次请求都要到存储层去查询, 失去了缓存的意义.
标签在Docker镜像中具有标识和版本控制的作用，可以帮助用户识别和管理不同版本的镜像。以下是一些关于Docker镜像标签的常见作用和命名规范：
在请求达到后端之后，对需要进行缓存的接口，会先去 Redis 中找有无数据，没有的话会继续走正常的业务流程，然后将查询到的结果返回给客户端的同时也放在 Redis 中一份，下次相同请求进来后，就可以直接从 Redis中 拿到数据。
Cache Aside Pattern：由缓存的调用者，在更新数据库的同时更新缓存Read/Write Through Pattern：缓存与数据库整合为一个服务，由服务来维护一致性。调用者调用该服务，无需关心缓存一致性问题Write Behind Caching Pattern：调用者只操作缓存，由其他线程异步的将缓存数据持久化到数据库，保证最终一致相对来讲，Cache Aside Pattern 可靠性更高一点操作缓存和数据库时要考虑如下几个问题- 删除缓存还是更新缓存？- 更新缓存：每次更新数据库都更
我相信大家都了解缓存，了解redis，之前有发过几篇redis的文章忘记的小伙伴可以点击链接看看！
Bbuffer 与 Cache 非常类似，因为它们都用于存储数据数据，被应用层读取字节数据。在很多场合它们有着相同的概念:
今天推荐一篇关于Kubernetes上服务滚动更新相关的配置选项的文章，文章列出了最常用的几个配置项，解释了他们是怎么影响调度器对服务进行滚动更新的，同时还带出了Kubernetes项目中Pod这个逻辑单元的Ready状态是怎么确定的，并不是容器运行起来后Pod就进入Ready状态的。总之个人觉得是篇非常好的普及Kubernetes基础的文章，文章由本人完全手工翻译，尽量做到通顺易懂，英文好的同学可以直接看原文。
App更新策略课程一共有六节，本节是最后一节，将会给大家总结一下我们App更新的时候有那些常见场景，并依据这些场景简单编写一下测试用例，还将会和大家探讨一下app更新模块还可以继续扩展什么功能。如果没有看过前面的课程的同学可以先学习前面的课程： App更新策略课程-检查更新实现 App更新策略课程-定义后台更新服务 App更新策略课程-实现进度更新 App更新策略课程-实现通知栏进度更新 配套视频教程： App更新策略课程 代码地址： http://git.oschina.net/devilwwj/Andr
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