PWA（Progressive web apps，渐进式 Web 应用）运用现代的 Web API 以及传统的渐进式增强策略来创建跨平台 Web 应用程序。
consistent hashing 算法早在 1997 年就在论文 Consistent hashing and random trees 中被提出，目前在 cache 系统中应用越来越广泛； 一、基本场景 比如你有 N 个 cache 服务器（后面简称 cache ），那么如何将一个对象 object 映射到 N 个 cache 上呢，你很可能会采用类似下面的通用方法计算 object 的 hash 值，然后均匀的映射到到 N 个 cache ； hash(object)
LRU（Least Recently Used，最近最久未使用算法）是一种常见的缓存淘汰算法，当缓存满时，淘汰最近最久未使用的元素，在很多分布式缓存系统（如Redis, Memcached）中都有广泛使用。其基本思想是如果一个数据在最近一段时间没有被访问到，那么可以认为在将来它被访问的可能性也很小。因此，当缓存满时，最久未被访问的数据最先被淘汰。具体做法是将最近使用的元素存放到靠近缓存顶部的位置，当一个新条目被访问时，LRU 将它放置到缓存的顶部。当缓存满时，较早之前访问的条目将从缓存底部被移除。
2.0版较1.0版完善了缓存文件存取时的资源访问锁定问题，希望大家多提宝贵意见！ 下载请移步至http://www.sunbloger.com/download/ 下面是源代码： <?php /**
顾名思义，MySQL Query Cache 就是用来缓存和 Query 相关的数据的。具体来说，Query Cache 缓存了我们客户端提交给 MySQL 的 SELECT 语句以及该语句的结果集。大概来讲，就是将 SELECT 语句和语句的结果做了一个 HASH 映射关系然后保存在一定的内存区域中。
我们可以看到，随着工艺和设计的演进，CPU 计算性能其实发生了翻天覆地的变化，但是DRAM存储性能的发展没有那么快。
consistent hashing 算法早在 1997 年就在论文 Consistent hashing and random trees 中被提出，目前在 cache 系统中应用越来越广泛；
今天探究的主题是cache。我们围绕几个问题展开。为什么需要cache？如何判断一个数据在cache中是否命中？cache的种类有哪些，区别是什么？
业余时间写的玩具操作系统，准备把内存管理部分加强一下，伙伴系统分配页面算法已经完成，下面就要开始写更加细粒度的内存分配，毕竟伙伴系统是按照页为基本单位分配的，参考内核版本linux2.6.30，没分析高版本的源码，算法基本思想应该差不多。
这是向MIPS架构移植软件的问题系列之第二篇。上一篇《MIPS架构深入理解8-向MIPS架构移植软件之大小端问题》中，我们讨论了大小端对于移植代码的影响。那么本文，我们再从Cache理解一下对于移植代码的影响，尤指底层代码或操作系统代码。
在上篇文章 《细节拉满，80 张图带你一步一步推演 slab 内存池的设计与实现 》中，笔者从 slab cache 的总体架构演进角度以及 slab cache 的运行原理角度为大家勾勒出了 slab cache 的总体架构视图，基于这个视图详细阐述了 slab cache 的内存分配以及释放原理。
现代CPU中，为了提高CPU的执行效率，高速缓存必不可少。关于Cache工作原理可以参考我之前的文章
在Object-C语言中，方法在调用之后都会被缓存起来，在下一次调用的时候就会去缓存中拿取，缓存方法的地方是一个叫cache_t的结构。本文基于源码分析cache_t的结构原理。
动态网站的基本权衡是，它们是动态的。每次用户请求页面时，Web服务器都会进行各种计算 – 从数据库查询到模板呈现再到业务逻辑 – 以创建站点访问者看到的页面。从处理开销的角度来看，这比标准的文件读取文件系统服务器要耗时多了。对于大多数Web应用程序来说，这种开销并不是什么大问题。因为大多数Web应用程序只是中小型网站，没有拥有一流的流量。但对于中到高流量的站点，尽可能减少开销是至关重要的，这就是缓存的用武之地。缓存某些内容是为了保存昂贵计算的结果，这样就不必在下次执行计算。 Django框架带有一个强大的缓存系统，可以保存动态页面，因此不必为每个请求计算它们。Django提供不同级别的缓存粒度：可以缓存特定视图的输出，也可以只缓存页面中难以生成的部分或者可以缓存整个站点。 Redis是一个内存数据库（现在已经支持内存数据持久化到硬盘当中，重新启动时，会自动从硬盘进行加载），由于其性能极高，因此经常作为中间件、缓存使用。
PyPI(下载链接): https://pypi.python.org/pypi/cacheout/
CPU在摩尔定律的指导下以每18个月翻一番的速度在发展，然而内存和硬盘的发展速度远远不及CPU。这就造成了高性能能的内存和硬盘价格及其昂贵。然而CPU的高度运算需要高速的数据。为了解决这个问题，CPU厂商在CPU中内置了少量的高速缓存以解决I\O速度和CPU运算速度之间的不匹配问题。
周末的时候，有个读者跟我说，面试字节的时候被问到：「什么是伪共享？又该怎么避免伪共享的问题？」
consistent hashing 算法早在 1997 年就在论文 Consistent hashing and random trees 中被提出，目前在 cache系统中应用越来越广泛；
今天给大家分享一篇关于 Cache 的硬核的技术文，基本上关于Cache的所有知识点都可以在这篇文章里看到。
其实现实中，CPU通用寄存器的速度和主存之间存在着太大的差异。两者之间的速度大致如下关系：
[注: 转载自今日头条号"闪念基因"] 在我们进行数据持久化，对文件内容进行落盘处理时，我们时常会使用fsync操作，该操作会将文件关联的脏页(dirty page)数据(实际文件内容及元数据信息)一同写回磁盘。这里提到的脏页(dirty page)即为页缓存(page cache)。
在《图解 | CPU-Cache》一文中介绍了VIVT、PIPT、VIPT三种Cache查找方式。
近期要实现一个小的功能：我需要在短期内对某些数据进行快速查询、修改等操作，但这些数据仅仅在短期内会用到，过一小段时间就可以销毁了。
大侠好，欢迎来到FPGA技术江湖，江湖偌大，相见即是缘分。大侠可以关注FPGA技术江湖，在“闯荡江湖”、"行侠仗义"栏里获取其他感兴趣的资源，或者一起煮酒言欢。
Nginx版本从0.7.48开始,支持了类似Squid的缓存功能。这个缓存是把URL及相关组合当做Key,用Md5算法对Key进行哈希，得到硬盘上对应的哈希目录路径，从而将缓存内容保存在该目录内。
我们将要Python标准库实现一个LRU(least recently used)缓存，具有优先级和到期时间。这是一个常见的面食问题，但我们将远离数据结构——没有堆、没有二叉树。总之，我们会得到一个可用的方案。
There are only two hard things in Computer Science: cache invalidation and naming things.
使用@cache.cached()装饰器可以缓存其它非视图相关函数的结果，当使用@cache.cached()装饰器缓存非视图相关函数的结果时，建议传入参数key_prefix来替换默认的cache_key，否则它将会默认使用request.path作为cache_key:
缓存是以键值对的形式进行数据的存储和检索，内部采用哈希表实现。当系统出现内存压力时则会释放掉部分缓存的键值对。 iOS系统提供了一套基于OC语言的高级缓存库NSCache，同时也提供一套基于C语言实现的缓存库libcache.dylib，本文主要介绍基于C语言的缓存库的各种API函数。
Linux内存管理是一个非常复杂的子系统，要完全说清的话估计要一本书的篇幅。但Linux内存管理可以划分成多个部分来阐述，这篇文章主要介绍slab算法。
了解更多欢迎访问知乎 ：https://www.zhihu.com/people/mu-mu-67-87-35
然后，我们先从第1个非常简单的问题开始：CPU可以直接操作内存吗？可能99%的程序员会不假思索地回答：“肯定的，不然程序怎么跑。”如果理性地分析一下，你会发现这个回答有问题：CPU与内存条是独立的两个硬件，而且CPU上也没有插槽和连线可以让内存条挂上去，也就是说，CPU并不能直接访问内存条，而是要通过主板上的其他硬件（接口）来间接访问内存条。
看了官方的关于Guava Cache的介绍，感觉太过于啰嗦，我个人是很不喜欢，看了好大半天也看不懂，直到翻到了一篇国内的文章才看懂，特此记录，以备查阅。
CPU Cache学习 为什么需要Cache? CPU要从内存中直接读取数据都要花费几百个时间周期,在这几百个时间周期内，处理器除了等待什么都做不了，为了解决这个问题才提出Cache这个概念 Cach
PHP实现自动化缓存的功能，这个感觉不错，挺好用的，只需要直接把这个php文件引入到需要缓存的页面即可实现get请求的页面缓存；用着感觉不错就分享出来了；
我是cloud3，前段时间写了几篇关于高速缓存的文章，很多朋友加我好友也聊了不少。今天我们看看Cache的发展历史，这L1 L2 L3 Cache一开始是放哪里的？
在SGA中每一个单独的组件究竟需要多少内存呢？在Oracle 10g 中可以自动化管理大多数SGA参数。
botui.js 是一个简单的聊天机器人框架，使用它可以完成简易的脚本对话式交流。缺点是只能在自己设定的逻辑内进行有限问答，而不是像真正的 AI 那样智能会话。
在上一篇文章里，我们聊到了 CPU 的三级缓存结构，提到 CPU 缓存就一定会聊到 CPU 的缓存一致性问题。那么，什么是缓存一致性问题，CPU Cache 的读取和写入过程是如何执行的，MESI 缓存一致性协议又是什么？今天我们将围绕这些问题展开。
在我们进行数据持久化，对文件内容进行落盘处理时，我们时常会使用fsync操作，该操作会将文件关联的脏页(dirty page)数据(实际文件内容及元数据信息)一同写回磁盘。这里提到的脏页(dirty page)即为页缓存(page cache)。
libconhash is a consistent hashing library which can be compiled both on Windows and Linux platforms, with the following features:
由于本教程涉及的所有修改对缩进格式等有严格要求，担心自己控制不好的可以直接下载静态资源。参照教程进行修改。静态资源包内的index.pug为butterfly_v3.5.1版本。其他版本改法详见教程正文。
我们平时编写的代码最后都会交给CPU来执行，如何能巧妙利用CPU写出性能比较高的代码呢？看完这篇文章您可能会有所收获。
上面我们的 value 是一个 list，以 list 的大小作为 Entry 的大小。当把 Weigher 实现为只返回1，maximumWeight 其实和 maximumSize 是等效的。 同样的，为了性能考虑，这个限制也不会很死板
一般的反爬措施是在多次请求之间增加随机的间隔时间，即设置一定的延时。但如果请求后存在缓存，就可以省略设置延迟，这样一定程度地缩短了爬虫程序的耗时。
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
