缓存

焦虑的说说

redis和数据库的一致性如何保证常用方案：Cache Aside（写后删缓存）双写策略MQ 异步保证最终一致性不能回滚解决方案：使用 Lua 脚本保证原子性

暗夜猎手-大魔王

hermes源码学习8-上下文压缩与缓存Hermes Agent 使用双重压缩系统和 Anthropic prompt（提示词）缓存，在长对话中高效管理上下文窗口用量。

Cache Coherent(缓存一致性)GPU_CACHE_COHERENT一般作为内存分配、DMA、缓冲区创建的标记位：开启该标志分配的内存区域属于一致性内存：

Redis 从入门到精通：持久化RDB 与 AOFIT策士 10余年一线大厂经验，专注 IT 思维、架构、职场进阶。我会在各个平台持续发布最新文章，助你少走弯路。

探测+检测+缓解（PDM）：让云租户自主防御微架构攻击论文《PROBE+DETECT+MITIGATE (PDM): Enabling Cloud Tenants to Self-Defend against Microarchitectural Attacks》

暗暗别做白日梦

Redisson 和redis 实现延迟消息Redis 是数据库/中间件，Redisson 是 Java 操作 Redis 的客户端和工具库。可以这样理解：

我星期八休息

Linux系统编程— Mmap实现⽂件LRU缓存在日常开发中，我们经常会遇到处理大文件的场景，比如分析 GB 级的日志文件、读取大型数据库文件或者编辑超大的文本文件。如果直接使用传统的 read/write 系统调用进行随机访问，不仅会带来频繁的用户态与内核态切换开销，还会产生大量重复的磁盘 IO 操作，导致性能急剧下降。

计算机内存相关知识总结存储器主要分为两大类：缓存设计基于以下两个关键的局部性原理：结论：正是基于程序访问内存所表现出的这些规律性（局部性），计算机系统才设计了多级缓存结构，从而显著提升了程序的整体执行效率。

[031][缓存模块]RedisTemplate工具的租户隔离设计：自动Key前缀机制本项目代码:https://gitee.com/yunjiao-source/tutorials4j/tree/master/framework

Redis 多级缓存落地聚合 API：重复请求降本 70% 实战数据随着大模型聚合 API 接入体量持续增长，相同问题、同类文本、固定指令产生的重复请求占比不断提升。行业运维统计数据显示，常规业务场景下聚合 API 重复请求占比可达 52%，这部分流量持续占用模型算力、产生 Token 消耗，成为个人与小团队 API 使用成本偏高的主要原因之一。

黑马点评-Redis 消息队列-03_stream_consumer_group本文继续整理黑马点评 Redis 实战篇第 7 章「Redis 消息队列」。前两篇分别讲了为什么需要消息队列，以及 Redis List、PubSub 为什么不够。

47｜成本与性能：缓存、批处理、模型路由与降级当你的 Agent 评测及格了，监控也装好了，一切看起来都很完美。直到月底，老板拿着云厂商的账单冲进你的工位：“为什么这个月的 API 调用费要 10 万块？这破系统还没赚到钱呢！”

Java 篇-项目实战-AI 天机学堂(从 0 到 1)-day5java 篇： 1.基础地基 2.设计原理 3.项目实战设置模型及一些参数，把思考模式关了添加提示词右边测试一下

大模型最新论文速读

小红书提出 RedKnot：分头处理 kv 缓存，延时降低 60%效果还提升现有的 PIC 方案（位置无关 KV 缓存复用）实际加速效果并不明显，RedKnot 在注意力头粒度上复用和重算缓存，配合分层稀疏 FFN 和 SegPagedAttention，在答案质量不降的前提下，把首 token 延迟最高压到原来的约 1/3.5

大模型API的上下文缓存（Contextual Cache）要理解上下文缓存，得先知道大模型生成文本时的两个关键点：自回归解码和 KV Cache。自回归与重复计算大模型每次生成一个token，都要把之前所有token（包括输入的prompt和已生成的部分）重新计算一遍注意力（Attention）。这其中大部分计算都是在重复计算已有的内容，非常浪费。

Redis 7 分布式缓存架构实战💡 痛点: Redis 内存泄漏？缓存穿透/击穿/雪崩全中？集群选型头疼？Lua 脚本分布式锁踩坑？

一拳一个娘娘腔

CVE-2026-43284 — Dirty Frag 深度拆解：当零拷贝遇上原地解密，页缓存成了攻击者的画板TL;DR：这是 2026 年 5 月 7 日公开披露的 Dirty Frag 漏洞链的主角之一（另一条是 CVE-2026-43500）。一句话定性——内核网络栈的"高效零拷贝"把自己绊倒了：一个只读的页缓存页，被 splice 偷偷塞进网络包的碎片里，然后 ESP 接收路径以为那是它私有的缓冲区，直接在上面做原地解密写入。结果是：非特权用户可确定性地污染任意文件的页缓存，稳稳拿到 root。无竞态、无 crash、不碰磁盘。

Redis大Key阻塞：单线程CPU100%的致命陷阱现象：大Key导致Redis实例CPU 100%，系统阻塞。追问：为什么一个Key会阻塞整个Redis？本质：这是 Redis 单线程事件循环模型 + 大Key操作耗时巨大的必然结果。

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Spring Boot + Redis 缓存实战：@Cacheable、序列化踩坑、缓存一致性，一次讲透本文紧接上篇，是阶段 2的技术复盘，涵盖 Spring Cache 注解体系GenericJackson2JsonRe