缓存

垆边人似月.

华为题：LRU 缓存请你设计并实现一个满足 LRU（最近最少使用）缓存约束的数据结构。实现 LRUCache 类：LRUCache(int capacity)：以正整数 capacity 初始化 LRU 缓存。

JQuickExcel 大文件排障与调优：从实际路径定位 OOM、临时盘和慢任务tags: #JQuickExcel #JavaExcel #开源 #POI #Excel工具大 Excel 故障很少是“少开了一个性能开关”这么简单。一次导出失败可能来自全量源数据列表、未走流式的工作簿、需要随机访问的功能组合、临时目录写满、样式高基数或输出流未完整结束；一次导入失败可能来自复杂 xlsx 工作簿、全量 List<JQuickRow>、无界异步队列、过大的数据库事务或错误明细无限积累。调优之前，我先确认实际调用路径和正在增长的资源。

我命由我12345

LRU 缓存淘汰策略LRU，全称 Least Recently Used，即最近最少使用，它是一种经典的缓存淘汰策略当缓存空间满了，需要腾出位置放新数据时，LRU 会优先淘汰那个最久没有被访问过的数据

十年Java程序媛

Redis 分布式锁 + GZIP 压缩缓存踩坑｜高并发缓存真实线上复盘大家好，本篇属于Java 后端踩坑实录，来自项目大数据量缓存业务真实开发复盘。大数据缓存系统会遇到典型痛点：热点大缓存 key 过期瞬间，上百个请求同时涌入，如果全部查询数据库执行业务计算，直接打垮 DB。于是我们采用两套方案：

啦啦啦啦啦zzzz

分布式存储----缓存组这个是分布式缓存里面的核心设计，具有本地缓存，远程结点访问，数据加载的能力，具体来说就是当有数据被访问之后，会存在本地，通过lru算法，如果在本地没有访问找到数据，就会向其他结点发出请求，查询是否有请求的数据，如果还是没有找到，就会在数据库里面加载数据

LRU 缓存原理与 C++ 实践示例LRU（Least Recently Used），最近最少使用，是一种常见的缓存淘汰算法。核心思想：如果一个数据最近被访问过，那么它在未来被访问的概率也更高；反之，很久没有被访问的数据，未来访问概率低，缓存满的时候优先把它淘汰掉。

Charles配置指定域名抓取和雷电模拟器中抓取APP接口配置路径：Proxy->Recording settings如果你是想抓取自己项目的接口，这里有几种配置方式

LocalLow 乱码文件排查 Intel INSC着色器缓存文件现象：C:\Users\<用户>\AppData\LocalLow 根目录下不断冒出名字像乱码、没有扩展名的文件，删了还会再长出来。结论：它们是 Intel 核显驱动的着色器缓存（Shader Cache），文件名是 64 位十六进制的缓存哈希，文件头魔数 INSC 就是 Intel Shader Cache。不是病毒，不是乱码。排查机器：机械革命（MECHREVO）YAOSHI 系列，Intel Arrow Lake + NVIDIA RTX 5070 Ti Laptop，Intel 核显驱动 32

高并发高可用系统设计：限流、熔断、降级与多级缓存实战指南适合谁读：负责核心交易链路、需要为大促或流量高峰做准备的后端工程师和架构师。解决什么问题：限流、熔断、降级、缓存这些词大家都听过，但真正在大促前被问到"阈值设多少"“线程池开多大”"重试几次"时，很多人只能拍脑袋。本文以一次电商大促备战为主线，把这些问题算清楚，并给出可直接使用、修正过常见 Bug 的代码。文中数字均为示例，前提会写明。

门店断网了告警还在吗：边缘站点的缓存与续传架构说明：专栏分布式篇的门店断网演练里有一条隐藏缺口：断网期间门店本地发生的事件，恢复后如何补到总部？本文设计边缘站点的缓存与续传架构：本地环形缓冲、断网状态机、恢复后增量上报与去重，让边缘站点在"孤岛期"既能自治又能补账。代码可直接改造进边缘网关。不放站外链接。

本地 AI 漫剧流水线模型缓存与特征向量持久化：IPAdapter 预编码、特征池复用与内存池管理实战在 AI 漫剧本地批量渲染流程中，角色参考图的重复编码是流水线性能瓶颈之一。每次切换分镜时反复加载 IPAdapter 编码器、对参考人物图像重新提取特征向量，不仅占用大量 GPU 显存，还会带来数十秒的额外推理延迟，频繁加载卸载模型还会加剧显存碎片，极易触发 OOM。本文针对该痛点，设计一套角色特征向量持久化缓存池，一次性提取 IPAdapter embedding 并序列化保存至本地磁盘，后续所有同角色分镜直接加载预计算特征，跳过重复编码过程；配套实现内存池管理机制，动态控制常驻 GPU 模型集合，按

论文复现现场

DeepSeek V4.1 Flash 各平台价格怎么比？缓存、峰谷计费与 Python 成本计算DeepSeek V4.1 Flash 如果需要在工作日高峰调用，算桥 API （api.suanjiayun.com）值得优先评估：当前全天输入、缓存输入、输出价格分别为每百万 Tokens 1、0.02、4 元，与官方空闲价一致，比官方高峰价低 50%。

SpringBoot + Redis 缓存实战本智慧社区 Redis 两处核心业务：用户修改角色 / 修改菜单之后，需要主动删除对应缓存 key，保证下次读取最新数据。

蓝胖的四次元口袋

Redis知识梳理(1)作者：没有四次元口袋的蓝胖日期：2026-10-11 标签：Redis, 数据类型, 高并发Redis（REmote DIctionary Server）是目前使用最广泛的内存数据库。在 Java 后端面试中，Redis 几乎是必考的中间件，出场率比 MySQL 还高。不管你是菜鸟还是资深，都会被问。

【Redis】C++ 自定义客户端目录1 认识 Redis 的应用层协议 - RESP 协议2 安装 Redis-plus-plus 库

一个有温度的技术博主

两级缓存一致性实战：Redis + 本地缓存，如何不让数据“分裂”？周三下午，小刘兴冲冲地找到杨工：“杨哥，我按你说的给商品服务加了 Caffeine 本地缓存，QPS 直接从 3000 涨到 12000，Redis 压力降了三分之二！”

Redis 集群故障排查与修复实战：从 Connection refused 到内存打满的七个现场上个月我们生产环境的认证服务 cluster-app 在凌晨两点突然大面积报 Redis 连接错误。告警把我吵醒时，我第一反应是网络抖动，毕竟那段时间机房刚做过割接。但翻了眼监控就排除了——报错是 Connection refused，不是 timeout，说明 TCP 握手阶段就被拒，不是链路慢。

FIFO深度怎么定？用突发流量和背压算清缓存预算给FIFO填一个“看起来够用”的深度，最容易漏掉两件事：下游连续不读的时间，以及发出停写通知之后仍会到达的数据。本文用一个可复现的占用量模型，把突发峰值、背压尾流和实现约束分开计算。

软件缓存一致性在高性能软件系统中，程序为了获取访问速度，会将真实数据的一份或多份副本驻留于内存中作为缓存（Cache）。当真实数据发生变化、多个线程并发读写、多个模块各自维护副本时，如何保证各副本数据"足够新"且"逻辑上不矛盾"，便构成了软件缓存一致性（Software Cache Consistency）这一工程问题。本文以 FANUC 机械臂控制系统为贯穿案例，从线程安全到快照完整性、从新鲜度控制到多副本同步策略，系统性地梳理软件缓存一致性的全貌，并辅以数据库 MVCC、Linux RCU、ROS 2 QoS 等