缓存

04 稳定性与性能调优实录：OOM 崩溃、并发槽位、前缀缓存与 DSpark 调参《DeepSeek-V4-Flash 本地部署与公网服务化》系列 · 第 ④ 篇 / 共 5 篇 ① 硬件选型与 llama.cpp 部署｜ ② API 鉴权与腾讯云公网桥接｜ ③ 多协议支持：Anthropic 与 Responses API ｜ ④ 稳定性与性能调优实录（本篇）｜ ⑤ 客户端接入：pi 与各类 SDK

springboot +mybatis 查询myql开启程序级别缓存在 Spring Boot + MyBatis 架构中，所谓的“程序级别缓存”（应用层缓存）通常有两种实现方式：

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缓存增强生成CAG：用预加载KV缓存突破RAG实时检索瓶颈检索增强生成已成为大语言模型接入外部知识的主流方案，广泛应用于知识助手、内部搜索工具和客户支持等生产场景。通过从向量数据库检索相关文档并注入提示，RAG让模型能在不重新训练的情况下生成更准确、更及时的回答。

react离线缓存、图片缓存方案React 做“离线缓存 + 图片缓存”，建议不要把它当成一个单一缓存问题，而是拆成三层：API / JSON 数据缓存

给大模型调用加一层本地缓存，让重复请求直接命中磁盘调试一个带大模型的脚本时，最磨人的不是写代码，是等。改一行提示词模板，重跑，前面十几个已经跑通的样本又要重新请求一遍，几十秒过去了，才轮到你真正想看的那一条。

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【电路笔记 STM32】Cortex-M7 内核上的数据缓存（D-Cache）结构+MPU+DMA&Cache+STM32CubeMX配置MPU 是 Memory Protection Unit（内存保护单元）是现代微控制器（如 STM32H7 的 Cortex-M7 内核）中内置的一个硬件模块，主要作用是监控和管理 CPU 对内存的访问行为 :

DeepSeek总结的在 pg_stat_statements 中诊断高基数工作负载来源：https://pganalyze.com/blog/postgres-in-production-pg-stat-statements-deep-dive-part-6

新手落地 Geo 优化：源码下载、依赖安装、数据库初始化完整步骤Geo 优化（通常指地理位置相关的数据库优化或地理信息系统的性能调优）是许多涉及 LBS（基于位置的服务）应用的关键环节。对于新手开发者而言，从零开始搭建一个可以进行 Geo 优化的环境往往面临诸多挑战，例如源码获取、复杂的依赖项、数据库配置等。本文将提供一个清晰、完整的步骤指南，帮助你快速完成 Geo 优化环境的搭建，为后续的性能分析和调优打下坚实基础。

Geo 优化源码部署避坑指南：解决访问异常、定位失效、收录卡顿问题在当今的互联网应用中，地理位置（Geo）服务已成为提升用户体验、实现精准营销和优化运营效率的关键能力。无论是外卖配送、出行导航、本地生活推荐，还是内容分发网络（CDN）的智能调度，其背后都离不开高效、稳定的 Geo 服务支撑。

Redis三大缓存问题与分布式锁用户查询数据库、缓存都不存在的数据，比如传-1、负数用户ID、随机垃圾参数。缓存查不到数据不会写入空记录，请求每次都会落到MySQL。黑客恶意批量请求不存在key，会直接压垮数据库。

101-向量数据库性能调优-100QPS到10000QPS-索引-缓存-分区压测📖 文章简介：本文系统讲解向量数据库从百级QPS到万级QPS的全链路调优方法，是把RAG检索从"能用"压到"能扛"的实战指南。文章从性能三要素的不可能三角切入——QPS、延迟、召回率三者互相掣肘，调优本质是找到业务可接受的平衡点；随后按收益从大到小逐层推进：索引层（HNSW的ef、IVF的nprobe线上旋钮，以及"召回率每涨1%、延迟翻几倍"的边际递减规律）、硬件层（内存为王的容量计算公式、CPU核数与并发的关系、为什么GPU加速多数场景不划算）、缓存层（查询结果缓存、热点向量预加载、Embeddi

Redis三大特殊数据类型Redis藏了三个专门适配特殊业务的新数据类型：Bitmap、HyperLogLog、Geospatial，让我们继续学习

【AI应用开发】什么是混合检索（Hybrid Search）？向量检索 + BM25 关键词检索，适用场景与 RRF 融合原理混合检索（Hybrid Search）= 向量检索（语义匹配）+ BM25 关键词检索（精确匹配），通过 RRF 等融合算法合并两路结果，取两者之长补各自之短。

一文掌握Redis常见八股重点讲一下跳表（SkipList）跳表本质上是一个多层链表，底层链表保存所有元素，上层链表是下层的子集。通过这种分层索引结构，把链表的 O(n) 查找优化到 O(log n)。

名字还没想好☜

Java 用 MethodHandle 替代反射:调用性能实测、invokeExact 的坑与缓存写框架、序列化库、动态代理时,免不了要「运行时调用一个编译期不知道的方法」。绝大多数人第一反应是反射:Method.invoke。能用,但在热路径上它有两个老毛病——调用有装箱和访问检查开销,而且 JIT 很难对它做深度内联优化。

Redis 缓存和数据库一致性，到底怎么搞？缓存和数据库不一致，是后端开发里一个绕不开的问题。很多人一开始觉得，不就是“写库之后删缓存”吗？但真到线上，你会发现事情没那么简单：

LLM服务缓存与连接池管理：三层缓存架构与ChatClient池化LLM 服务的调用成本远高于传统服务——单次调用延迟 1-10 秒，费用 $0.01-0.1。传统 Web 服务的缓存体系（基于精确键匹配）在 LLM 场景下部分失效，因为用户的输入是自然语言，同样的语义可以用无数种表述方式。

AI Agent 高并发实战：Redis 限流、队列、缓存与高可用全栈方案AI Agent 正逐渐从玩具变成生产力，但当你把 Agent 部署到生产环境时，高并发会成为第一个拦路虎。用户批量提交分析任务、并发调用大模型、实时查询任务进度……瞬间的高流量足以打垮数据库。本文将以一个真实 Agent 项目的演进为线索，深入剖析网关限流、Redis Streams 异步解耦、缓存高可用、分布式锁与集群容灾的全套解决方案，并给出大量可直接落地的 Python 代码，帮你彻底搞定 Agent 高并发。

Token成本控制实战：语义缓存、上下文压缩与工具缓存LLM 按 Token 计费，一个中等规模的 AI 应用每天可能产生数百万 Token 消耗。以 GPT-4o 为例，input $2.50/1M tokens、output $10.00/1M tokens，一次包含 30 轮对话的练习会话可能消耗 15K+ tokens，月活 1000 用户的场景下月成本轻松过万。

智能体面试准备（二十六）：Agent 成本工程——模型路由、缓存、预算控制与大小模型分工上一篇《多模态 Agent》让 Agent 看得懂图、听得见话，但随之而来一个很现实的问题：每张图几百 token、每段视频上万 token、每轮对话都调一次大模型，账单会爆炸。这是 B 系列第二十六篇，也是本系列收官前的最后一块拼图。成本工程（Cost Engineering）是 2025 年之后 Agent 落地最被甲方在意的主题——模型能力再强，跑一个月烧掉一家公司也白搭。它和 B20 可观测性（成本归因）、A25 推理服务化（单位 token 成本）、B13 记忆（避免重复计算）都强相关。本文按"