缓存

后端缓存策略设计，多级缓存架构实践**后端缓存策略设计及多级缓存架构实践**在当今数字化的时代，后端服务的性能和响应速度对于用户体验至关重要。为了实现这一目标，后端缓存策略的设计与多级缓存架构的实践显得尤为关键。本文将深入探讨如何设计有效的后端缓存策略，并通过实践案例展示多级缓存架构在实际应用中的优势。

Redis相关知识点总结Redis（Remote Dictionary Server）是一个开源的内存数据结构存储系统，可用作数据库、缓存和消息中间件。

Ubuntu 上搭建 Redis 3 节点集群（6 实例：3主3从）Redis集群是Redis官方提供的一种分布式解决方案，旨在通过将数据分散存储在多个节点上来实现高可用性、高性能和可扩展性。

Redis面试题解析：Redis的数据过期策略在Redis的面试中，面试官可能会询问关于Redis的数据过期策略。这是一个非常重要的概念，因为它直接关系到Redis的性能和资源管理能力。Redis作为一个内存数据库，数据的存储是有限的，因此合理地管理数据的过期和清理非常关键。

GitLab CI缓存配置先说说缓存到底是个啥玩意儿。在GitLab CI里，缓存其实就是把流水线中某些目录或文件临时存起来，让后续的job可以直接复用，不用每次都从头下载或编译。比如你有个Java项目，把目录缓存下来，下次构建就能跳过依赖下载；或者前端项目缓存，npm install的时间直接砍半。不过要注意，缓存和制品（artifacts）可不是一码事——制品是job生成的输出文件，会长期存储，而缓存只是临时加速用，可能被后续任务覆盖。

redis info 详解info命令的使用方法有以下三种：info Server模块 info Server模块，包含了Redis服务本身的一些信息，例如版本号、运行模式、操作系统的版本、TCP端口等： info Clients模块 info Clients模块，包含了连接数、阻塞命令连接数、输入输出缓冲区等相关统计信息： info Memory模块 info Memory模块，包含了Redis内存使用、系统内存使用、碎片率、内存分配器等相关统计信息： info Persistence模块 info Persistence模块，

上海云盾-高防顾问

CDN缓存命中率太低？动态智能预加载技术深度解析随着互联网应用的不断发展，内容分发网络（CDN）已成为提升网站性能和用户体验的关键工具。然而，许多企业在使用CDN时，常常面临缓存命中率偏低的问题。这不仅影响了访问速度，也增加了服务器的负载，进而导致用户体验下降。本文将深入解析这一问题，并探讨动态智能预加载技术如何有效提升缓存命中率。一、CDN缓存命中率低的原因分析 CDN缓存命中率低的原因多种多样，首先是内容更新频繁。由于网站内容的快速更新，CDN节点上的缓存内容可能很快失效，导致命中率下降。其次，个性化内容的比例增加也影响了缓存效率，因为个性化内容

Spring Boot 多级缓存实现与优化：从本地缓存到 Redis在现代高并发的分布式系统中，缓存是提高性能的关键技术之一。对于一个具有高访问量、频繁查询数据库的应用程序，缓存可以有效减轻数据库的压力，降低响应延迟。本文将深入探讨多级缓存的概念、实现与优化策略，基于 Spring Boot 和 Redis，实现本地缓存与分布式缓存的结合，解决缓存一致性问题、缓存回填和负载均衡优化。

lamp-cloud 5.7.0 发布，新增缓存清理 + 修复优化全覆盖lamp-web-max-vben：新增清理当前应用的资源缓存的接口system：实现资源缓存清理功能删除无用的 ResourceResourceApiCacheKeyBuilder 类

项目实战中redis和数据库结合提升缓存效率这一步需要将数据库中所有的有效数据写入到redis缓存这一段代码的核心在于最后两行代码，将数据组成需要的格式后，统一使用一个设置命令将数据设置到redis缓存中

JavaScript 性能优化实战：从 3 秒到 300 ms 的压缩与缓存之旅首发于 CSDN · 2025 年 11 月原创：yu779 转载请注明来源与作者过去两年，我们团队把「首屏时间」从 3 s 压到 300 ms，真实业务、真实数据、真实收益。本文不讲“拍脑袋”的数字，直接上可落地的 10 个策略，并给出源码级对比与线上 A/B 报告。读完你可以：

眠りたいです

基于脚手架微服务的视频点播系统-服务端开发部分接口定义,数据库表设计,视频索引设计,缓存与消息队列设计部分在我们开始编写服务端代码时，我们先来看下服务端的整体架构: 我们实现时分为五个模块:我们此前在客户端业务逻辑层定义的RESTful风格接口，现在需要在服务端通过Protobuf进行重构定义。因为我们的所有客户端请求会发起http请求到网关，然后网关再通过rpc调用相应的子服务,大致演示流程如下: 所以基于我们之前在客户端实现业务逻辑定义的一系列RESTful接口，这里我们为服务端也来定义下相关接口,不过需要注意的是，这里因为手机验证码无法个人使用，所以我们之前改为了邮箱验证，因此下面的部分接口与手机号相

rk3566 openwrtopkg updateopkg install openvpn-opensslls /etc/init.d/openvpn

项目中基于redis实现缓存执行流程：对于先操作缓存还是先操作数据库：虽然两种方案都存在线程安全问题，但右边发生的概率比左边发生的概率小得多

后端分布式缓存预热，提高缓存命中率提升系统性能的利器：后端分布式缓存预热实战指南一、缓存预热的基本概念缓存预热是指在系统上线前或业务高峰期到来前，提前将热点数据加载到缓存中的一种技术手段。在实际开发中，很多工程师都有一个疑问：既然缓存具有自动加载功能，为什么还需要预热操作？答案很简单：自动加载意味着要用业务的第一次请求作为代价来填充缓存，这会导致初期用户体验不佳。

pai 的redis存储11.17所有数据都设置了合理的TTL过期时间，确保Redis内存使用的可持续性。

后端缓存策略设计，多级缓存实践后端缓存策略设计：多级缓存实践全攻略一、缓存的重要性与现状在当前的互联网应用架构中，随着用户量的激增和数据规模的不断扩大，直接访问数据库已经成为系统性能的瓶颈。据我们的项目实测数据，合理使用缓存机制可以减少80%以上的直接数据库查询请求，系统响应时间可以从原来的1.2秒下降到200毫秒左右。

Jeremy爱编码

手写LRU 缓存主要逻辑：要有一个hashMap存储节点，实现o(1)的查找要有一个双向链表，实现实现最近或刚添加的节点在头节点，

后端分布式缓存一致性哈希，Java实现手把手教你用Java实现分布式缓存一致性哈希算法前言在分布式系统中，缓存是提升性能的重要手段。传统哈希算法在节点增删时会导致大量缓存失效，一致性哈希算法很好地解决了这个问题。本文将带你深入理解一致性哈希原理，并用Java实现一个简单版本。

后端缓存技术学习，Redis实战案例后端缓存技术学习：Redis实战案例解析前言：当高并发遇上数据库瓶颈最近在开发一个电商促销系统时，我们遇到了明显的性能瓶颈。当万人秒杀活动开始时，MySQL数据库几乎被压垮，响应时间从平时的毫秒级直接飙升到秒级。DBA团队急得团团转，运维同学疯狂扩容也解决不了根本问题。此时，我意识到是时候系统性地引入缓存层了。