缓存

添砖java‘’

Redis中常用数据结构目录常用的数据结构string类型setmget/msetsetnx/setex/psetexincr/incrby/decr/decrby/incrbyfloat

玛丽莲茼蒿

Redis（六）—— Redis高级一、一致性首先要再重复一遍，缓存就是利用了数据短暂不一致这一点去提升性能的，所以没必要考虑强一致性。一致性指的是并不是redis和DB的双向同步，比如读写穿透和异步写回模式，只把缓存当做唯一入口，只需要redis单向同步给DB，比如旁路模式，只需要DB单向同步到redis。而且只能单向同步，不能双向同步！！因为只能选择一个作为“可靠数据源”，要么选DB，要么选redis，不能既redis往DB同步，又DB往redis同步。

PostgreSQL笔记27: 双缓存架构下的内存管理与性能观测实践PostgreSQL 采用双缓存（Double Buffering）架构，即数据页同时被数据库自身的共享缓冲区与操作系统页缓存所缓存。

# STM32使用DMA后数据异常？可能不是DMA配置问题：从缓存、变量类型、时序到外设状态全面排查在STM32项目开发中，DMA几乎是绕不开的功能。UART接收、ADC采样、SPI收发、I²C数据搬运、定时器PWM更新等场景，都可以通过DMA降低CPU占用，提高系统效率。

数据开放服务 Redis 缓存架构设计：从腹稿到落地方案数据开放服务平台对外提供大量只读/少写的查询接口，QPS 高、响应要求低延迟。Redis 是这类场景的标配。本文把一份「腹稿」推演成可落地的缓存架构方案。

redis--002表格表格表格表格注意：member 不能重复，score 允许重复；score 相同按 member 字典序排序。

redis【msb 2026金三银四redis上】1、定位一个数据库一个数据结构2、单机和分布式3、支持的各种数据类型上面redis的所有基本数据类型都使用String

Redis 缓存三大经典问题深度解析：穿透、击穿、雪崩的原理与实战解决方案在高并发系统中，Redis 几乎是标配的缓存中间件。合理使用缓存可以大幅降低数据库压力、提升接口响应速度。但如果缓存使用不当，反而会引发严重的线上事故——缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩，这三个问题被称为 Redis 缓存的"三大杀手"。

霸道流氓气质

Redis Pub/Sub — 概念、原理、场景与代码示例Redis Pub/Sub（Publish/Subscribe）是 Redis 内置的发布/订阅消息机制。发布者向一个"频道（Channel）"发送消息，所有订阅了该频道的客户端都能实时收到消息。

linux7.2-CAS-llc缓存感知Cache Aware Scheduling（CAS，缓存感知调度）：它解决什么硬件问题、老调度器为什么瞎、7.2 里到底改了哪几处、收益边界在哪、以及怎么开。

何以解忧，唯有..

Redis 五种核心数据类型详解与经典使用场景总结Redis（Remote Dictionary Server）作为一款高性能的键值对内存数据库，其丰富的数据类型是其强大功能的核心。与简单的键值存储不同，Redis 提供了五种核心数据结构，使其能够灵活高效地应对各种复杂场景。理解这些数据类型及其适用场景，是高效使用 Redis 的关键。本文将系统梳理 Redis 的 String（字符串）、Hash（哈希）、List（列表）、Set（集合）和 Sorted Set（有序集合）这五种数据类型，并结合实际案例总结其典型使用场景。

何以解忧，唯有..

深入理解与应对：Redis 缓存雪崩、击穿、穿透三大经典问题在高并发、高性能的现代互联网应用中，Redis 作为内存数据库和缓存中间件，扮演着至关重要的角色。然而，在实际生产环境中，缓存系统面临着诸多挑战，其中最为经典和棘手的问题便是缓存雪崩（Cache Avalanche）、缓存击穿（Cache Breakdown）和缓存穿透（Cache Penetration）。这三个问题虽然名称相似，但其成因、表现和解决方案却各有不同。本文将深入剖析这三大问题的本质，并提供系统性的解决方案与实践建议。

培训平台移动端离线学习方案设计与实现：视频缓存、断点续传与进度同步的工程实践离线学习看起来就是"把视频下载到手机里，没网也能看"，但实际落地时每个环节都有移动端特有的工程挑战。第一个坑：视频缓存不是"下载一个文件"那么简单。一门课程可能有 20 节视频，每节 300MB，全部下载需要 6GB 存储空间。用户的手机存储通常很紧张，不可能全量缓存。需要支持按章节选择性下载、清晰度切换（720p / 480p）、存储空间不足时自动淘汰最久未看的课程，以及视频加密防止外泄。

福大大架构师每日一题

agno v2.9.0发布：身份感知调度、缓存隔离、安全加固与组件重建全面升级2026年8月16日，agno 正式发布 v2.9.0。此次更新覆盖了 Studio 调度能力、组件发现、A2A 流式通信、工作流 WebSocket 执行、Team 人机协作暂停恢复、组件重建、框架注解处理，以及 MCP 工具调用安全和工具缓存隔离等多个关键环节。

Redis 双刃剑：缓存与分布式锁的本质区别Redis 是后端开发中最常用的中间件之一，但很多开发者对它的两个核心用途 —— 缓存和分布式锁 —— 经常混淆。本文从问题本质出发，清晰拆解二者的定义、原理、适用场景和协作方式，帮你建立准确的认知。

愈努力俞幸运

token,context window,top_p,temperature,skill，Harness Engineering大模型就是一个巨大的数学函数，输入是数字，输出也是数字根本就不理解人类文字。所以在人类和大模型之间站着一个翻译官，这个翻译官的名字叫做tokenizer,负责编码和解码2个环节，编码就是把文字转换为数字，解码就是把数字转换成文字

大模型应用如何控制成本与延迟：Token、缓存、流式和降级实战本文定位：AI 应用性能 / 成本治理 / 高可用设计示例环境：Java 21、Spring Boot 3.3、Redis、PostgreSQL、OpenTelemetry。模型价格会变化，文章只讨论测量与治理方法，不绑定某个供应商价格。

野生技术架构师

Redis 和 MySQL 如何保证数据一致性？先更新数据库还是先删缓存，延迟双删、MQ、Canal 一次讲透先给结论：大多数读多写少的 Cache-Aside 业务，优先采用“提交数据库事务 → 删除缓存 → 下一次读取回源重建”，同时必须有 TTL。删除失败不能只记日志，重要数据应进入持久重试；跨服务可升级到 Outbox + MQ；写入口很多可使用 binlog CDC/Canal。它们提供的是可度量的最终一致，不是跨 MySQL 与 Redis 的天然强一致。

Patrick在香港

Claude API 成本直降90%：Prompt Caching 提示词缓存 Python 实战同一个 1 万 token 的系统提示，不带缓存每次调用要 $0.03，带上缓存后第 4 次起每次只要 $0.003。到第 100 次调用，账单是 $0.33 而不是 $3.00。这个差价，就是 cache_control 一个参数带来的。

Redis 与 Single-flight 的分工与协作在 AI 问答、报告生成和复杂查询中，一次请求往往要等待几秒甚至几十秒。请求执行期间，用户可能连续点击提交，前端可能因为超时发起重试，网关也可能重放请求。