缓存

Redis 从入门到精通：性能调优与多语言客户端对比IT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。

【算法五十七】146. LRU 缓存

从企业级项目学敏感词过滤：DFA算法与双层缓存实战企业微信SaaS产品，每个企业可以自己配置敏感词库。员工在跟客户聊天时，如果发送的消息包含敏感词，系统会拦截或者记录下来。

MyBatis 入门到项目实战 MyBatis 的缓存 56-61【MyBatis零基础教程，mybatis快速上手，mybatis入门到项目实战】 https://www.bilibili.com/video/BV1VP4y1c7j7/?p=56&share_source=copy_web&vd_source=855891859b2dc554eace9de3f28b4528

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Redis 基础入门与实践指南Redis（Remote Dictionary Server）是一个开源的、基于内存的键值对（Key-Value）存储系统，使用 C 语言编写，支持网络、可基于内存亦可持久化，并提供多种语言的 API。

Redis初识Redis是在分布式系统中在内存中存储数据的一个组件，如果只是单机程序，直接通过变量来存储数据是更优的选择。

[032][缓存模块]基于Redis Bitmap的用户行为统计实战：签到与日活分析本项目代码: https://gitee.com/yunjiao-source/tutorials4j

Redis Bitmaps 用户签到系统设计方案我们需要实现一个用户签到系统，核心需求：我们最终选择按天存储 + MySQL持久化 + Redis只缓存当月的混合方案：

【Java基础】链表的七十二变——从LRU缓存到手写浏览器前进后退一、真实面试真题引入二、链表的底层解构——不止是 next 指针　　2.1 单向链表：最简单的链式结构　　2.2 双向链表：前后眼的设计哲学　　2.3 链表反转四步拆解　　2.4 哨兵节点——让边界消失　　2.5 跳表——给链表加个索引三、"纯手工、零依赖"原创案例实战　　3.1 浏览器前进后退——双向链表实现标签页导航　　3.2 LRU 缓存淘汰——HashMap + 双向链表的 O(1) 魔法四、源码避坑指南与 Debug 日记五、面试连环炮 Mock Interview 六、通

Redis 从入门到精通：缓存经典难题 —— 穿透、击穿、雪崩IT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。

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Redis 学习笔记（第四期）：高可用与集群（哨兵 + Cluster + 容器化）本期目标：系统讲解 Redis 生产环境高可用与分布式方案，包括哨兵模式、Redis Cluster 集群、Docker 容器化部署、监控告警、多语言客户端、安全加固及容量规划。全文所有示例均可在实际环境中复现。

**断网续传与本地缓存：弱网环境下的监控数据保障方案**断网续传与本地缓存：弱网环境下的监控数据保障方案摘要**：**在分支机构、偏远站点、移动场景等网络不稳定的环境中，监控数据常因网络闪断而丢失，导致监控不连续、历史数据缺失，故障追溯困难。本文提出“本地缓存 + 断网续传”的解决方案：采集器在网络正常时实时上传数据；网络中断时自动将采集数据暂存于本地磁盘缓存；网络恢复后按时间顺序自动补传，确保数据零丢失。文章解析了技术原理、核心价值（数据连续、故障追溯完整、降低网络依赖），给出了典型应用场景（高速公路收费站、多校区、移动车载）及配置容量规划建议，并附FAQ。

缓存命中率提升方案：从 30% 优化至 82% 全流程优化记录在大模型 API 与推理服务中，缓存命中率直接决定响应延迟、算力消耗与调用成本。实测数据显示，行业内大量未做精细化调优的服务，缓存命中率普遍维持在 25%~35% 区间，对应 P95 延迟偏高、算力重复消耗、Token 计费冗余等问题。本文基于一套完整的线上优化项目记录，梳理从初始 30% 命中率，通过架构改造、策略调优、运维管控等多轮动作提升至 82% 的全流程方案，结合实测数据、技术细节与主流平台能力对比，同时结合星宇智算 API 的缓存优化能力做实践参考，为同类项目提供可落地的实施路径。

Cache Incoherent(缓存不一致)Cache Incoherent = 缓存不一致 / 缓存失序指多个CPU核心/设备的本地Cache中，同一份内存数据副本内容不相同，违背“数据一致性”要求，是多核架构、CPU+DMA硬件架构里经典问题。

【Spring AI + Google ADK 】流式输出时 outputKey 状态缓存失败的问题在 Google ADK Java 版中，LlmAgent.outputKey(...) 是多 Agent 工作流里非常关键的状态传递机制。

缓存延迟双删的两种策略解决的问题：并发读在"删"和"更新 DB"之间发生，把旧值写回缓存。解决的问题：并发读在"更新 DB"之后发生，如果缓存里还有旧值被命中，回填时用新值覆盖即可。但实际上策略 B 里请求 B 读到的就是新值，所以这个策略的"价值"主要体现在：

Odoo19 内置缓存原理、用法与避坑指南适用版本：Odoo 19、Odoo 企业版、Odoo 社区版Odoo 性能问题的表现往往十分典型：开发环境运行一切正常，测试环境性能略有下降，而在高负载场景下则会出现严重卡顿。几乎所有这类问题，根源都是对数据库发起了大量冗余查询——反复读取几乎不会变动的相同数据。

Redis哨兵模式下主从同步的偏差在Redis哨兵（Sentinel）架构中，主从同步偏差 = 主节点写入的数据，从节点还未同步完成的数据量/时间差，是哨兵判断主节点健康状态、决定是否触发自动故障转移的核心指标。