html页面缓存策略

html页面缓存策略相关知识

• 缓存策略

  1. Cache Aside（旁路策略） 正确姿势如下步骤 读取数据流程 从缓存中读取数据；如果缓存命中，则直接返回数据；如果缓存不命中，则从数据库中查询数据；查询到数据后，将数据写入到缓存中，并且返回给用户。 更新数据流程 更新数据库中的记录；删除缓存记录。 下面是一些可能出现的一些一致性问题： 先更新数据库，再更新缓存 先删除缓存，再更新数据库 先更新数据库，删除缓存（此问题出现概率很低，因为缓存速度远远大于数据库） Cache Aside 是我们在使用分布式缓存时最常用的
• Redis缓存淘汰策略

  <p>在使用Redis时，我们一般会为Redis的缓存空间设置一个大小，不会让数据无限制的放入Redis缓存。</p><p>对于 Redis 来说，一旦确定了缓存最大容量，比如 4GB，你就可以使用下面这个命令来设定缓存的大小了：</p><blockquote><p>CONFIG SET maxmemory 4gb</p></blockquote><p>Redis设置了缓存的容量大小，那么缓存被写满是不可避免的。我们需要面对缓存写满时的替换操作。缓存替换需要解决两个问题：决定淘汰哪些数据，如何处理那些被淘汰的数据。</p><h2>Redis有哪些淘汰策略</h2><p>Red
• Java Integer的缓存策略

  Java5为Integer的操作引入了一个新的特性，用来节省内存和提高性能。整型对象在内部实现中通过使用相同的对象引用实现了缓存和重用。 上面的规则默认适用于整数区间 -128 到 +127（这个整数区间可以通过启动应用的虚拟机参数修改：-XX:AutoBoxCacheMax）。这种Integer缓存策略仅在自动装箱（autoboxing）的时候有用，使用构造器创建的Integer对象不能被缓存。Java 编译器把原始类型自动转换为封装类的过程称为自动装箱（autoboxing），这相当于调用 valueOf 方法。 public static Inte
• Redis的过期策略和内存淘汰策略最全总结与分析

  文章前言 提到内存管理，我们就需要考虑Redis的内存过期策略和内存淘汰机制。该文章便从这两方面入手，分享一些在Redis内存方面相关的基础知识。 文章中使用的示例版本为Redis5.0版本。 内存过期策略 内存过期策略主要的作用就是，在缓存过期之后，能够及时的将失效的缓存从内存中删除，以减少内存的无效暂用，达到释放内存的目的。 过期策略分类 Redis内存过期策略分为三类，定时策略、惰性策略和定期策略。 定时策略 含义：在设置key的过期时间的同时，为该key创建一个定时器，让定时

html页面缓存策略相关课程

• Bitmap高效缓存 本门课程会介绍Bitmap相关知识点及如何高效加载，还会介绍Android缓存策略，通过综合前面所学模仿ImageLoader实现图片高效加载功能。

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• Mybatis缓存详解 基于mybatis 3.5.1版本，全面介绍mybatis一级缓存、二级缓存以及自定义缓存的使用方法、实现原理、应用场景、优缺点等，并进行现场验证

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• 聚焦Java性能优化 打造亿级流量秒杀系统(赠秒杀项目) 课程中借由“电商秒杀”案例，通过多种性能优化技术，总结了互联网项目中“秒杀”的经典性能优化方案技术，提供了统一的设计思维和思考方式，帮助同学们真正理解性能优化中每个技术的使用以及背后的原理。

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html页面缓存策略相关教程

• 2. 缓存过期策略 面试官提问： Redis 里的 Key 超过失效时间，是如何处理的呢？题目解析：首先，我们要明白缓存过期的目的是为了在 Key 超过 expire_time 后，从内存中删除，减少内存空间的占用。其次，要分析不同策略的定义、优点和缺点。Redis 的过期策略主要有三种实现方式：（1）定时删除：定义：对于每一个有过期时间的 Key，创建一个定时器，到过期时间立即删除；优点：保存内存可以尽快释放，减少过期 Key 对内存空间的占用；缺点：占用大量的 CPU 资源去处理定时器，影响缓存的吞吐量，这和 Redis 设计追求性能的设定不符，所以一般不会采用这种策略。（2）惰性删除：定义：过期的 Key 不做处理，只有当访问这个 Key 时才会判断是否过期，过期则清除；优点：删除操作只有在访存的时候才可能执行，对 CPU 的占用做到了最小。缺点：如果内存中大量的 Key 均过期，且一段时间内没有被访问，会占用大量内存。（3）定期删除：定义：每隔一段时间全量扫描设置了过期时间的 Key，如果失效则从内存中删除，否则不做处理；优点：通过限制定时的频率，来减少对 CPU 的占用和对内存的占用；缺点：作为一种折中的方案，在内存友好方面，不如定时删除策略；在 CPU 友好方面，不如惰性删除。使用时的表现非常依赖配置的定期频率。
• 3.3 JOINED 策略 JOINED： 将父类、子类分别存放在不同的表中，并且建立相应的外键，以确定相互之间的关系。将来的数据应该和下面一样：第三种策略的映射代码和第二种策略唯一不同的地方，就在 person 中的策略改成了：@Inheritance(strategy=InheritanceType.JOINED)好吧，跑一下测试实例：HibernateTemplate<Student> hibernateTemplate = new HibernateTemplate<Student>(); hibernateTemplate.template(new Notify<Student>() { @Override public Student action(Session session) { return null; } });进入 MySql 查看生成的表结构：这种策略从表内容来讲，会把学生和老师共同的字段信息保存到一张表中，两个子表只分别保存属于自己的信息。JOINED 策略从使用角度上讲增加了查询时间，对学生、老师信息进行保存和查询操作时需要连接 person 表，显然增加了操作时间。并且，表中的数据不完善，有点残缺不全的感觉。相信各自还是有自己的优缺点：SINGLE_TABLE： 除了速度杠杆的，但不分你我，数据挤在一起，只怕数据多了，迟早会出现异常；TABLE_PER_CLASS： 类结构符合 OOP 标准，表结构符合关系型数据库范式。数据之间分界线清晰，操作速度也还可以；JOINED： 和 SINGLE_TABLE 有点类似，原来是全部挤在一起。为了缓解空间，一部分数据挤在一起，另一部分放在自己的表中，速度不会提升，数据表完整性得不到保存。客观上对 3 种策略进行纵横比较，最后选择使用哪一种策略，还是由项目需求决定吧。存在，就有合理性。
• 2. 策略模式 策略模式是软件运行时，根据实际情况改变软件的算法行为。常见的策略模式就是文件压缩软件，通常一个压缩软件可以支持多种压缩算法如 zip 、gzip、rar 等，通过策略模式可以让压缩软件根据我们具体的操作来实现不同的压缩算法。我们来看一个压缩数据的策略模式的例子：//定义压缩策略接口 public interface CompressionStrategy{ public OutputStream compress(OutputStream data) throws IOException; } //gzip压缩策略 public class GzipStrategy implements CompressionStrategy{ @Override public OutputStream compress(OutputStream data) throws IOException { return new GZIPOutputStream(data); } } //zip压缩策略 public class ZipStrategy implements CompressionStrategy{ @Override public OutputStream compress(OutputStream data) throws IOException { return new ZipOutputStream(data); } } ​ //在构造类时提供压缩策略 public class Compressor{ private final CompressionStrategy strategy; public Compressor(CompressionStrategy strategy){ this.strategy = strategy; } public void compress(Path inFiles, File outputFile) throws IOException{ try(OutputStream outputStream = new FileOutputStream(outputFile)){ Files.copy(inFiles,strategy.compress(outputStream)); } } } //使用具体的策略初始化压缩策略 //gzip策略 Compressor gzipCompressor = new Compressor(new GzipStrategy()); //zip策略 Compressor zipCompressor = new Compressor(new ZipStrategy());以上就是一个完整的 zip 和 gzip 的压缩策略。现在我们用 Lambda 表达式来优化初始化压缩策略//使用构造器引用优化初始化压缩策略 //gzip策略 Compressor gzipCompressor = new Compressor(GzipStrategy::new); //zip策略 Compressor zipCompressor = new Compressor(ZipStrategy::new);
• 策略模式 大家一定都使用过电子地图。在地图中输入出发地和目的地，然后再选取你的出行方式，就可以计算出最优线路以及预估的时长。出行方式有驾车、公交、步行、骑行等。出行方式不同，计算的线路和时间当然也不同。其实出行方式换个词就是出行策略。而策略模式就是针对此类问题的设计模式。生活中这种例子太多了，比如购物促销打折的策略、计算税费的策略等等。相应的策略模式也是一种常用的设计模式。本节我们会以电子地图为例，比较工厂模式和策略模式，讲解策略模式的原理。最后结合工厂模式改造策略模式的代码实现，以达到更高的设计目标。
• 4.2 广度优先策略 广度优先策略是指爬虫需要爬取完整个 web 页面的所有 URL 后，才能继续到下一个的页面进行搜索，直到底层为止。还是上面我们的慕课网的例子，来到慕课网首页之后我们需要获取到慕课网首页的 Python 课和爬虫课的URL 后，才能继续对这两个课的子章节的 URL 进行搜索，然后一层一层的进行下去，直到结束。Tips：深度优先适合搜索网站嵌套比较深的网站，而广度优先策略更适用于对时间要求比较高，且网站页面同层次 URL 比较多的页面。
• 4. 使用 Redis 缓存 Ehcache 依然是 Java 进程内的缓存框架，受限于 JVM 整体的内存分配策略。如果是大型系统，缓存的数据量特别大，且性能要求很高，可以考虑直接使用 Redis 作为缓存。Redis 可以采用单机、主备、集群等模式，视乎具体项目需求决定即可。目前各大云计算厂商均提供商用版的 Redis 缓存服务，性能卓越且接入简单快速。本节简单地演示 Spring Boot 中使用 Redis 单机缓存的方法，真实生产环境中建议至少使用主备类型的 Redis 实例。华为云提供的缓存服务

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