序言 ​ 今天这篇文章来看看Masa Framework的缓存设计,上一篇文章中说到的MasaFactory的应用也会在这章节出现.文章中如有错误之处还请指点,咱们话不多说,直入主题. Masa Framework缓存简介 MASA Framework源码地址:https://github.com/masastack/MASA.Framework ​ Masa Framework中的缓存组件支持 分布式缓存 和 分布式多级缓存 (PS:Masa Framework的缓存组件并不与框架强行绑定,也…

Java高并发--CPU多级缓存与Java内存模型 主要是学习慕课网实战视频<Java并发编程入门与高并发面试>的笔记 CPU多级缓存 为什么需要CPU缓存:CPU的频率太快,以至于主存跟不上,这样在处理器时钟周期内,CPU常常需要等待主存,浪费了资源.所有缓存的出现是为了缓解CPU和主存之间速度不匹配的问题--将运算所需数据复制到缓存中,使得运算能快速进行:当运算结束后再将缓存同步回内存中,这样处理器无需等待缓慢的内存读写. 缓存并非存储了所有的数据,那么它存在的意义是什么? 时间局部性:如…

一.基本概念 大致关系: CPU Cache --> 前端总线 FSB (下图中的Bus) --> Memory 内存 CPU 为了更快的执行代码.于是当从内存中读取数据时,并不是只读自己想要的部分.而是读取足够的字节来填入高速缓存行.根据不同的 CPU ,高速缓存行大小不同.如 X86 是 32BYTES ,而 ALPHA 是 64BYTES .并且始终在第 32 个字节或第 64 个字节处对齐.这样,当 CPU 访问相邻的数据时,就不必每次都从内存中读取,提高了速度. 因为访问内存要比访问…

采用三级缓存:nginx本地缓存+redis分布式缓存+tomcat堆缓存的多级缓存架构 时效性要求非常高的数据:库存 一般来说,显示的库存,都是时效性要求会相对高一些,因为随着商品的不断的交易,库存会不断的变化 时效性要求不高的数据:商品的基本信息(名称.颜色.版本.规格参数,等等) 商品价格/库存等时效性要求高的数据,而且种类较少,采取相关的服务系统每次发生了变更的时候,直接采取数据库和redis缓存双写的方案,这样缓存的时效性最高 商品基本信息等时效性不高的数据,而且种类繁多,来自多种不同…

Redis: 缓存过期.缓存雪崩.缓存穿透.缓存击穿(热点).缓存并发(热点).多级缓存.布隆过滤器 2019年08月18日 16:34:24 hanchao5272 阅读数 1026更多 分类专栏: Redis 分布式   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/hanchao5272/article/details/99706189 1.缓存过期 缓存过期:在使用缓存时,可以通…

一.CPU多级缓存-乱序执行优化 处理器或编译器为提高运算速度而做出违背代码原有顺序的优化. 重排序遵循原则as-if-serial as-if-serial语义:不管怎么重排序(编译器和处理器为了提高并行度),(单线程)程序的执行结果不会改变. 编译器.runtime和处理器都必须遵守as-if-serial语义. 为了遵守as-if-serial语义,编译器和处理器不会对存在数据依赖关系的操作做重排序,因为这种重排序会改变执行结果. 但是,如果操作之间不存在数据依赖关系,这些操作就可能被编译…

一.缓存 当系统的并发量上来了,如果我们频繁地去访问数据库,那么会使数据库的压力不断增大,在高峰时甚至可以出现数据库崩溃的现象.所以一般我们会使用缓存来解决这个数据库并发访问问题,用户访问进来,会先从缓存里查询,如果存在则返回,如果不存在再从数据库里查询,最后添加到缓存里,然后返回给用户,当然了,接下来又能使用缓存来提供查询功能. 而缓存,一般我们可以分为本地缓存和分布式缓存. 常用的本地缓存有 ehcache.guava cache,而我们一般都是使用 ehcache,毕竟他是纯 Java 的…

引子 TMC 是什么 TMC,即"透明多级缓存(Transparent Multilevel Cache)",是有赞 PaaS 团队给公司内应用提供的整体缓存解决方案. TMC 在通用"分布式缓存解决方案(如 CodisProxy + Redis,如有赞自研分布式缓存系统 zanKV)"基础上,增加了以下功能: 应用层热点探测 应用层本地缓存 应用层缓存命中统计 以帮助应用层解决缓存使用过程中出现的热点访问问题. 为什么要做 TMC 使用有赞服务的电商商家数量和类型…

为什么多级缓存 缓存的引入是现在大部分系统所必须考虑的 redis 作为常用中间件,虽然我们一般业务系统(毕竟业务量有限)不会遇到如下图 在随着 data-size 的增大和数据结构的复杂的造成性能下降,但网络 IO 消耗会成为整个调用链路中不可忽视的部分.尤其在 微服务架构中,一次调用往往会涉及多次调用 例如pig oauth2.0 的 client 认证 Caffeine 来自未来的本地内存缓存,性能比如常见的内存缓存实现性能高出不少详细对比. 综合所述:我们需要构建 L1 Caffeine…

1. 背景 现代计算机技术中,cpu的计算速度远远高于主内存的读写速度.为了解决速度不匹配问题,充分利用cpu的性能,在cpu与主内存之间加入了多级缓存,也叫高速缓存,cpu读取数据直接从高速缓存中读取,写数据也类似,最后将数据从高速缓存同步到主内存. 2. cpu多级缓存模型 现代cpu多采用多核处理器机制,可以执行多个线程,每个cpu都有自己的高速缓存,读数据优先将主内存数据加载到高速缓存,然后cpu通过执行各自线程对应的指令,完成数据处理,处理完后再讲数据写入高速缓存,刷到主内存中,如下图…