CPU: CPU缓存(Cache Memory)是位于CPU与内存之间的临时存储器,它的容量比内存小的多但是交换速度却比内存要快得多.缓存的出现主要是 为了解决CPU运算速度与内存读写速度不匹配的矛盾,因为CPU运算速度要比内存读写速度快很多,这样会使CPU花费很长时间等待数据到来或 把数据写入内存.在缓存中的数据是内存中的一小部分,但这一小部分是短时间内CPU即将访问的,当CPU调用大量数据时,就可避开内存直接 从缓存中调用,从而加快读取速度.由此可见,在CPU中加入缓存是一种高效的解决方案,

三级缓存的提出就是为了提升用户体验.当我们第一次打开应用获取图片时,先到网络去下载图片,然后依次存入内存缓存,磁盘缓存,当我们再一次需要用到刚才下载的这张图片时,就不需要再重复的到网络上去下载,直接可以从内存缓存和磁盘缓存中找,由于内存缓存速度较快,我们优先到内存缓存中寻找该图片,如果找到则运用,如果没有找到(内存缓存大小有限),那么我们再到磁盘缓存中去找.只要我们合理的去协调这三层缓存运用,便可以提升应用性能.三级缓存指的是:内存缓存.本地缓存.网络缓存.其各自的特点是内存缓存速度快, 优先读

1. 背景 通常情况下,能用一条sql语句完成的查询,我们尽量不用多次查询完成.因为,查询次数越多,通信开销越大.但是,分多次查询,有可能提高缓存命中率.到底使用一个复合查询还是多个独立查询,需要根据实际情况考虑. 2. 一个场景 我们有A.B两张表,需要做这样的一个查询: SELECT a1, a2, (SELECT b1, b2 FROM B WHERE B.b3 = A.a1) FROM A WHERE A.a3 = ? 当然,我们也可以拆分成两次查询: SELECT a1, a2 FRO

使用xUtils等框架是很方便,但今天要用代码实现bitmapUtils 的功能,很简单, 1 AsyncTask请求一张图片 ####AsyncTask #####AsyncTask是线程池+handler的封装 第一个泛型: 传参的参数类型类型(和doInBackground一致) 第二个泛型: #####更新进度的参数类型(和onProgressUpdate一致) 第三个泛型: 返回结果的参数类型(和onPostExecute一致, #####和doInBackground返回类型一致)

xUtils的BitmapUtils模块用的就是三级缓存,在项目中尽量还是应用BitmapUtils 三级缓存(机制) import com.itheima.zhsh66.R; import android.graphics.Bitmap; import android.widget.ImageView; /** * 三级缓存工具类 * */ public class MyBitmapUtils { // 网络缓存工具类 private NetCacheUtils mNetUtils; // 本

MySQL缓存命中率,网上说法不一,下面我说下我的看法,大家轻拍: 总的select查询数等于com_select(没命中) + qcache_hits(命中) + 解析错误的查询. 再来看看Com_select变量: mysql> show global status like 'Com_select'; +---------------+-------+ | Variable_name | Value | +---------------+-------+ | +--------------

我们不能每次加载图片的时候都让用户从网络上下载,这样不仅浪费流量又会影响用户体验,所以Android中引入了图片的缓存这一操作机制. 原理: 首先根据图片的网络地址在网络上下载图片,将图片先缓存到内存缓存中,缓存到强引用中 也就是LruCache中.如果强引用中空间不足,就会将较早存储的图片对象驱逐到软引用(softReference)中存储,然后将图片缓存到文件(内部存储外部存储)中:读取图片的时候,先读取内存缓存,判断强引用中是否存在图片,如果强引用中存在,则直接读取,如果强引用中不存在,则

因为之前项目同事使用了图片三级缓存,今天整理项目的时候发现同事还是使用了软引用(SoftRefrerence)和弱引用(WeakReference),来管理在内存中的缓存.看到这个我就感觉不对了.脑海中有一句之前文章出现的“因为从 Android 2.3 (API Level 9)开始,垃圾回收器会更倾向于回收持有软引用或弱引用的对象,这让软引用和弱引用变得不再可靠.” 下面这个是官方文档的截图: 点击打开链接 这是官方链接 翻译一下: 在过去,我们经常会使用一种非常流行的内存缓存技术的实现,即

众所周知,系统读取数据时,从内存中读取要比从硬盘上速度要快好几百倍.故现在绝大部分应用系统,都会最大程度的使用缓存(内存中的一个存储区域),来提高系统的运行效率.MySQL数据库也不例外.在这里,笔者将结合自己的工作经验,跟大家探讨一下,MySQL数据库中缓存的管理技巧:如何合理配置MySQL数据库缓存,提高缓存命中率. 一.什么时候应用系统会从缓存中获取数据? 数据库从服务器上读取数据时,可以从硬盘的数据文件中获取数据,也可以从数据库缓存中读取数据.现在数据库管理员需要搞清楚的是,在什么样的情

hibernate缓存机制:分为三种:1.一级缓存(session级别缓存,同一session中不会重复发出sql,默认会实现)2.二级缓存(跨session的缓存,不同session会从同一缓存中取数据,需要配置)3.三级缓存(跨session的缓存的特殊情况,也叫查询缓存,即重复用一个sql查询某个范围内的数据,则和进行缓存,需要配 置开启,而且在查询时需要显示调用Query.setCachable(true);) 使用步骤: 1.通常使用EHCache,hbm文件开启缓存,设置缓存的实现类

在Android开发中,如果图片过多,而我们又没有对图片进行有效的缓存,就很容易导致OOM(Out Of Memory)错误.因此,图片的缓存是非常重要的,尤其是对图片非常多的应用.现在很多框架都做了很好的图片缓存处理,如[Fresco].[Glide]等. 本帖主要介绍以下Android中图片的三级缓存机制的原理及其应用.本帖中的代码都是使用Android原生的代码编写的. 1.原理 Android图片三级缓存的原理如下图所示: 可见,Android中图片的三级缓存主要是强引用.软银用和文件系

三级缓存缓存(内存)--->本地磁盘---->网络1.首先看一下图片存储到本地磁盘 public class FileUtils { String path;//文件存储的地方 public FileUtils(Context context,String dirName){//文件夹的名称 if(Environment.getExternalStorageState() == Environment.MEDIA_MOUNTED){//SD卡就绪 //文件可以放在SD卡中 path = Env

缓存命中率的介绍 命中:可以直接通过缓存获取到需要的数据. 不命中:无法直接通过缓存获取到想要的数据,需要再次查询数据库或者执行其它的操作.原因可能是由于缓存中根本不存在,或者缓存已经过期. 通常来讲,缓存的命中率越高则表示使用缓存的收益越高,应用的性能越好(响应时间越短.吞吐量越高),抗并发的能力越强. 由此可见,在高并发的互联网系统中,缓存的命中率是至关重要的指标. 如何监控缓存的命中率 redis提供了INFO这个命令,能够随时监控服务器的状态,只用telnet到对应服务器的端口,执行命令

SharePreference工具类 /** * SharePreference封装 * */ public class PrefUtils { public static final String PREF_NAME = "config"; public static boolean getBoolean(Context ctx, String key, boolean defaultValue) { SharedPreferences sp = ctx.getSharedPrefe

数据库的慢查询是我们在生产环境中必须经常检测的,如果慢查询语句过多,说明我们应该增加buffer_pool的大小了.常常检查的指标就是查看缓存命中率是否过低. mysql> show status like 'innodb_buffer_pool%'; +---------------------------------------+--------------------------------------------------+ | Variable_name | Value | +---

工作原理: 查询缓存的工作原理,基本上可以概括为: 缓存SELECT操作或预处理查询(注释:5.1.17开始支持)的结果集和SQL语句: 新的SELECT语句或预处理查询语句,先去查询缓存,判断是否存在可用的记录集,判断标准:与缓存的SQL语句,是否完全一样,区分大小写: 查询缓存对什么样的查询语句,无法缓存其记录集,大致有以下几类: 1. 查询语句中加了SQL_NO_CACHE参数: 2.查询语句中含有获得值的函数,包涵自定义函数,如:CURDATE().GET_LOCK().RAND().C

运行中的mysql状态查看   对正在运行的mysql进行监控,其中一个方式就是查看mysql运行状态.    (1)QPS(每秒Query量)  QPS = Questions(or Queries) / seconds  mysql > show  global  status like 'Question%';    (2)TPS(每秒事务量)  TPS = (Com_commit + Com_rollback) / seconds  mysql > show global status

MySQL缓存命中率概述 工作原理: 查询缓存的工作原理,基本上可以概括为: 缓存SELECT操作或预处理查询(注释:5.1.17开始支持)的结果集和SQL语句: 新的SELECT语句或预处理查询语句,先去查询缓存,判断是否存在可用的记录集,判断标准:与缓存的SQL语句,是否完全一样,区分大小写: 查询缓存对什么样的查询语句,无法缓存其记录集,大致有以下几类: 1. 查询语句中加了SQL_NO_CACHE参数: 2.查询语句中含有获得值的函数,包涵自定义函数,如:CURDATE().GET_LO

Qunar机票技术部就有一个全年很关键的一个指标:搜索缓存命中率,当时已经做到了>99.7%.再往后,每提高0.1%,优化难度成指数级增长了.哪怕是千分之一,也直接影响用户体验,影响每天上万张机票的销售额. 在高并发场景下,提供了保证线程安全的对象.方法.比如经典的ConcurrentHashMap,它比起HashMap,有更小粒度的锁,并发读写性能更好.线程安全的StringBuilder取代String.StringBuffer等等(Java在多线程这块实现是非常优秀和成熟的). Java

近日,核心数据库频繁抱出数据库缓存命中率过低,于是开始进行排查. 1.监控软件告警信息 2.抓取告警时间段内的awr报告进行分析 3.execute与parse命中率过低,说明分析(硬解析与软解析)的比例比较大,快速解析较少. 涉及到session_cached_cursors和open_cursors参数的调整: open_cursors:该参数含义是同一个session同时打开最多在使用的游标数.在Oracle10.2.0.1.0版本中默认为300. session_cached_curso