wx.setStorageSync('openid', res.data.data.openid),设置     var openid = wx.getStorageSync('openid')获取

本节内容: 线程: a:基本的使用: 创建线程: 1:方法 import threading def f1(x): print(x) if __name__=='__main__': t=threading.Thread(target=f1,args=(,)) t.start() t=threading.Thread(target=f1,args=(1,))创建线程,target=动作(执行什么,需要是可被调用的函数)args参数元组,要求参数最后加个逗号. 当我们创建一个线程时候,t.star

一.缓存总览 Mybatis在设计上处处都有用到的缓存,而且Mybatis的缓存体系设计上遵循单一职责.开闭原则.高度解耦.及其精巧,充分的将缓存分层,其独到之处可以套用到很多类似的业务上.这里将主要的缓存体系做一下简单的分析笔记.以及借助Mybatis缓存体系的学习,进一步窥探责任链派发模式企业级实践,以及对象循环依赖场景下如何避免装载死循环的企业级解决方案. 先来一张之前的执行体系图: 对照这张执行图,不难看出,其实对于一次Mybatis查询调用,即SqlSession -> SimpleE

要实现基于注解的缓存实现,要求Spring的版本在3.1或以上版本. 首先需要在spring的配置文件中添加对缓存注解的实现: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <beans xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context" xmlns:cache="http://www.springframework

本示例参考学习了一个国外的示例:http://code.google.com/p/android-imagedownloader/,有兴趣的同学下载研究一下. 问题描述:在这一篇博客中将会为大家讲解如何将下载回来的图片进行缓存,为了节约流量,并且提高下一次显示图片的速度,提高用户体验,所以不能够每次调用getView的时候都去从网络下载图片,就必须用到缓存. 缓存的重点问题:如何控制缓存的大小,如果我们一直向缓存中筛数据,而没有对缓存的大小进行控制,那么最终会导致OOM 解决方案:设置两级缓存,

[原文地址]http://www.hbjjrb.com/Jishu/ASP/201110/319372.html 引言 WWW是互联网上最受欢迎的应用之一,其快速增长造成网络拥塞和服务器超载,导致客户访问延迟增大,WWW服务质量问题日益显现出来.缓存技术 被认为是减轻服务器负载.降低网络拥塞.增强WWW可扩展性的有效途径之一,其基本思想是利用客户访问的时间局部性(Temporal Locality)原理,将客户访问过的内容在Cache中存放一个副本,当该内容下次被访问时,不必连接到驻留网站,而是

设计一个缓存系统,不得不要考虑的问题就是:缓存穿透.缓存击穿与失效时的雪崩效应. 一.什么样的数据适合缓存? 分析一个数据是否适合缓存,我们要从访问频率.读写比例.数据一致性等要求去分析.  二.什么是缓存击穿 在高并发下,多线程同时查询同一个资源,如果缓存中没有这个资源,那么这些线程都会去数据库查找,对数据库造成极大压力,缓存失去存在的意义.打个比方,数据库是人,缓存是防弹衣,子弹是线程,本来防弹衣是防止子弹打到人身上的,但是当防弹衣里面没有防弹的物质时,子弹就会穿过它打到人身上.  三.缓存

在测试账户系统过程中遇到了线上大面积用户登录态失效的严重问题,事后对于其原因及测试盲点做了一些总结记录以便以后查阅,总结分为以下7点,其中原理性的解释有些摘自网络. 1.账户系统token失效问题复盘2.Redis 经典流程3.Redis分片部署方式4.Redis扩容导致缓存数据失效5.Redis Sharding一致性hash算法6.缓存失效,缓存击穿,缓存穿透7.Redis缓存测试总结 账户系统token失效问题复盘现象:redis扩容后线上大量用户登录态失效,需要重新登录.由于登录态可以持

当用户访问页面时,整个页面将会被服务器保存在内存中,这样就对页面进行了缓存.当用户再次访问该页,页面不会再次执行数据操作,页面首先会检查服务器中是否存在缓存,如果缓存存在,则直接从缓存中获取页面信息,如果页面不存在,则创建缓存. 页面输出缓存适用于那些数据量较多,而不会进行过多的事件操作的页面,如果一个页面需要执行大量的事件更新,以及数据更新,则并不能使用页面输出缓存. 通常我们在缓存aspx页面的时候,可以页面通过如下设置 <%@ OutputCache Duration="120&qu

目录 缓存穿透 定义 解决方案 利用互斥锁 采用异步更新策略 使用布隆过滤器 空置缓存 缓存雪崩 定义 解决方案 给缓存的加一个随机失效时间 使用互斥锁 双缓存策略 缓存击穿 定义 解决方案 使用互斥锁 "提前"使用互斥锁 "永远不过期" 资源保护 二级缓存 Redis 的并发竞争 Key 问题 如果对这个 Key 操作,不要求顺序 如果对这个 Key 操作,要求顺序 缓存预热 缓存热备 缓存穿透 定义 缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据,因为缓存中也无该数据的信

一.前言 在我们日常的开发中,无不都是使用数据库来进行数据的存储,由于一般的系统任务中通常不会存在高并发的情况,所以这样看起来并没有什么问题,可是一旦涉及大数据量的需求,比如一些商品抢购的情景,或者是主页访问量瞬间较大的时候,单一使用数据库来保存数据的系统会因为面向磁盘,磁盘读/写速度比较慢的问题而存在严重的性能弊端,一瞬间成千上万的请求到来,需要系统在极短的时间内完成成千上万次的读/写操作,这个时候往往不是数据库能够承受的,极其容易造成数据库系统瘫痪,最终导致服务宕机的严重生产问题. 为了克服

概念解释 redis 缓存穿透 key对应的数据在数据源并不存在,每次针对此key的请求从缓存获取不到,请求都会到数据源,从而可能压垮数据源.比如用一个不存在的用户id获取用户信息,不论缓存还是数据库都没有,若黑客利用此漏洞进行攻击可能压垮数据库. redis 缓存击穿 key对应的数据存在,但在redis中过期,此时若有大量并发请求过来,这些请求发现缓存过期一般都会从后端DB加载数据并回设到缓存,这个时候大并发的请求可能会瞬间把后端DB压垮. redis 缓存雪崩 当缓存服务器重启或者大量缓存

缓存穿透: 缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据,由于缓存是不命中时被动写的,并且处于容错考虑,如果从存储层查不到数据则不写入缓存,这将导致这个不存在的数据每次请求都要到存储层去查询,失去了缓存的意义.在流量大时,可能DB就挂掉了,要是有人利用不存在的key频繁攻击我们的应用,这就是漏洞.   解决办法: 有很多种方法可以有效地解决缓存穿透问题,最常见的则是采用布隆过滤器,将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的bitmap中,一个一定不存在的数据会被 这个bitmap拦截掉,从而避免了对底层存储

思路每一个key都有一个附属key1,附属key1可以是key加特定前缀组成,key对应value为真正的缓存数据,附属key1对应的value不重要,可以是随便一个值,附属key1的作用主要是维护缓存更新时间并保证只有一个线程到数据源拉取数据更新缓存附属key1的过期时间设置为缓存刷新时间,比如30s,key的过期时间设置 缓存刷新时间 + 数据源修复预期时间(比如2天)每次请求数据时,使用setnx(将 key 的值设为 value ,当且仅当 key 不存在)设置附属key1,返回结果为1

一 缓存穿透 1. 行为 查询一个一定不存在的数据.存储层(姑且认为是db,下面都用db指代)查不到数据则不写入缓存,那么下次请求这个不存在的数据同样会到db层查询,失去了缓存的意义.流量大或人为恶意攻击可能会使db宕掉. 2. 解决方案 (1) 布隆过滤器.将全量可能存在的数据哈希到一个足够大的bitmap中,布隆可能误报,但绝不会漏报,那么一定不存在的数据会被拦截掉,从而缓解了对db的压力 (2) 空结果也进入缓存.如果查询返回的结果为空 (数据不存在 | 服务不可用), 仍将数据-空结果进

请求进程,内核缓存区,设备I/O 请求进程无法直接访问设备I/O,而是通过内核缓冲区提交请求数据,等数据就绪后,数据从设备缓冲区提交至进程空间 请求进程把数据提交给内核缓存空间需要等待,内核把数据复制给设备I/O,直到数据就绪,还需要等待,这些等待过程大致可以分为五种模式 blocking I/O----阻塞式I/O NON blocking I/O----非阻塞式I/O I/O multiplexing----I/O多路复用 信号驱动I/O 异步I/O 一个进程要处理两个I/O就必须复用,负责

本文主要学习一下一些高级的HTTP知识,例如Session LocalStorage Cache-Control Expires ETag 其实主要就是涉及到了持久化存储与缓存的技术 在此之前已经学习了Cookie的相关知识,但是Cookie有个缺点是可以人为修改,有一定的安全隐患. 所以,针对这个缺点,诞生了Session Session 一般来说Session是基于Cookie实现的,它利用一个sessionId把用户的敏感数据隐藏起来,除非暴力穷举才有可能获得敏感数据. sessionId

1.缓存穿透:缓存穿透是指查询一个不存在的数据,由于缓存是不命中,将去查询数据库,但是数据库也无此记录,这将导致这个不存在的数据每次请求都要到存储层去查询,失去了缓存的意义.在流量大时,可能DB就挂掉了,如果有人利用不存在的key频繁攻击我们的应用,这就属于漏洞.比如用一个不存在的用户id获取用户信息,不论缓存还是数据库都没有,若黑客利用此漏洞攻击可能压垮数据库. 解决办法:(1)当查询不存在时,也将结果保存在缓存中.但它的过期时间会很短,最长不超过五分钟. (2)提前过滤掉不合法的请求,red

Redis介绍 Redis(Remote Dictionary Server ),即远程字典服务,是一个开源的使用ANSI C语言编写.支持网络.可基于内存亦可持久化的日志型.Key-Value数据库,并提供多种语言的API.从2010年3月15日起,Redis的开发工作由VMware主持.从2013年5月开始,Redis的开发由Pivotal赞助. Redis是一个key-value存储系统.和Memcached类似,它支持存储的value类型相对更多,包括string(字符串).list(链

lynx lynx是一个字符界面的全功能www浏览器,它没有图形界面,因此占用的资源较少. 此命令的适用范围:RedHat.RHEL.Ubuntu.CentOS.Fedora.   1.语法       lynx [options]  [path or URL]    2.参数列表 选项 说明 -accept_all_cookies 接受所有的cookies -anonymous 显示anonymous的使用 -assume_charset=MIMEname 设置字符集 -auth=ID:PAS