1.为何需要缓存？ 在高并发请求时，为何我们频繁提到缓存技术？最直接的原因是，目前磁盘IO和网络IO相对于内存IO的成百上千倍的性能劣势。...高并发的时候，压力一下被放大十几倍，redis响应、网络响应必然会变慢。...4.浅谈缓存的那些坑 缓存很有用，但是缓存用不好也会埋很多坑： 缓存穿透 缓存穿透是说收到了一个请求，但是该请求缓存里没有，只能去数据库里查询，然后放进缓存。...解决思路要么是分治，划分更小的缓存区间，按区间过期；要么是给每个key的过期时间加个随机值，避免同时过期，达到错峰刷新缓存的目的。 缓存刷新 说到刷新缓存，其实也有坑的。...总之，想要做好高并发系统的缓存，就要考虑到各种边角情况，小心设计，任何细小的疏忽都可能导致系统崩溃。
NHibernate 缓存 NHibernate 支持两种级别的缓存， 即一级缓存以及二级缓存。...NHibernate 的二级缓存是可以扩展的， NHibernate.ControlLib 提供了几个实现， 分别适用于不同的场景： NHibernate.Caches.MemCache NHibernate.Caches.Prevalence...region="默认类名称" include="all|non-lazy" usage="read-only|read-write|nonstrict-read-write|transactional...include：可选，默认值为all，当取non-lazy时设置延迟加载的持久化实例的属性不被缓存。 usage：声明缓存同步策略，就是上面说明的四种缓存策略。...以上是在项目中用到的二级缓存相关知识的整理， 肯定不完整， NHibernate 的缓存还有更多的地方需要挖掘。
高并发请求的缓存设计策略 前几天，我司出了个篓子。...1.为何需要缓存？ 在高并发请求时，为何我们频繁提到缓存技术？最直接的原因是，目前磁盘IO和网络IO相对于内存IO的成百上千倍的性能劣势。...通过将高频使用的数据存在离cpu更近的位置，以减少数据传输时间，从而提高处理效率，这就是缓存的意义。 2.在哪里用缓存？ 一切地方。...： 浏览器会缓存页面的元素，这样在重复访问网页时，就避开了要从互联网上下载数据（例如大图片） web服务会把静态的东西提前部署在CDN上，这也是一种缓存 数据库会缓存查询，所以同一条查询第二次就是要比第一次快...高并发的时候，压力一下被放大十几倍，redis响应、网络响应必然会变慢。
NHibernate 支持两种级别的缓存， 即一级缓存以及二级缓存。...NHibernate 的二级缓存是可以扩展的， NHibernate.ControlLib 提供了几个实现， 分别适用于不同的场景： NHibernate.Caches.MemCache NHibernate.Caches.Prevalence...region="默认类名称" include="all|non-lazy" usage="read-only|read-write|nonstrict-read-write|transactional...include：可选，默认值为all，当取non-lazy时设置延迟加载的持久化实例的属性不被缓存。 usage：声明缓存同步策略，就是上面说明的四种缓存策略。...以上是在项目中用到的二级缓存相关知识的整理， 肯定不完整， NHibernate 的缓存还有更多的地方需要挖掘。
对高并发的系统来说，将造成大量的等待。 高并发，大量请求的访问行为被阻塞，会造成什么后果？ 对于服务来说，大量超时会使服务器处于不可用的状态。该台机器会触发熔断。...除此之外，还有锁竞争缓存命中率等异常场景也会导致服务异常。 如果单库单表的极限存在，分库分表等优化策略也只能缓解，不会根除 为了避免上述情况，缓存的使用就非常有必要了。...灵感来源于ConcurrentHashMap，但具有更丰富的元素失效策略，功能没有ehcache齐全，如只支持jvm内存，但比较轻量简洁。...发生这种踩踏的底层原因是对缓存这类公共资源拼抢，那么，就把公共资源加锁，消除并发拼抢。...这样，就不会发生大量并发请求同时操作底层存储的情况。
在实体上配置@Cache(usage = CacheConcurrencyStrategy.NONSTRICT_READ_WRITE) 并指定缓存并发策略。...ehcache的四种缓存并发策略如下： read-write （读写型） 提供Read Committed事务隔离级别 在非集群的环境中适用 适用经常被读，很少修改的数据 可以防止脏读 更新缓存的时候会锁定缓存中的数据...nonstrict-read-write （非严格读写型） 适用极少被修改，偶尔允许脏读的数据（两个事务同时修改数据的情况很少见） 不保证缓存和数据库中数据的一致性 为缓存数据设置很短的过期时间，从而尽量避免脏读...不锁定缓存中的数据 read-only （只读型） 适用从来不会被修改的数据（如参考数据） 在此模式下，如果对数据进行更新操作，会有异常 事务隔离级别低，并发性能高 在集群环境中也能完美运作 @Entity...(“queryCacheRegion”); //设置查询缓存区域（数据过期策略） query.list(); Query Cache只是在特定的条件下才会发挥作用，而且要求相当严格： (1) 完全相同的
，其它事务如果去取相应的缓存数据，发现被锁了，直接就去数据库查询； CacheConcurrencyStrategy.NONSTRICT_READ_WRITE，不严格的读写模式则不会的缓存数据加锁...|read-only" (1)/> (1) usage说明了缓存的策略: transactional、 read-write、 nonstrict-read-write或 read-only。... 非严格读/写缓存（nonstrict read/write） 如果应用程序只偶尔需要更新数据（也就是说，两个事务同时更新同一记录的情况很不常见），也不需要十分严格的事务隔离...， 那么比较适合使用非严格读/写缓存策略。...利用缓存区域，可以更精确的指定每个区域的缓存超前策略。
多读少写的数据 不是很重要的数据 常量数据 什么样的数据不适合放在二级缓存中呢？ 经常被修改的数据 绝对不允许出现并发访问的数据。如财务数据，绝对不允许出现并发 与其他应用共享的数据 3....--缓存的策略--> nonstrict-read-write...hibernate.cache.default_cache_concurrency_strategy指定hibernate二级缓存策略，hibernate共有五种缓存策略 public enum CacheConcurrencyStrategy...* * @see AccessType#NONSTRICT_READ_WRITE */ NONSTRICT_READ_WRITE( AccessType.NONSTRICT_READ_WRITE...CacheConcurrencyStrategy.NONSTRICT_READ_WRITE:不严格的读写模式则不会对缓存数据加锁 CacheConcurrencyStrategy.TRANSACTIONAL
backend { server backend1.example.com weight=3; server backend2.example.com weight=1; } Nginx缓存策略...Nginx的缓存策略包括静态内容缓存和代理缓存。 静态内容缓存 Nginx可以直接缓存静态内容，如图片、CSS文件等。...proxy_cache_valid 404 1m; add_header X-Cache-Status $upstream_cache_status; } } } 缓存优化策略...31536000; includeSubDomains" always; location / { proxy_pass http://backend; } } 动态内容缓存策略...proxy_cache_key "$scheme$request_method$host$request_uri"; 缓存清理策略：定期清理过期和不再需要的缓存，保持缓存空间的有效利用。
但是，事无完美，在高并发环境下，所有的case都会极端化，如果这是一个十分庞大的集合（给这个庞大一个具体的值吧，一个亿），简单的一个hash map，不考虑链表所需的指针内存空间，一亿个int类型的整数...高并发缓存设计策略 why cache?? 如果读者是一个计算机专业的同学，cache这个词应该是能达到让耳朵起茧的出现频次。...前面讲了大半截的算法理论，为了防止读者犯困，直接进入下半部分主题，高并发缓存设计。...缓存雪崩问题 缓存雪崩发生于在某个时间点，缓存同时失效，例如缓存设置了失效时间，这会联动的导致大量缓存击穿问题。 加分布式锁是一种解决方案，只有拿到锁的请求才能访问database。...预热数据，分散地设置失效时间，这样可以减少缓存雪崩发生的概率。 提高缓存可用性，cache的单点一样是会是缓存雪崩的隐患，大部分缓存中间件都提供高可用架构，如redis的主从+哨兵架构。
二、秒杀系统缓存核心诉求 秒杀系统在承接瞬时高并发流量时，如果将流量直接打到数据库，那数据库很有可能因为扛不住瞬间的高并发流量而导致崩溃和宕机。...3.2 秒杀系统缓存场景 尽管获取秒杀商品列表和获取秒杀商品详情的接口QPS一般会高于获取秒杀活动列表和秒杀活动详情的接口，但是我们在设计缓存时，需要对这些接口一视同仁，都要以严格的高标准来设计这些接口...秒杀系统缓存的使用场景如图2所示。 所以，在秒杀系统中，会对获取秒杀活动列表、获取秒杀活动详情、获取秒杀商品列表和获取秒杀商品详情的接口设计缓存策略。...为此需要以一定的策略对缓存中的数据进行刷新操作，以防止缓存中的数据长时间过期而导致大部分流量直接打入数据库。本节，就从本地缓存和分布式缓存两个角度简单聊聊缓存的生命周期。...当业务数据发生变更时，会主动刷新分布式缓存中的数据。 （2）被动刷新 可以基于Redis提供的缓存过期策略，比如基于LRU、TTL等策略淘汰缓存中的数据。
缓存策略：Hibernate提供了多种缓存策略可用于控制二级缓存的行为和缓存数据的更新。以下是一些常用的缓存策略：Read-Only（只读）：对于只读数据，可以使用该策略。...这样可以提供最佳的性能，因为不需要处理缓存的更新和失效。Read-Write（读写）：对于经常被读取和修改的数据，可以使用该策略。它会在数据被修改时更新缓存，并且在需要时将修改后的数据刷新到数据库中。...Nonstrict-Read-Write（非严格读写）：该策略在数据更新时不会立即更新缓存，而是在缓存失效或下一次读取时才更新。这样可以提供更好的性能，但会带来一定的数据不一致性风险。...Transactional（事务性）：该策略将缓存的更新和数据库的修改绑定在同一个事务中，确保缓存和数据库的一致性。这样可以提供最高级别的数据一致性，但会带来更多的开销。...示例使用Read-Write策略的配置：org.hibernate.cache.ehcache.EhCacheRegionFactory
作者个人研发的在高并发场景下，提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架，具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。...缓存回收策略 缓存的回收策略总体上来说包含：基于空间的回收策略、基于容量（空间）的回收策略、基于时间的回收策略和基于对象引用的回收策略。 ?...基于空间 基于空间指缓存设置了存储空间，如设置为10MB，当达到存储空间上限时，按照一定的策略移除数据。...基于容量 基于容量指缓存设置了最大大小，当缓存的条目超过最大大小时，按照一定的策略移除旧数据。...回收算法 使用基于空间和基于容量的缓存会使用一定的策略移除旧数据，通常包含：FIFO算法、LRU算法和LFU算法。 ?
在通常情况下会将具有以下特征的数据放入到二级缓存中： ● 很少被修改的数据。 ● 不是很重要的数据，允许出现偶尔并发的数据。 ● 不会被并发访问的数据。 ● 常量数据。...但是，可以通过设置hibernate.cache.provider_class属性，指定其他的缓存策略，该缓存策略必须实现org.hibernate.cache.CacheProvider接口。...-- 设置该持久化类的二级缓存并发访问策略 read-only read-write nonstrict-read-write transactional--> <class name..., 1); //如果修改将报错，只读缓存不允许修改 //farm.setName("aaa"); ● NONSTRICT_READ_WRITE：实体非严格读/写缓存 允许更新，更新后缓存失效...class="cn.java.test.model.FarmModel"/> 和实体并发策略有相同含义
CodeMaid: CodeMaid 是一款开源的VS2012/2013/2015 插件，提供代码分析，清理，简化代码的功能。 OzCode: 非常强大的VS 调试工具。...CodeRush: 是VS的提高代码重构和提升效率的VS插件。...PowerShell Tools:支持开发和调试PowerShell 脚本和VS2015代码块的工具包。...Javascript/JQuery/AngularJS JSHint: JavaScript代码质量监控工具，定义了很多非常严格的规则。...NHibernate NHibernate Mapping Generator : 生成 NHibernate 映射文件，并从存在的数据库表映射到领域类。
性能优化 作业调优 严格模式 Hive在执行SQL命令时，可以设置严格模式，防止用户执行一些对性能影响很大的查询。...set hive.mapred.mode=strict; 在Hive 2.x之前默认为nonstrict，之后默认是strict。...严格模式下，会限制笛卡尔积的查询。 在企业，可以进行灵活设置，但严格模式的开启，可能会导致某些SQL语句无法执行。...可以提高作业优先级，以增加处理时的响应速度： --5个优先级可选：VERY_HIGH，HIGH，NORMAL，LOW，VERY_LOW set mapred.job.priority=VERY_HIGH; 并发控制...为作业设置并行处理，对于非严格依赖的任务，进行并发运算。
以下是一些需要注意的地方: 冷查询执行vs.暖查询执行（Cold-vs-Warm query execution）——视图生成这一步（用于从数据库模式到概念模式或从概念模式到数据模式的必要转换）会增加第一次运行查询时的开销...）、元数据缓存（MetaData Caching）及结果缓存（Results Caching）。...每个类型对应一张表（Table-per-Type，简称TPT）vs....每个类对应一张表（Table-per-Class，简称TPC）；其中TPT在查询复杂度及性能方面表现最差； 延迟加载vs.预先加载 （Lazy-vs-Eager loading）。...除了EF之外，.NET开发人员还可以选择的一些（开源和商业包括在内）产品有NHibernate 和LightSpeed。
经过了“开篇”和“简单映射”两篇文章，相信大家对Fluent NHibernate 有了一定的了解了，FluentNHibernate实际就是对 NHibernate 映射的一定扩展，我们能完全利用强类型...、泛型、Lambde表达式等等Vs、Framework等特性简单完成映射工作，同时也能让我们学习NHibernate的映射方式，一举夺得，这么好玩的东东，有理由不继续完成这个系列吗？...从这一篇开始，我们将使用Fluent NHibernate RC 1.0 版来进行演示，先前的代码，我会另外进行说明 继承 在OOP中，继承作为OO中重要的特性，如果NHibernate没有对它的支持，...b.Map(p => p.Author); }); 但是RC版本已经不建议我们这样使用，好的做法是把子类映射区分开来，等一下你会知道，第一种策略和第二种策略都会采用这样的方式来进行映射...总结 这次说了一下继承的映射方式，其实很早就写好了，正好遇到Fluent NHibernate发布了RC版，所以用了一些时间去学习了下，总的来说，这次升级呢非常好，可能会存在更多的bug，但不影响我们的正常使用
(s->oformat->flags & AVFMT_TS_NONSTRICT) && st->codecpar->codec_type !...表示输出的视频format格式已经设置了非严格递增的时间戳, 这一点很重要, 我们在HLS合成MP4之前, 需要设置这一参数, 然后s->oformat->flags & AVFMT_TS_NONSTRICT...(s->oformat->flags & AVFMT_TS_NONSTRICT)为false, 条件三自然就不成立....条件四的判断我觉得有点鸡肋, 因为已经不要dts是严格递增了, 为什么还要加这个判断了, 我的策略是直接去掉这个判断....av_ts2str(st->cur_dts), av_ts2str(pkt->dts)); return AVERROR(EINVAL); } 而且我在demo中还加上dts和pts的严格校验代码
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