MyBatis 是一款开源的持久层框架，它允许开发者使用简单的 XML 或注解来配置和映射原生信息、存储过程以及高级映射。MyBatis 的设计理念是将 SQL 语句从 Java 代码中分离出来，使得 SQL 语句的维护更加简单，同时提供了丰富的映射能力，能够灵活地处理复杂的数据库操作。
在平时的开发中会经常用到缓存，比如locache、redis等，但一直没有对缓存有过比较全面的总结。下面从什么是缓存、为什么使用缓存、缓存的分类以及对每种缓存的使用分别进行分析，从而对缓存有更深入的了解。
缓存通过减少对慢速数据源（如磁盘存储或远程服务）的访问来提高性能，允许快速读写访问经常使用的数据。实现高性能缓存通常包括以下关键方面：
在前面学习我们都知道Redis不可能把所有的数据都缓存起来(内存昂贵且有限)，所以Redis需要对数据设置过期时间，并采用的是惰性删除+定期删除两种策略对过期键删除。Redis对过期键的策略+持久化
从代码说起 fn longRunningOperations(){ ... // 很耗时}let result = longRunningOperations();// do other thing 我们来看上面这段伪代码，longRunningOperations是个很耗时的方法（调用一次要几十秒甚至几分钟），比如：
这两天小编一直在总结缓存的要点，也同时参考了一些文档，仅此奉上，以供参考。 缓存是必备技能 身为后端开发的开发人员，缓存是必备技能。不需要花费太多的精力就能显著提升服务性能的灵丹妙药。前提是你得知道如何使用它，这样才能够最大限度发挥它的功效，并抑制其副作用。本文将介绍最如何正确的添加和更新缓存。 为什么用缓存？ 为什么要用缓存？对于一个服务其性能瓶颈往往都在DB，传统关系型存储尤甚。我们在创建表的时候，并不会未所有的字段创建索引，这意味着如果我们需要读取非缓存数据就要从磁盘拿数据。这个过程至少需要十几毫秒的
About Cache 作后端开发的同学，缓存是必备技能。这是你不需要花费太多的精力就能显著提升服务性能的灵丹妙药。前提是你得知道如何使用它，这样才能够最大限度发挥它的功效，并抑制其副作用。本文将介绍最如何正确的添加和更新缓存。 开始之前 这部分将介绍在开始加缓存之前我们必须要做的事情。这步非常重要，如果没弄好，很有可能加了缓存反而不如不加。 为什么要用缓存？对于一个服务其性能瓶颈往往都在DB，传统关系型存储尤甚。我们在创建表的时候，并不会未所有的字段创建索引，这意味着如果我们需要读取非缓存数据就要从磁盘拿
服务端缓存可以分为“进程内缓存”和“分布式缓存”两大类。相比缓存数据在进程内存中读写的速度，一旦涉及到了网络访问，那么由网络传输、数据复制、序列化和反序列化等操作所导致的延迟，就要比内存访问高得多。所以，对于分布式缓存来说，处理与网络有关的操作是影响吞吐量的主要因素，这也是比淘汰策略、扩展功能更重要的关注点。而这就决定了，尽管也有 Ehcache、Infinispan 这类能同时支持分布式部署和进程内嵌部署的缓存方案，但在通常情况下，进程内缓存和分布式缓存在选型时，会有完全不同的候选对象和考察点。所以说，我们在决定使用哪种分布式缓存之前，必须先确认好自己的需求是什么。
分布式缓存首先通过上节课的学习，现在我们已经知道了，服务端缓存可以分为“进程内缓存”和“分布式缓存”两大类。相比缓存数据在进程内存中读写的速度，一旦涉及到了网络访问，那么由网络传输、数据复制、序列化和反序列化等操作所导致的延迟，就要比内存访问高得多。
用户的数据一般都是存储于数据库，数据库的数据是落在磁盘上的，磁盘的读写速度可以说是计算机里最慢的硬件了。
缓存雪崩是指在某一时刻，大量的缓存数据同时失效，导致大量的请求直接打到数据库上，从而引发数据库的压力激增，可能导致整个系统的崩溃，这种现象被称为缓存雪崩。
在构建现代Web应用时，性能通常是至关重要的考虑因素之一。为了提高用户体验和应用的响应速度，开发人员经常会使用各种技术来优化其性能。其中，缓存是一种非常有效的方法之一。Django作为一个功能强大的Web框架，提供了强大的缓存系统，使开发人员能够轻松地实现缓存功能，从而提升Web应用的性能。
Hello,everyone.日常工作中，缓存的使用随处可见。缓存使用得当，对提升系统的性能，提高用户体验感有着至关重要的作用。但是如果使用不当，就会出现一些令人费解或者数据混乱的问题。本文将给大家普及常见的一些缓存使用与缓存使用过程中的踩坑点，希望能帮助大家更好的理解与使用缓存，文中如有写的不对的地方，欢迎大家留言指正。
在现代Web应用程序中，缓存是提高性能和可扩展性的关键因素之一。Redis是一种流行的内存缓存解决方案，它提供了快速的读取和写入速度，并支持各种数据结构。然而，在使用Redis缓存时，您可能会遇到一些常见的问题，例如缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿、缓存更新问题和缓存容量问题等。本文将介绍这些常见问题的原因和解决方案，并提供相应的Java代码示例。
日常工作中，缓存的使用随处可见。缓存使用得当，对提升系统的性能，提高用户体验感有着至关重要的作用。但是如果使用不当，就会出现一些令人费解或者数据混乱的问题。本文将给大家普及常见的一些缓存使用与缓存使用过程中的踩坑点，希望能帮助大家更好的理解与使用缓存，文中如有写的不对的地方，欢迎大家留言指正。
缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩是Redis面试当中和实际开发中，经常需要考虑的一个问题。很多人对该问题的产生、原因和解决方案还是不够清晰。其实大家针对该三种情况，去仔细分析一个产生的原理就能很好的找到一个好的解决方案。
互联网应用的主要挑战就是在高并发情况下，大量的用户请求到达应用系统服务器，造成巨大的计算压力。互联网应用的核心解决思路就是采用分布式架构，提供更多的服务器，从而提供更多的计算的资源，应对高并发带来的计算压力以及资源的消耗。
记得在《【高并发】Redis如何助力高并发秒杀系统？看完这篇我彻底懂了！！》一文中，我们以高并发秒杀系统中扣减库存的场景为例，说明了Redis是如何助力秒杀系统的。那么，说到Redis，往往更多的场景是被用作系统的缓存，说到缓存，尤其是分布式缓存系统，在实际高并发场景下，稍有不慎，就会造成缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩的问题。
缓存的读写策略。你可能觉得缓存的读写很简单，只需要优先读缓存，缓存不命中就从数据库查询，查询到了就回种缓存。实际上，针对不同的业务场景，缓存的读写策略也是不同的。
最近，有小伙伴私信我：冰哥，我最近出去面试，面试官问我如何设计缓存能让系统在百万级别流量下仍能平稳运行，我当时没回答上来。接着，面试官问我之前的项目是怎么使用缓存的，我说只是缓存了一些数据。当时确实想不到缓存还有哪些用处，估计这次面试是挂了。冰哥，你可以给我讲讲互联网大厂项目是怎么设计和使用缓存的吗？
Redis是高性能的分布式内存数据库，对于内存数据库经常会出现下面几种情况，也经常会出现在Redis面试题中：缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩、缓存预热、缓存更新、缓存降级。本篇分别介绍这些概念以及对应的解决方案。
在大型系统中，为了减少数据库压力通常会引入缓存机制，一旦引入缓存又很容易造成缓存和数据库数据不一致，导致用户看到的是旧数据。
读操作命中缓存直接返回，否则从后端数据库加载到缓存再返回。写操作直接更新数据库，然后删除缓存。这种策略的优点是一切以后端数据库为准，可以保证缓存和数据库的一致性。缺点是写操作会让缓存失效，再次读取时需要从数据库中加载。这种策略是我们在开发软件时最常用的，在使用Memcached或Redis时一般都采用这种方案；
缓存是程序员必须了解的技术，无论是前端、后端还是客户端，大到复杂的系统架构，小到 CPU 或是芯片，都少不了缓存的影子。
“数据一致”一般指的是：缓存中有数据，缓存的数据值 = 数据库中的值。一致性又分为几种程度:
延迟双删（Delay Double Delete）是一种在数据更新或删除时为了保证数据一致性而采取的策略。这种策略通常用于解决数据在缓存和数据库中不一致的问题。 具体来说，在某些场景下，我们需要先更新或删除数据库中的数据，然后再更新或删除缓存中的数据，以保证数据的一致性。。
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。自开源半年多以来，已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案，经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益，现给出开源框架地址：
Cache Aside 读写分离模式 / Read/Write Through 读写穿透模式 / Write Back 异步写入模式
在互联网项目开发中，缓存的应用是非常普遍了，缓存可以帮助页面提高加载速度，减少服务器或数据源的负载。
数据访问具有局部性，符合二八定律：80% 的数据访问集中在 20% 的数据上，这部分数据也被称为热点数据。
只要使用Redis做缓存，就必然存在缓存和DB数据一致性问题。若数据不一致，则业务应用从缓存读取的数据就不是最新数据，可能导致严重错误。比如将商品的库存缓存在Redis，若库存数量不对，则下单时就可能出错，这是不能接受的。
缓存雪崩指数据未预热加载到缓存中，或者缓存在同一时间大量过期，或者分布式缓存服务例如Redis宕机，导致所有请求都查询数据库，从而导致数据库CPU和内存负载过高，甚至数据库宕机，会引起一系列连锁反应，造成整个系统崩溃。
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缓存在分布式系统中应用广泛，如何在架构设计中使用缓存来优化业务一直都是一个重要的话题。本文主要对引入缓存需要解决的问题以及一些优秀的实践，让读者对缓存有一个比较宏观的了解。
在我的开发经历中，我曾经面对过一个常见的问题：应用程序的性能问题。当时，我开发的系统面临着大量的数据库查询操作，每次请求都需要执行耗时的数据库查询，导致系统响应变慢。为了解决这个问题，我开始研究缓存的重要性和在应用程序中的作用。
Redis是一个开源的、内存中的数据结构存储系统，它可以用作数据库、缓存和消息代理。Redis支持多种数据结构，如字符串、哈希表、列表、集合和有序集合。此外，Redis还支持各种操作，如读取和写入数据、删除和更新数据等。
当我们提到缓存系统中的问题，缓存雪崩是一个经常被讨论的话题。缓存雪崩是指在某一时刻发生大量的缓存失效，导致瞬间大量的请求直接打到了数据库，可能会导致数据库瞬间压力过大甚至宕机。尤其在高并发的系统中，这种情况会导致连锁反应，整个系统可能会崩溃。
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当我们在做数据库与缓存数据同步时，究竟更新缓存，还是删除缓存，究竟是先操作数据库，还是先操作缓存？本文带大家深度分析数据库与缓存的双写问题，以供大家参考。
在请求达到后端之后，对需要进行缓存的接口，会先去 Redis 中找有无数据，没有的话会继续走正常的业务流程，然后将查询到的结果返回给客户端的同时也放在 Redis 中一份，下次相同请求进来后，就可以直接从 Redis中 拿到数据。
| 作者 马艺超，腾讯课堂开发工程师，主要负责腾讯课堂的后台相关业务开发。 ---- 导语 缓存由于其高并发和高性能的特性，十分适合现在很多的场景，因此也已经在各种项目中被广泛使用，但随之而来的问题就是，只要用缓存，就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写，只要是双写，就一定会有数据一致性的问题。 那么问题来了，你如何解决一致性问题？ 改造思路一：先数据库再缓存 一、先更新数据库再更新缓存 同时有请求A和请求B进行更新操作，那么会出现： 1. 线程A更新了数据库 2. 线程B更新了数据库 3. 线程B更
小结：一级缓存默认是开启的，只在一次sqlsession中有效，也就是拿到连接到关闭连接的区间段
一天，老板说「最近公司的用户越来越多了，但是服务器的访问速度越来越差的，阿旺帮我优化下，做好了给你画个饼！」。
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