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通过良好的设计减少缓存未命中

在云计算领域，良好的设计可以有效地减少缓存未命中，从而提高应用程序的性能。以下是一些建议和策略，可以帮助您在设计中减少缓存未命中：

缓存策略：选择合适的缓存策略，例如 LRU（最近最少使用）或 LFU（最不常用），以便在需要时快速访问数据。
键值存储数据库：使用键值存储数据库，如 Redis 或 Memcached，可以快速访问缓存数据。
数据分布和分区：通过对数据进行分区和分布，可以将数据存储在不同的缓存服务器上，从而减少缓存未命中。
缓存数据一致性：确保缓存和数据库之间的数据一致性，以便在访问缓存时获取到最新的数据。
缓存数据过期策略：设置合适的过期时间，以便在数据过期时自动删除缓存数据，避免无用数据占用缓存空间。
缓存预热：在应用程序启动时预先加载热门数据到缓存中，以提高缓存命中率。
缓存更新策略：当数据更新时，及时更新缓存中的数据，以保持数据的实时性。
使用聚合操作：通过使用聚合操作，可以减少对缓存的访问次数，从而提高性能。
缓存分层：使用多个缓存层次，如内存缓存、分布式缓存和持久化缓存，以便在不同层次上缓存数据。
监控和调优：监控缓存性能指标，如命中率、未命中率等，以便及时调整和优化缓存策略。

在实践中，您可以使用腾讯云提供的以下产品和服务来帮助您减少缓存未命中：

腾讯云 Redis：一个高性能、可扩展的内存数据结构存储，可用于缓存数据和提高应用程序性能。详情请访问：https://cloud.tencent.com/product/redis
腾讯云 Memcached：一个高性能、分布式内存对象缓存系统，可用于缓存数据和提高应用程序性能。详情请访问：https://cloud.tencent.com/product/memcached
腾讯云 CDN：一个全球内容分发网络，可用于加速网站访问速度和减轻服务器压力。详情请访问：https://cloud.tencent.com/product/cdn

通过使用这些产品和服务，您可以有效地减少缓存未命中，从而提高应用程序的性能。

相关搜索:为什么缓存命中比缓存未命中花费更多的时间？如何通过良好的设计保留堆栈空间？您如何发现单级缓存的未命中惩罚？如何度量虚拟机进程的缓存未命中？有没有办法记录cpu缓存未命中的时间？如何测量JavaScript引擎中的CPU缓存和预取未命中？当访问数组的连续元素时，会发生哪种类型的缓存未命中？谷歌云创建函数因docker_layer_cache上的缓存未命中而失败如何通过仅在用户滚动到特定部分时调用google地图API来减少它的命中次数用-O3编译gcc从技术上提高了我的缓存未命中率通过API Gateway安全路由的ECS容器未返回，但容器的运行状况检查良好 HTTPS配置后做CDN加速，网站检测CDN缓存一直未命中，大神们帮我看一下我的配置有没有...

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，也可以被缓存，一旦查找未命中的内存表，查询的键将通过哈希算法映射到行缓存中相应的槽位进行匹配，对于点查询，从行缓存中检索记录只需要话费O(1)的时间，当随机访问记录时，行缓存的影响较小。...我们只在行缓存中保留最新版本的记录，这些记录由于时间局部性有最大的访问机会。为了实现这一点，在刷新期间，我们用新版本的记录替换行缓存中的旧版本，从而减少可能由刷新引起的缓存未命中。...这些缓存对于减少记录温度变化后的缓存未命中非常重要。由于记录的空间局部性，行缓存中的新出现的热记录和现有记录可能来自同一个extent或甚至同一个数据块。...因此，表和块缓存有助于在缓存未命中后增加整体缓存命中率，并可能有助于减少行缓存中替换的延迟。...未解决这个问题我们提出了增量缓存替换法，在压缩的过程我们检查将要合并的extent的数据块是否已经缓存，如果是的话，我们讲魂村中的旧块替换为相同位置上的新合并块，而不是简单的将所有旧的块驱逐出缓存，这种方法通过在块缓存中保持一些块的更新和块不移动减少缓存未命中的次数

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I1 miss rate: 0.12%,指令缓存的未命中率非常低，表明指令缓存的命中情况良好。 LLi misses: 3,188,这是对低级别指令缓存（LLi）的未命中次数。...L1 数据缓存未命中 DLmr: 低级别数据缓存未命中 Dw: 数据写入引用 D1mw: L1 数据缓存写入未命中 DLmw: 低级别数据缓存写入未命中接下来的部分是数据统计 ----------...，不同层次的缓存命中和未命中的情况。...这样可以确保在处理当前元素时，后续需要的数据已经在缓存中。指令缓存优化循环展开循环展开，即指定循环步长，通过减少循环控制的开销和增强 CPU 数据指令缓存命中率来提高程序性能。...多个相邻的数据访问会增加数据的局部性（缓存行），从而提高缓存命中率。减少了对内存的访问次数。这不仅能提高缓存的利用率，还能降低内存访问的延迟。

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利用CPU优化数据库性能

前者可能是由指令缓存未命中引起的。后者发生在指令解码器跟不上时。...但是，它的问题会影响整个流水线，而不仅仅是导致后端无法从指令获取和解码中获得足够的供应。后端后端接收解码的 µop 并执行它们。停顿可能是由于执行端口繁忙或缓存未命中造成的。...在更低级别，流水线槽位可能是核心绑定的，这可能是由于数据依赖性或可用执行单元数量不足造成的。由内存引起的停顿可能是由于不同级别的数据缓存、外部内存延迟或带宽的缓存未命中造成的。...虽然这是非常理想的，但这并不意味着没有改进的余地。相反，这意味着 CPU 已经充分利用，提高性能的唯一方法是减少指令数量。对数据库的影响 CPU 的架构方式对数据库设计有直接的影响。...单个请求可能涉及大量逻辑和相对较少的数据，这是一种对 CPU 造成很大压力的场景。这种工作负载将完全由前端主导——尤其是指令缓存未命中。如果你仔细想想，这并不奇怪。每个请求经过的流水线相当长。

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用动画的方式讲透vue3 keep-alive组件原理

，直接返回缓存的VNode return cachedVNode } else { // 缓存未命中，将VNode加入缓存 cache.set...// ... } else { // 缓存未命中，添加新的key到缓存 keys.add(key) // 删除最久未使用的key if (max &&...，执行相应的处理逻辑；在缓存未命中时，将新的key添加到缓存，并检查缓存的个数是否超过max。...通过LRU缓存策略，可以确保缓存的个数不会超过设定的最大值，并删除最久未使用的缓存，以保持缓存的有效性。总结通过深入源码级别的分析，我们对Vue3中KeepAlive组件的实现有了更深入的理解。...KeepAlive组件的实现逻辑清晰、简洁，很好地体现了Vue的设计思想。它通过将缓存和渲染集成在一个函数中，简化了逻辑，也让组件的使用变得更加简单。

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全面透彻，MySQL 正确的慢查询处理姿势

范式化设计和反范式化设计的优劣对比如下： 1、范式化可以尽量的减少数据冗余 2、范式化的更新操作比反范式化更快 3、范式化的表通常比反范式化的表要小 4、反范式化减少表的关联 5、反范式化相比范式化可以更好的对索引进行优化...，但是由于查询缓存设置内存不足，新缓存加入时MySQL会将某些缓存逐出，导致后续查询未命中。...应用查询优化应用查询优化是建立在良好的数据结构和合理的索引设计之上的。...MySQL慢查询问题细数起来，林林总总太多了，但行之有效的无外乎这几种：优化数据结构应用索引策略查询缓存重构查询方式良好的表结构设计是高性能查询的基石，恰当的索引设计是高性能查询的助推器，同时合理的查询应用也是必不可少的...即要写好应用查询SQL，必须要结合良好的数据结构和合理的索引设计才可以。

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一文读懂 Redis 缓存系统

我们不需要复杂的同步，权衡是命中率较低，因为我们总是使缓存无效并且下一次读取将始终未命中。读模型 Read Through：即“通读”。当读取未命中时，需要从数据库中加载并保存到缓存中。...这种模式的主要问题是基于某些特定的场景有时需要预热缓存。通读缓存与数据库保持一致。当缓存未命中时，它会从数据库中加载丢失的数据，填充缓存并将其返回给应用程序。...通读模式的算法是： 1、对于不可变操作（读取）：客户端将始终简单地从缓存中读取。缓存命中或缓存未命中对客户端是透明的。...如果是缓存未命中，缓存应该具有自动从数据库中获取的能力。 2、对于可变操作（创建、更新、删除）：此策略不处理可变操作。它应该与直写（或后写）模式结合使用。...当多次请求相同的数据时，通读缓存最适合读取繁重的工作负载。例如，一个新闻故事。缺点是当第一次请求数据时，总是会导致缓存未命中，并招致将数据加载到缓存中的额外惩罚。

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《深入理解计算机系统》（CSAPP）读书笔记 —— 第六章存储器层次结构

总线是一组并行的导线，能携带地址、数据和控制信号。取决于总线的设计，数据和地址信号可以共享同一组导线，也可以使用不同的。同时，两个以上的设备也能共享同一总线。...这种倾向性，被称为局部性原理（ principle of locality），是一个持久的概念，对硬件和软件系统的设计和性能都有着极大的影响。...缓存不命中种类区分不同种类的缓存不命中有时候是很有帮助的。如果第k层的缓存是空的，那么对任何数据对象的访问都会不命中。...另一种方法，称为写回（ write-back），尽可能地推迟更新，只有当替换算法要驱逐这个更新过的块时，才把它写到紧接着的低一层中。由于局部性，写回能显著地减少总线流量，但是它的缺点是增加了复杂性。...我们可以通过编写有良好空间和时间局部性的程序来显著地改进程序的运行时间。例如，可以利用基于SRAM的高速缓存存储器。主要原因是从高速缓存取数据的程序比主要从内存取数据的程序运行得快得多。

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门票抢票背后的技术思考

上下文传递对象减少重复IO 提升缓存命中率这里说的是接口级缓存，数据源依赖的是下游接口，如下图所示：服务层-接口级缓存-固定过期接口级缓存一般使用固定过期+懒加载方式来缓存下游接口返回对象或者自定义的...解决方案：当缓存未命中，在下游也没有取到数据时，缓存实体内容为空对象，缓存实体增加穿透状态标识，这类缓存过期时间设置比较短，默认30s过期，10s刷新，防止不存在的id反复访问下游，大部分场景穿透是少量的...模块化管理后，缓存过期时间粒度更为细致，通过分析缓存模块命中率监控，可以反推过期和刷新时间是否合理，最终通过动态调整缓存过期时间与刷新时间，让命中率达到最佳。...由于热点门票热门日期产生热点Key问题，观察监控后发现并不是特别严重，临时采用拆分Redis集群，减少单实例流量，缓解热点问题，所以缓存热点分桶扣减库存本次暂未实现，这里简单描述一下当时讨论的思路。...，沉淀核心技术，以最终达到让用户预订及入园顺畅，体验良好的目标。

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缓存使用过程中的几种策略总结及优缺点组合分析

缓存是提高系统性能的最简单方法之一。相对而言，数据库（or NoSQL数据库）的速度比较慢，而速度却往往又是制胜的关键。 ? 如果使用得当，缓存可以减少相应时间、减少数据库负载以及节省成本。...第一种：Cache-Aside 这可能是最常用的缓存方法。缓存位于一边，应用程序直接与缓存和数据库对话。 ? 简要解释一下: 应用程序首先检查缓存。如果在缓存中找到，表示已经命中缓存。...如果在缓存中没有找到，则未命中缓存。应用程序必须做一些额外的工作，它需要查询数据库来读取数据，将数据返回给客户端，然后还要将数据存储在缓存中，这样对相同数据的后续读取可以命中缓存。...Write-around可以与read-through结合使用，并在数据只写一次、读取次数较少或从不读的情况下提供良好的性能。例如，实时日志或聊天室消息。...它对数据库故障具有很大程度上的弹性，可以容忍一些数据库的宕机。如果支持批处理或合并，则可以减少对数据库的总体写操作，这将减少负载并降低成本。

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