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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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MySQL 8.0中查询缓存的废弃与原因分析

MySQL 8.0中查询缓存（Query Cache）的废弃与原因分析引言尽管MySQL的查询缓存（Query Cache）最初设计目的是为了提升性能，但因其存在严重的可扩展性问题和易成为系统瓶颈，...自5.7版本起，MySQL已将查询缓存的默认启用状态调整为关闭，并最终在5.7.20版将其标记为过时。本文将深入探讨为何MySQL在历经多个版本迭代后，决定取消查询缓存，以及查询缓存的设计初衷。...此功能在数据变动频率低且重复查询多的场景下尤为有效。 MySQL缓存发挥作用的条件降低查询执行时间，但不减少网络传输消耗。资源密集型查询适合缓存，前提是更新操作相对较少。...查询缓存命中率需视具体情况而定，即使较低的命中率也可能带来性能提升。缓存未命中可能由多种因素引起，包括缓存未完成预热、查询首次执行、缓存因内存不足或数据修改而失效等。...碎片优化通过调整query_cache_min_res_unit参数可减少内存碎片，合理设置可平衡内存浪费和CPU消耗。使用FLUSH QUERY CACHE命令可整理碎片，集中空闲空间。

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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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从简单到复杂缓存的扩展：挑战与解决方案

这些架构确保即使在发生故障的情况下，系统也能为用户提供服务，并将停机时间降至最低。性能优化缓存命中/未命中率管理随着缓存中数据量的增长，保持较高的缓存命中率变得更具挑战性。...您必须持续监控和微调这些因素以最大限度地减少缓存未命中。延迟问题随着缓存越来越大，纯缓存解决方案在延迟方面难以提供线性性能，同时还能控制基础设施成本。许多缓存产品的设计初衷是在小规模下快速运行。...避免延迟问题的一种解决方案是预取热点数据，以使缓存中填充最近访问的数据并降低缓存未命中的概率。但是，对于大型数据集，这会显着增加所需的基础设施数量。...地理负载均衡对于全球系统，地理负载均衡对于最大限度地减少延迟至关重要。通常通过地理分布式缓存将用户路由到最近的缓存实例，可确保更快的访问时间。...随着缓存的扩展，需要高级监控工具来跟踪跨节点的缓存命中/未命中率、延迟和内存使用情况等性能指标。实施集中式日志记录和实时可观测性工具对于了解缓存的性能并在瓶颈影响系统之前识别它们至关重要。

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体系结构复习笔记

6.11 MIPS MIPS：每秒数百万条指令 7. cache 命中率：命中/访问未命中：1 - 命中率未命中时从较低存储级别复制块 7.1 直接映射缓存（块地址）%（＃缓存中的块）...7.2 缓存命中与否未命中：停顿CPU流水线，从下一层次结构中获取块指令缓存未命中：重新启动指令获取数据缓存未命中：完整的数据访问 7.3 直写(Write Through) 命中：数据写入命中时...未命中：分配未命中(Allocate on miss)：更新该缓存块。...7.5 多级缓存 L-1主缓存：专注于降低命中时间(hit time) L-2缓存：专注于降低未命中率以避免主存储器访问 8....(Compulsory misses)（冷启动未命中）：首次访问块容量缺失(Capacity misses)：由于缓存大小有限，稍后再次访问替换的块冲突未命中(Conflict misses)：在非完全关联的缓存中

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我在阿里巴巴是如何做高并发设计的！

设计缓存命中率：缓存的命中率应该是设计的另一个重要考虑因素。 4.高性能缓存的设计案例在实际的设计过程中，需要考虑多个因素，包括缓存的容量、缓存的读写速度、缓存的命中率等。...通过将缓存分为固定容量的缓存和可扩展的缓存，可以提高缓存的命中率，同时降低系统的延迟。固定容量的缓存：（1）设计缓存容量：缓存容量应该是设计的一个重要考虑因素。...（3）设计缓存命中率：缓存的命中率应该是设计的另一个重要考虑因素。缓存是计算机系统中非常重要的一部分，能够提高数据的访问速度、减少内存占用和降低系统延迟。...通过使用设计模式，可以提高系统的稳定性和可维护性，降低单点故障的风险。缓存是提高系统性能的一种有效手段。在系统中，可以使用缓存来加速数据访问和处理，从而减少对数据库的访问，降低单点故障的风险。...实现容错机制的方法要实现容错机制，首先需要设计良好的架构。其次，需要选用适合的技术手段，并进行良好的实践。最后，需要对容错机制进行测试、部署、监控和维护，以保证其正常稳定运行。

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深度剖析：可搜索快照性能测试报告

通过利用Elastic的可搜索快照，冷冻数据层能在低成本下保持良好的性能。这为在预算内管理海量数据并保持高效搜索性提供了令人信服的解决方案。...本文通过对Elastic的热层和冷冻层进行基准测试，运行了覆盖105TB日志、跨度超过90天的示例查询。这些查询模拟了Kibana中的常见任务，包括带高亮的搜索、总命中数、日期直方图聚合和术语聚合。...缓存未命中处理：如果所需数据不在本地缓存中（缓存未命中），Elasticsearch会通过从blob存储下载更大区域的Lucene文件来处理。...通常，这个区域是16MB的块，平衡了减少获取次数和优化传输数据量。3. 添加数据到缓存：下载的块会被添加到本地缓存。...这确保了对相同区域的后续读取请求可以直接从本地缓存中提供，显著提高查询性能，减少反复从blob存储获取数据的需求。4. 缓存配置选项：共享缓存大小：该设置接受总磁盘空间的百分比或绝对字节值。

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MySQL 性能调优——SQL 查询优化

但是只有这些还不够，要获得良好的数据库性能，我们还要设计合理的数据库查询，如果查询设计的很糟糕，即使增加再多的只读从库，表结构设计的再合理，索引再合适，只要查询不能使用到这些东西，也无法实现高性能的查询...服务器检查是否可以在查询缓存中命中该 SQL，如果命中，则立即返回存储在缓存中的结果，否则进入下一阶段； 3.MySQL 服务器进行 SQL 解析，预处理，再由 SQL 优化器生成对应的执行计划； 4...在第二到第五步，都有可能对查询的响应速度造成影响，下面来分别看下这些过程可能对查询的响应速度有影响的因素都有些什么：在解析查询语句前，如果查询缓存是打开的，那么 MySQL 优先检查这个查询是否命中查询缓存中的数据...查询缓存对 SQL 性能的影响：如果查询缓存，一旦数据更新，都要对缓存中数据进行刷新，影响性能；每次在查询缓存中检查 SQL 是否被命中，都要对缓存加锁，影响性能；对于一个读写频繁的系统来说，查询缓存很可能会降低查询处理的效率...当查询缓存未启用或者未命中则会进入下一阶段，也就是需要将一个 SQL 转换成一个执行计划，MySQL 再依据这个执行计划和存储引擎进行交互，这个阶段包括了多个子过程：解析 SQL，预处理，优化 SQL

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分布式系统架构7：本地缓存

这是小卷对分布式系统架构学习的第10篇文章，在开始学习分布式缓存之前，先来学习本地缓存的理论基础，了解为什么需要用缓存 1.引入缓存的影响我们在开发时，用到缓存的情况，无非就是为了减少客户端对相同资源的重复请求...、统计、失效等状态变更操作，通过分段加锁等优化手段来尽量减少数据竞争。...以Caffeine为代表的异步日志提交机制：参考经典的数据库设计理论，把对数据的读、写过程看作是日志（即对数据的操作指令）的提交过程。...3.扩展功能缓存不是只实现一个Map接口就可以的，还需要一些额外的功能，下面列出缓存的扩展功能：加载器：从被动放入，变为主动通过加载器去加载指定 Key 值的数据淘汰策略：支持用户根据需要自行选择淘汰策略...失效策略：缓存数据在超过一定时间内自动失效，Redis的策略是定时删除、定期删除、惰性删除事件通知：提供事件监听器，在数据状态变动时进行一些额外操作并发级别：如Guava Cache通过分段加锁来实现缓存的并发设置

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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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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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《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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