对一个系统而言,保持一个系统能够持续稳定地提供服务的能力而言显得尤为重要。我们常常谈用户体验,其实良好的用户体验不仅仅指的是用户交互以及系统的易用性,也包含了系统可持续提供服务的能力。作为质量交付团队,不仅仅需要考虑被测对象背后的业务价值和给用户带来商业上的赋能,也需要考虑提供业务背后的底层服务的计算能力,因为底层服务的稳定性才能够保障上层应用的产品业务特性,以及业务带来的商业价值。
由于某些设计,系统不得不频繁读取整个用户表的数据做统计过滤使用,包括但不限于按部门找匹配员工、按项目找匹配员工等等等,直接查询表,sql优化的情况下查询倒是很快也不过是几百毫秒,But但是由于这些需求本身是服务于底层的比如权限功能,所以是特别高频的调用。直接读取数据库势必会造成数据库的连接暴增,很难保证DB的稳定性,说不定哪天就扛不住挂了。因此前人将他放到Redis的String结构上了,形成了一个大Value。Redis就不用多说了,单线程的,每秒读写都是上万的,但是这种大Value以及大Key都是很容易阻塞Redis的。
@EbableMethodCache -> JetCacheInterceptor JetCacheAutoConfiguration
package com.memcached.util; import java.io.BufferedWriter; import java.io.FileWriter; import java.io.IOException; import java.io.PrintWriter; import java.io.StringWriter; import java.lang.management.ManagementFactory; import java.text.SimpleDateFormat; im
要想要理解透彻JMM(Java内存模型),首先我们要从CPU缓存模型和指令重排序讲起!
一般是强引用,软引用和文件系统,Android系统中提供了LruCache,通过维护一个LinkedHashMap来保存我们需要的各种类型数据,例如我们这里需要的Bitmap。LruCache一般我们会设置为系统最大存储空间的八分之一,而它的机制就是我们常说的最近最少使用原则,如果Lru中的图片大小超过了默认大小,则会把最久使用的图片移除。 当图片被Lru移除时,我们需要手动将图片添加到软引用(SoftRefrence)中。需要维护一个软应用的集合在我们的项目中。
目录介绍01.整体概述说明1.1 项目背景介绍1.2 遇到问题记录1.3 基础概念介绍1.4 设计目标1.5 产生收益分析02.市面存储方案2.1 缓存存储有哪些2.2 缓存策略有哪些2.3 常见存储方案2.4 市面存储方案说明2.5 存储方案的不足03.存储方案原理3.1 Sp存储原理分析3.2 MMKV存储原理分析3.3 LruCache考量分析3.4 DiskLru原理分析3.5 DataStore分析3.6 HashMap存储分析3.7 Sqlite存储分析3.8 使用存储的注意点3.9 各种数据存
译文地址:http://blog.csdn.net/androidzhaoxiaogang/article/details/7910364
最近我问了很多Java开发人员关于最近12个月内他们使用的是什么大数据工具。 这是一个系列,主题为: 语言 web框架 应用服务器 SQL数据访问工具 SQL数据库 大数据 构建工具 云提供商 今天我
最近问了很多Java开发人员关于最近12个月内他们使用的是什么大数据工具。 这是一个系列,主题为: 语言 web框架 应用服务器 SQL数据访问工具 SQL数据库 大数据 构建工具 云提供商 今天我们
前面介绍了使用 Memcached 内存缓存来提高 WordPress 站点速度,看到大家留言最多的问题,就是关于 Redis 和 Memcached 的比较。今天就给大家做一个简单介绍。
需求:设计一个图片加载工具类。 要求:职责单一、可扩展性强、实现三级缓存,遵循开闭原则。
应用缓存通常分两种,本地缓存和远程缓存。本地缓存就是内存缓存 LocalCache,远程缓存就是分布式共享缓存比如 Redis。本地缓存在访问性能上远胜过远程缓存,但是在一致性上要弱一些。我们平时经常会用到的 Guava Cache 就是内存缓存技术框架。
在您的UI中显示单个图片是非常简单的,如果您需要一次显示很多图片就有点复杂了。在很多情况下 (例如使用 ListView, GridView 或者 ViewPager控件), 显示在屏幕上的图片以及即将显示在屏幕上的图片数量是非常大的(例如在图库中浏览大量图片)。 在这些控件中,当一个子控件不显示的时候,系统会重用该控件来循环显示 以便减少对内存的消耗。同时垃圾回收机制还会 释放那些已经载入内存中的Bitmap资源(假设您没有强引用这些Bitmap)。一般来说这样都是不错的,但是在用户来回滑动屏幕
在上一篇博客 【Android 内存优化】Bitmap 内存缓存 ( Bitmap 内存复用 | 弱引用 | 引用队列 | 针对不同 Android 版本开发不同的 Bitmap 复用策略 | 工具类代码 ) 中 , 使用 LruCache 缓存内存数据 , 同时兼顾 Bitmap 内存复用 , 使用弱引用 Bitmap 对象集合维护 Bitmap 复用池 , 确保该复用池中的 Bitmap 对象寿命都很短 , 每次 GC 都会清理一遍复用池 ; 当 LruCache 中的数据由于最近不常使用 , 从 LruCache 内存中移除 , 此时将其放入 Bitmap 复用池中 , 将该 Bitmap 对象纳入复用机制管理 ;
类比我们开发网站后台系统使用的缓存(比如 Redis)是为了解决程序处理速度和访问常规关系型数据库速度不对等的问题。CPU 缓存则是为了解决 CPU 处理速度和内存处理速度不对等的问题。
Glide 开源库 : 官方建议凡是使用到 Bitmap 解码 , 显示 , 缓存等操作 , 直接使用 Glide 开源库进行上述操作 , 不建议直接操作 Bitmap 对象 ;
Glide的缓存策略 前言 众所周知,图片加载框架的基本模式就是三层缓存。内存、文件和网络。所有图片加载框架的基本思路都是先从内存中寻找需要的数据,如果找不到转到文件中寻找,还是找不到,才会去网络下载。但Glide在缓存策略上,花费了很多心思,从而使得其在加载图片过程中,对内存的使用量非常小。 本文将分享Glide在缓存策略上使用的技巧。 内存低消耗的秘密 在图片加载过程中,通常来讲,内存消耗的部分在于图片的解码。我们需要根据图片的尺寸,创建一个相应尺寸的Bitmap,这个Bitmap会存入内存缓存,然后通
YYCache是国内开发者ibireme开源的一个线程安全的高性能缓存组件,代码风格简洁清晰,阅读它的源码有助于建立比较完整的缓存设计的思路,同时也能巩固一下双向链表,线程锁,数据库操作相关的知识。
最近我们app的服务器吃不消了,所以我在为服务器增加缓存层之后,又想到在app端进行二级缓存以减少app对服务器的访问。我想很多app应该在项目的初期架构的时候就考虑到了这个问题,但是我当时开发这个app的时候完全不懂架构和设计模式,所以对性能根本没有考虑,导致了现在服务器经常崩溃。关于服务器的优化之后有时间再说,今天我们先来看看如何对一个app的数据的请求和缓存进行架构。 一.数据请求的分类、数据的可缓存性分析和数据同步## 如何对请求进行归类?这是个问题,在Http请求里设定了八种请求的方式,但
在上一篇博客 【Android 内存优化】Bitmap 内存缓存 ( Bitmap 缓存策略 | LruCache 内存缓存 | LruCache 常用操作 | 工具类代码 ) 中 , 使用 LruCache 缓存 Bitmap 数据到内存中 , 设置其最大缓存为应用可用内存的 1/8 , 将解码后的 Bitmap 对象缓存到 LruCache 中 , 避免重复使用该 Bitmap 对象时重复解码加载图片 ;
Glide的缓存机制使得 Glide具备非常好的图片缓存效果,从而使得具备较高的图片加载效率。
Caffeine是基于Java8 的高性能缓存库,借鉴了 Guava 和 ConcurrentLinkedHashMap 的设计经验,拥有更高的缓存命中率和更快的读写速度。
图数据库中的索引是用于加速图查询和遍历操作的重要组成部分。下面是一个设计高效的图数据库索引机制的建议:
英文原文:http://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/cc511588(en-us).aspx Enterprise Library 缓存应用程序块允许开发人员在应用程序中合并一个局部缓存,它支持内存内的缓存,和可选的可以是数据库存储或独立存储的后端存储。应用程序块可以不做修改的使用,它提供所有必须的获取、添加和移除缓存数据的功能。可配置的到期和清除策略也是应用程序块的一部分。 在构建企业范围发布的应用程序时,架构和开发人员都要面对许多挑战,缓存可以帮助他们战胜其中的包
Android加载一张图片到用户界面是很简单的,但是当一次加载多张图片时,情况就变得复杂起来。很多情况下(像ListView、GridView或ViewPager等组件),屏幕上已显示的图片和即将滑动到当前屏幕上的图片数量基本上是没有限制的。
近期公司采购软件,评估时,某软件谈到使用了 Memcached 和 Redis 缓存。在本文中,将研究这两个流行的缓存的异同,方便理解和记忆。
AK(Access Key)是一种身份证明,它解决了“资源的使用者是谁”这个问题,比如在生活中,身份证可以证明你是你,而在云计算或程序中,AK能证明你是这个应用的拥有者。
写这篇文章时候,JakeWharton 已经从 Square 离职半个月,令人唏嘘不已,追求更广阔的诗和远方想必都是大神们的宿命。当然,开源的价值不会随着你的地位、职业、企业的改变而消失或是贬值,这正是开源的魅力所在。
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http://blog.csdn.net/intbird/article/details/38338713
在网络层的背后,每一个业务都需要数据的支撑,数据库的优化在整个系统中就显得至关重要了。 虽然 NoSQL 在并发性能上要优于传统的 DBA,但由于 MySQL 在扩展性等方面的优势,MySQL 依然作为企业级数据存储的首选。
本博客介绍一种创建型模式:单例模式 这是一种比较容易理解的设计模式,可以理解为创建对象的一种很好的做法。可以尽量避免创建过多的对象,给JVM造成很大的负载。
作为《深入理解缓存原理与实战设计》系列专栏,前面几篇文章中我们详细的介绍与探讨了Guava Cache与Caffeine的实现、特性与使用方式。提到JAVA本地缓存框架,还有一个同样无法被忽视的强大存在 —— Ehcache!它最初是由Greg Luck于2003年开始开发,截止目前,Ehcache已经演进到了3.10.0版本,各方面的能力已经构建的非常完善。Ehcache官网上也毫不谦虚的描述自己是“Java's most widely-used cache”,即JAVA中使用最广泛的缓存,足见Ehcache的强大与自信。
在程序设计中,经常能听到的就是以时间换空间和以空间换时间。缓存作为一种能加快程序性能的银弹,它是典型的后者(以空间换时间).
网上关于这个方面的文章也不少,基本的思路是线程+缓存来解决。下面提出一些优化: 1、采用线程池 2、内存缓存+文件缓存 3、内存缓存中网上很多是采用SoftReference来防止堆溢出,这儿严格限制只能使用最大JVM内存的1/4 4、对下载的图片进行按比例缩放,以减少内存的消耗 具体的代码里面说明。先放上内存缓存类的代码MemoryCache.java: public class MemoryCache { private static final String TAG = "MemoryC
说起缓存相关技术,老多了, memcache、redis、squid、varnish、web cache、 CDN等等。缓存技术五花八门,但这些技术间有什么共性的地方,又有什么不同的地方呢?答案肯定是有的,这次为大家分享及整理一下缓存方面的技术,主要分为三个系列展开:
在 SDWebImage 中,设计了两种缓存 1.SDMemoryCache:它继承自 NSCache 用来实现内存缓存 2.NSFileManager:使用文件的方式来实现磁盘缓存 先来看一下 SDImageCache 的内存缓存的实现 @interface SDMemoryCache <KeyType, ObjectType> () @property (nonatomic, strong, nonnull) NSMapTable<KeyType, ObjectType> *weakCache;
在上一篇文章中,带大家阅读了 Volley 网络请求的执行流程,算是对 Volley 有了一个比较清晰的认识,从这篇文章开始,我们开始针对 Volley 的某个功能进行深入地分析,慢慢将 Volley 的各项功能进行全面把握。
Android Glide是一款强大的图片加载库,提供了丰富的功能和灵活的使用方式。本文将深入分析Glide的工作原理,并介绍一些使用姿势,助你更好地运用这个优秀的库。
AndroidUtilCode 是一个功能强大且易于使用的 Android 库。该库封装了Android开发中常用的函数库,有完整的Demo和单元测试。通过使用它封装的API,可以大大提高开发效率。该程序主要由开发中常用的utilcode和开发中很少使用的subutil两个模块组成,但 utils 有助于简化主模块。
线上某服务一直运行很稳定,最近突然就cpu百分百,rpc远程调用全部失败,并走了mock逻辑。重启后,一个小时后问题又重现。于是dump线程栈信息,但不仔细看也看不出什么问题。于是就有了一番排查历程。
今天分享的面试题,基本都是针对一线互联网公司的面试题整理的,我这里就不单独以公司为单位整理,我自己进行了分类,循序渐进,由基础到深入,由易到简。
在18年年底,我们app进行了一次非常大的版本更迭,因为时间紧急、业务繁忙、人数也没达到可以凑人数可以让某些人准点下班的那种数量(各个公司的常规原因),业务线在对一些模块进行重构和大量新需求的开发过程中,许许多多的细节没有注意到,直接导致了后面一个月的崩溃率、OOM率猛增, 且居高不下。大概快到了千分之2的这个数量级,这是非常非常恐怖的。因此我们花了一段时间,集中的fix了一把OOM的相关问题,一顿操作,直接让主版本的崩溃率来到了「万分之一」,OOM率来到了十万分之一这个数量级。
广交会线上举办,在第三方服务不能保证稳定性的情况下,为保证官网稳定性,新增数据聚合服务,用于缓存数据,并保护第三方服务,且在第三方服务失败的情况下,能够返回缓存的数据,保证前台能够拿到返回数据。
今天我们首先来总结下cache,一步步消化,消化完了cache,然后在总结redis,冰冻三尺非一日之寒,技术亦如此。 1理解cache 在Java中,不同的类都有自己单独的Cache机制,实现的方法也可能有所不同,常见的各类Cache机制有:OSCache、JSC(Java Caching System)、EHCache、JCache、ShiftOne、SwarmCache、JBossCache等等。 所谓缓存,就是将程序或系统经常要调用的对象存在内存中,一遍其使用时可以快速调用,
堆是存放在二级缓存中,生命周期由虚拟机的垃圾回收算法来决定(并不是一旦成为孤儿对象就能被回收),``所以调用这些对象的速度要相对来得低一些。
栈使用的是一级缓存, 他们通常都是被调用时处于存储空间中,调用完毕立即释放; 二级缓存
启动 IdentityServer的启动是中间件和服务的组合来实现的。 所有配置都在你的启动类(Startup.cs)中完成。 配置服务 通过以下方式调用将IdentityServer服务添加到DI系统: public void ConfigureServices(IServiceCollection services) { var builder = services.AddIdentityServer(); } 这将返回一个生成器对象,而这个对象又有一些方便的方法来连接其他的服务。 密钥 Add
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