Cache aside 旁路缓存,旁路缓存操作逻辑是查询缓存,如果不存在那么就读取数据库并更新到缓存当中. 如果是更新数据库,那么操作完数据库后,删除缓存. 注意旁路缓存,缓存中的内容是不做更新操作的,只有写入和删除操作. 问题 1.请求1查询不到缓存,查询数据库.请求2更新数据,删除缓存,请求1写
Cache和Buffer的区别 磁盘是一个块设备，可以划分为不同的分区；在分区之上再创建文件系统，挂载到某个目录，之后才可以在这个目录中读写文件。Linux 中“一切皆文件”，我们平时查看的“文件”是普通文件，磁盘是块设备文件，我们可以通过执行 “ls -l <路径>” 查看它们的区别： $ ls
https://juejin.cn/post/6844903601786060808 0 问题描述 一个应用在运行一段时间后，随着访问量不断增加，突然处理能力下降。但是从流量，jstack，gc上看基本正常。感觉好像突然从 “健康状态” 进入了 “虚弱状态”。 1 排查问题 在JVM日志里，可以发现
http://www.nndssk.com/yjwt/134491jN6VSY.html Write Through和Write Back Write Through和Write Back是阵列卡Cache的两种使用方式，也称为透写和回写。当选用write through方式时，系统的写磁盘操作并不
《CPU Cache Line伪共享问题的总结和分析》 以下文章来源于小林coding ，作者小林coding Table of Contents CPU Cache 有多快？ CPU Cache 的数据结构和读取过程是什么样的？ 如何写出让 CPU 跑得更快的代码？ 总结 前言 代码都是由 CPU
在RAC环境中，和全局调整缓存相关的最常见的等待事件无非就是：global cache cr request，global cache busy和equeue 在XX电信做了一次数据库巡检中发现，spreport中的top 5 wait events中出现了global cache cr reque
问题描述 使用Python连接Azure Redis服务，因为在代码中使用的是Django-redis组件，所以通过如下的配置连接到Azure Redis服务： CACHES = { "default": { "BACKEND": "django_redis.cache.RedisCache", "
https://www.jianshu.com/p/b064274536ed 本文主要研究一下jvm的Code Cache Code Cache JVM生成的native code存放的内存空间称之为Code Cache；JIT编译、JNI等都会编译代码到native code，其中JIT生成的na
https://www.cnblogs.com/jmcui/p/8410560.html 一、概述 缓存（Caching）可以存储经常会用到的信息，这样每次需要的时候，这些信息都是立即可用的。 常用的缓存数据库： Redis 使用内存存储（in-memory）的非关系数据库，字符串、列表、集合、散列
https://www.modb.pro/db/34028 环境： Oracle 11gr2 + dataguard 512GB内存 + 128核cpu + 高性能存储服务器 uname -an Linux dbhost 2.6.18-238.el5 #1 SMP Sun Dec 19 14:22:
https://www.modb.pro/db/251381 01 现象 社区小伙伴最近在为 Kylin 4 开发 Soft Affinity + Local Cache 的性能测试过程中，遇到了压测场景下查询响应时间不稳定问题， RT 随着时间变化较大，现象如下： 同样的 SQL （只是参数不同）
https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-02101103793043210063-1-1.html 引言 软件开发人员往往期望计算机硬件拥有无限容量、零访问延迟、无限带宽以及便宜的内存，但是现实却是内存容量越大，相应的访问时间越长；内存访问速度越快，价格也更
https://juejin.cn/post/6844903809932591112 序 本文主要研究一下jvm的Code Cache Code Cache JVM生成的native code存放的内存空间称之为Code Cache；JIT编译、JNI等都会编译代码到native code，其中JI
https://zhuanlan.zhihu.com/p/482651908 本文主要介绍了cache的基本常识、基本组成方式、写入方法和替换策略，在基本组成方式和替换策略两节给出了较为详细的硬件实现方法，并不流于空泛，并且补充了SRAM和三态门等与硬件实现息息相关的知识。更高阶的cache优化方法
Free命令显示内存 首先，我们来了解下内存的使用情况： Mem：表示物理内存统计 total：表示物理内存总量(total = used + free) used：表示总计分配给缓存（包含buffers 与cache ）使用的数量，但其中可能部分缓存并未实际使用。 free：未被分配的内存。 sh
https://www.cnblogs.com/hongdada/p/16926655.html free 命令常用参数 free 命令用来查看内存使用状况，常用参数如下： -h human-readable 格式打印 -w 把 cache & buffer 分开打印 -t show total f
1、内存情况 在讲解Linux内存管理时已经提到，当你在Linux下频繁存取文件后，即使系统上没有运行许多程序，也会占用大量的物理内存。这是因为当你读写文件的时候，Linux内核为了提高读写的性能和速度，会将文件在内存中进行缓存，这部分内存就是Cache Memory(缓存内存)。即使你的程序运行结
https://www.cnblogs.com/the-tops/p/8798630.html 暂时目前的环境处理方法比较简单： 在root用户下添加计划任务： */10 * * * * sync;echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches; 每十分钟执行一次，先将脏数据写回
## 背景 近期一个大版本上线后，Python编写的api主服务使用内存有较明显上升，服务重启后数小时就会触发机器的90%内存占用告警，分析后发现了本地cache不当使用导致的一个内存泄露问题，这里记录一下分析过程。 ## 问题分析 ### LocalCache实现分析 该cache大概实现代码如下
