在追求极致性能的系统中，缓存总是一个非常关键的手段，本文从单核CPU的缓存策略开始讨论，然后再讨论多核CPU的缓存策略，最后分析了分布式系统中各种缓存策略以及相关的优化与衡权。

了解 LRU 之前，我们应该了解一下缓存，大家都知道计算机具有缓存内存，可以临时存储最常用的数据，当缓存数据超过一定大小时，系统会进行回收，以便释放出空间来缓存新的数据，但从系统中检索数据的成本比较高。

在解决访问数据库的性能问题，通常的解决方案是缓存。随着事情的发展，现在我们有来高可用的分布式内存缓存，可以被不同的实例同时使用。

摘要：缓存可以减少网络 IO 消耗，提高访问速度。浏览器缓存是一种操作简单、效果显著的前端性能优化手段。

摘要：DCS基于开源Redis、Memcached向用户提供一定程度定制化的缓存服务，因此，除了拥有开源服务缓存数据库的优秀特性，DCS还提供更多实用功能。

SpringBoot 缓存使用介绍，如何使用@cacheable 注解来进行缓存

本地加锁的方式在分布式的场景下就不适用了，所以本文我们来探讨下如何引入分布式锁解决本地锁的问题。总共有 5 种方案，层层递进来设计分布式锁。

在之前的系列文章中，我们介绍了 DCache 及其 KV, K-K-Row 和 List 缓存模块的使用，本文将继续介绍如何使用 DCache 中的集合类型缓存模块 —— Set 和 ZSet 缓存模块

Redis作为当前最流行的NoSQL数据库深受开发者的喜欢，它可以在很大程度上提高互联网系统的性能。对于那些结构化、多范式规则的数据库系统而言，它更具性能优势。作为缓存，它可以支持大数据存入内存中，只要命中率高，它就能快速响应，反正就一个字“快”！

在追求极致性能的系统中，缓存总是一个非常关键的手段，本文从单核CPU的缓存策略开始讨论，然后再讨论多核CPU的缓存策略，最后分析了分布式系统中各种缓存策略以及相关的优化与衡权。

面试官说我回答的漂亮，让我下周入职！！

数据在经过上次LRU大师兄的专业解读， 很清晰的明白了LRU(最近最少淘汰算法)的底层，需要有顺序和查询插入数据去支持做出操作，而且要比较高效的进行数据的筛选，虽然大师兄LRU的武功很强， 数据心里也是强忍着一口气，非得让老头把看家的底层本领教教他，这

数据又回来了，想起昨天被过期经理上了一课，虽然心里很是难过，但是毕竟知道人外有人，原来为了控制我们数据，制定了这么野性的过期键策略，听说后面的关更难了，但是还是要闯关一下了，不是还有那句话嘛，关关难过关关过

上一讲我们讲到了 Eureka 注册中心的 Server 端有三级缓存来保存注册信息，可以利用缓存的快速读取来提高系统性能。本篇我们再来深入探讨下 Eureka 的三层缓存架构的设计原理。

一致性哈希算法在分布式缓存领域的 MemCache，负载均衡领域的 Nginx 以及各类 RPC 框架中都有广泛的应用，它主要是为了解决传统哈希函数添加哈希表槽位数后要将关键字重新映射的问题。

数据在经过上次LRU大师兄的专业解读， 很清晰的明白了LRU(最近最少淘汰算法)的底层，需要有顺序和查询插入数据去支持做出操作，而且要比较高效的进行数据的筛选，虽然大师兄LRU的武功很强， 数据心里也是强忍着一口气，非得让老头把看家的底层本领教教他，这

数据又回来了，想起昨天被过期经理上了一课，虽然心里很是难过，但是毕竟知道人外有人，原来为了控制我们数据，制定了这么野性的过期键策略，听说后面的关更难了，但是还是要闯关一下了，不是还有那句话嘛，关关难过关关过

访问本地内存的的性能必然比通过网络访问 Redis 快，所以这种模式可以极大地减少获取数据的延迟，并且可以减少 Redis 的负载，提高性能。

主要讨论了我们在平时的开发过程中，各大系统中都要用到的缓存数据的问题，进一步延伸到数据库和缓存的双写一致性问题，并且给出了所有方案的实现代码方便大家参考。

在我们这个日益追求高效的世界，我们对任何事情的等待都显得十分的浮躁，网页页面刷新不出来，好烦，电脑打开运行程序慢，又是好烦！那怎么办，技术的产生不就是我们所服务么，今天我们就聊一聊缓存这个技术，并用链表实现LRU！

摘要：缓存可以减少网络 IO 消耗，提高访问速度。浏览器缓存是一种操作简单、效果显著的前端性能优化手段。

本文从最常用的 get 方法入口，结合源代码，细数作者使用 Caffeine Cache 过程中遇到的各种坑和思考，作为闭坑指南分享给各位看官。

缓存，又称作Cache，我们把临时存储数据的地方叫做缓存池，缓存池里面放的数据就叫做缓存。当用户需要使用这些数据，首先在缓存中寻找，如果找到了则直接使用。如果找不到，则再去其他数据源中查找。

摘要：聚焦Redis的性能分析，思考Redis 可以通过哪些机制来提高性能，当性能瓶颈发生的时候，我们又能做出哪些优化策略，最终确保业务系统的稳定运行。

缓存可以减少生成内容所需的工作，从而显著提高应用程序的性能和可伸缩性。 缓存最适用于不经常更改的 数据，生成 成本很高。 通过缓存，可以比从数据源返回的数据的副本速度快得多。 应该对应用进行编写和测试，使其 永不 依赖于缓存的数据。

如何通过写缓存，减少数据库写操作，兼容抢购业务的快速开展，这篇文章告诉你！！！

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你是怎么用缓存的呢？常见的缓存有哪些？如何选择合适的缓存更新策略？ 又是如何清理缓存呢？常见的缓存风险与解决方案又是什么？

架构设计系列之-读缓存选型及设计。 缓存加的好，下班就是早。

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本文探究Redis最新特性--客户端缓存在SpringBoot上的应用实战。

介绍 Linux 磁盘 I/O 的工作原理及结构组成。通过串联起缓存 IO、直接 IO、PIO、中断 IO、DMA和 mmap 等技术点，使读者对磁盘 I/O有个宏观的认识。

这是我参与8月更文挑战的第11天

在追求极致性能的系统中，缓存总是一个非常关键的手段，本文从单核CPU的缓存策略开始讨论，然后再讨论多核CPU的缓存策略，最后分析了分布式系统中各种缓存策略以及相关的优化与衡权。

各系统存储的数据量越来越大，数据的查询性能越来越低。此时，就需要我们不断的进行优化，一种常用的优化手段就是引入缓存。而引入缓存后，我们在向数据库插入数据时，到底是先更新数据库还是先更新缓存呢？