缓存数据专题
vue ts 本地缓存数据
vue ts 本地缓存数据 需求是：给每日最高热度的数据，每个用户弹窗三次，持续五秒 // 每日最高热度 弹窗三次const popupKey = 'dailyPopupCount_';const today = new Date().toISOString().split('T')[0]; // dailyPopupCount_2024-08-26const popupCount =
volley获取缓存数据
使用volley获取网络数据，同时会吧数据缓存下来保存在/data/data/软件包/cache/volley下 。Volley 本身有缓存机制，不仅仅默认缓存图片，也有缓存Json数据。 //mQueues是请求队列Entry entry =mQueues.getCache().get(url)if (entry != null) {String result = new String(e
SuperMap webgl 加载影像缓存数据，出现白边或黑边问题
在supermap idesktop中对影像数据进行了缓存处理，使用iserver发布成三维服务加载到webgl 三维地球中发现影像周边出现了白边问题，在idesktop桌面端可以通过设置“图层属性”-> 设置透明度进行白边处理，那么在webgl代码中应该如何处理呢。在网上搜了好些文章，终于解决了这个问题，记录一下，希望能帮助到有需要的人。 代码如下处理： //webgl中加载iserver
jQuery之缓存数据
转自：http://www.cnblogs.com/snandy/archive/2011/06/10/2077298.html 很多同学在项目中都喜欢将数据存储在HTMLElement属性上，如 <div data="some data">Test</div><script>div.getAttribute('data'); // some data</script> 给
ios 往 Library的cache目录下 存放缓存数据的方法
// 写缓存+ (void)writeLocalCacheData:(NSData *)data withKey:(NSString *)key {// 设置存储路径NSString *cachesPath = [NSSearchPathForDirectoriesInDomains(NSCachesDirectory, NSUserDomainMask, YES)[0]stringByA
Redis入门到通关之Redis缓存数据实战
文章目录 ☃️什么是缓存?❄️❄️为什么要使用缓存❄️❄️如何使用缓存 ☃️缓存实战❄️❄️缓存模型和思路❄️❄️演示代码 ☃️缓存更新策略❄️❄️数据库缓存不一致解决方案 欢迎来到 请回答1024 的博客 🍓🍓🍓欢迎来到 请回答1024的博客 关于博主： 我是 请回答1024，一个追求数学与计算的边界、时间与空间的平衡，0与1的延伸的后端开发者。 博
spring框架使用EhCache本地缓存数据工具类
第一步：spring.xml配置CacheManager。 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <bean id="springCacheManager" class="org.springframework.cache.ehcache.EhCacheCacheManager"><property name="cacheManager" ref="e
redis缓存 ★代码★ 实战【红锁问题（主从同步）、分布锁性能优化、缓存数据冷热分离、大量缓存重建、双写一致问题】
redis缓存实战 主从同步时 主节点挂了分布式锁性能提升缓存数据冷热分离问题大量缓存重建问题双写一致问题 实战创建数据放入缓存更新数据然后放入缓存（读写锁优化）查询数据1. 判断缓存中是否已经有数据2. 如果没有，则会查数据库（上分布锁）3. 再次查询是否缓存中已经有了（因为排队查询获取锁的时候 可能前面的已经创建好了）4. 如果没有则读写锁 获取数据（因为上面的锁是重入锁，所以在这还要设
算法之美：缓存数据淘汰算法分析及分解实现
在设计一个系统的时候，由于数据库的读取速度远小于内存的读取速度，那么为加快读取速度，需先将一部分数据加入到内存中（该动作称为缓存），但是内存容量又是有限的，当缓存的数据大于内存容量时，就需要删除一部分数据，以加入新的数据。这时候需要设计一种淘汰机制，计算出哪些数据删除，哪些数据保留，常见的淘汰算法有FIFO、LRU、LFU等淘汰算法，接下来我们将一一讲解及实现。 FIFO淘汰算法
【Flutter 面试题】Flutter如何进行本地存储和缓存数据？
【Flutter 面试题】Flutter如何进行本地存储和缓存数据？ 文章目录 写在前面口述回答补充说明实际案例完整代码示例运行结果详细说明 写在前面 🙋 关于我 ，小雨青年 👉 CSDN博客专家，GitChat专栏作者，阿里云社区专家博主，51CTO专家博主。2023博客之星TOP153。 👏🏻 正在学 Flutter 的同学，你好！ 😊 Flutter 面
vue保留用户在列表的操作记录， beforeRouteLeave离开当前组件缓存数据即可
最近遇到一个需求，用户在列表页的查询输入框输入条件后，点击查询，然后此时切换菜单，再回到之前的页面，希望能停留在上一次输入的结果上，如下例子，用户管理页面，输入yangfan这个关键词搜索后，结果如下图： 当我此时点击权限管理后，再点击用户管理切回来，结果依旧如上，这主要是做了如下操作：在用户管理组件对应的路由导航里，用户在离开当前页之前把我们的操作写在了beforeRouteLeave这个钩子
利用ZYNQ SOC快速打开算法验证通路（3）——PS端DMA缓存数据到PS端DDR
上篇该系列博文中讲述W5500接收到上位机传输的数据，此后需要将数据缓存起来。当数据量较大或者其他数据带宽较高的情况下，片上缓存（OCM）已无法满足需求，这时需要将大量数据保存在外挂的DDR SDRAM中。 最简单的方式是使用Xilinx的读写地址库函数Xil_In32()和Xil_Out32()，当然不仅支持32bit位宽，还包括8 16和64bit。但这种方式每次读写都要占用CPU，
16.docker删除redis缓存数据、redis常用基本命令
1.进入redis容器内部 （1）筛选过滤出redis容器 docker ps | grep "redis" （2）进入redis容器 #说明：d24为redis容器iddocker exec -it d24 /bin/bash 2.登陆redis (1) 进入redis命令行界面 redis-cli 说明： redis-cli 为 redis-cli -p 6379 -h
用spring Cach在Redis中缓存数据表
Spring Cache的用法非常简单，以下是使用Spring Cache的步骤： 在Spring配置文件中启用缓存功能： <cache:annotation-driven/> 在需要进行缓存的方法上添加@Cacheable注解： @Cacheable("cacheName")public Object myMethod() {// 方法的实现} 在该示例中，"cache
使用SpringCache操作Redis缓存数据
SpringCache概念 SpringCache是一个框架，实现了基于注解的缓存功能，只需要简单的加一个注解，就能实现缓存功能。 SpringCache提供了一层抽象，底层可以切换不同的缓存实现，例如： EHCacheCaffeineRedis 使用（导入redis跟SpringCache的 依赖即可） <dependency><groupId>org.springframewo
使用SpringCache缓存数据
今天学到一个新知识：SpringCache，刚开始项目是使用Redis来进行缓存数据，但是当进行数据库操作的时候，通常也需要对Redis缓存的数据进行操作，这就需要写很多的代码量。 然后就了解到了SpringCache，可以通过注解来把数据添加到缓存或者删除缓存中的数据。 SpringCache的使用 springboot项目需要导入web依赖 <!--springboot
Redis缓存数据一致性
实际业务中常使用Redis缓存来提升读写效率，减少存储层的压力。因为数据在缓存和DB中各存储一份，所以会出现数据一致性的问题。总体来说导致数据不一致的原因主要有两个。请求并发和操作非原子。 请求并发是指同时可能有多个读写请求同时请求Cache或者DB，前后乱序，最终导致缓存/DB数据更新不一致。 同时操作Cache和DB属于两个操作，两个非原子性操作，如果出现第二步失败，同样也会出现数据的不一致。
使用RedisCacheWriter#clean在线异步地批量扫描匹配删除缓存数据-spring-data-redis
1.背景 生产环境，某云的某个业务Redis实例，触发内存使用率，连续 3 次 平均值 >= 85 %告警。 运维同学告知，看看需要怎么优化或者升级配置？分享了其实例RDB的内存剖析链接。 通过内存剖析详情发现，存在某类未设置过期时间且无用的keys，其内存占用约3.8GB，内存占比25%。 内存占比挺大，有确定的成本经济收益。 做事有动力啦！ Redis实例信息 某云Redis实例的基本
高并发热点缓存数据可能出现问题及解决方案
背景 电商场景促销活动的会场页由于经常集中在某个时间点进行“秒杀”促销，这些页面的QPS（服务器每秒可以处理的请求量）往往特别高，数据库通常无法直接支撑如此高QPS的请求，常见的解决方案是让大部分相同信息的请求都尽可能地压在缓存（cache）上来缓解数据库（DB）的压力，从而尽可能地去满足高并发访问的诉求（如图2-1所示）。 图2-1 常规数据缓存方案 在一次业务
Android Glide判断图像资源是否缓存onlyRetrieveFromCache，使用缓存数据，Kotlin
Android Glide判断图像资源是否缓存onlyRetrieveFromCache，使用缓存数据，Kotlin import android.graphics.Bitmapimport android.os.Bundleimport android.util.Logimport android.widget.ImageViewimport androidx.appcompat
Redis常见问题的解决方案（缓存穿透/缓存击穿/缓存雪崩/数据库缓存数据不一致）
Redis解决缓存数据库不一致的方案 用 先 操作数据库 再 操作缓存 的策略来实现缓存数据库数据一致具体做法是 更新数据库数据然后删除缓存 虽然还是会有线程安全问题 比如 假设此时缓存刚好失效了 线程1 查询缓存失败 从数据库读取了旧数据 还没写入缓存的时候 被调度到 线程2执行 线程2 执行更新操作将数据库的数据进行更新 同时删除缓存 由于此时缓存本身就不存在等于说提前执行了删除操作
Spring Cache+Redis缓存数据
Spring Cache缓存组件，提供了类似@Transactional注解事务的注解Cache支持，且提供了Cache等抽象，方便切换各种底层Cache(比如Redis) 一、添加依赖 <dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artif
LRU 与 LFU 缓存数据算法
2. LRU2.1. 原理 LRU（Least recently used，最近最少使用）算法根据数据的历史访问记录来进行淘汰数据，其核心思想是“如果数据最近被访问过，那么将来被访问的几率也更高”。 2.2. 实现 最常见的实现是使用一个链表保存缓存数据，详细算法实现如下： 1. 新数据插入到链表头部； 2. 每当缓存命中（即缓存数据被访问），则将数据移到链表头部； 3
NiFi中缓存组件的运行机制及增删改缓存数据
要理解本文内容，需对NIFI有一定的了解，如果您是新手，想学习NIFI，或者想在数仓架构中引入NIFI，欢迎加我微信bigdata_work，我这有一整套使用NIFI的实时数仓落地方案。 在建设实时数仓的过程中，利用缓存机制来提升实时指标的实时性，是一种常用的方法。NIFI提供了专门的缓存组件来应对这一需求。 了解缓存组件 NIFI中的缓存组件是成对出现的，即有负责将数据放入缓存的组件