服务器首先产生ETag，服务器可在稍后使用它来判断页面是否已经被修改。本质上，客户端通过将该记号传回服务器要求服务器验证其（客户端）缓存。304（未修改--Not Modified）是HTTP状态码，服务器用来标识这个文件没修改，不返回内容，浏览器在接收到这个状态码后，会使用浏览器已缓存的文件ETagETag HTTP响应头是资源的特定版本的标识符。这可以让缓存更高效，并节省带宽，因为如果内容没有
转载
2024-05-29 01:57:06
208阅读
Ehcache是一种广泛使用的开源Java分布式缓存。主要面向通用缓存,Java EE和轻量级容器。它具有内存和磁盘存储，缓存加载器,缓存扩展,缓存异常处理程序,一个gzip缓存servlet过滤器,支持REST和SOAP api等特点。 在一些项目中可能会用到这个缓存框架，这是我们就需要进行spring和ehcache的整合，在整合过程中通常需要在ehcahe.xml中进行如下配置：在配置文件
转载
2024-02-26 20:24:22
170阅读
## Java清理本地缓存流程
### 1. 确定本地缓存位置
在开始清理本地缓存之前，我们需要确定缓存文件存储的位置。通常情况下，本地缓存文件存储在操作系统的临时目录或指定的缓存目录中。你可以使用以下代码获取本地缓存目录的路径：
```java
String cacheDir = System.getProperty("java.io.tmpdir");
```
### 2. 获取本地缓
原创
2024-01-15 08:16:18
58阅读
# Java Map 缓存 get 和 clear
在 Java 程序开发中，我们经常需要使用到缓存来提高程序的性能。而 Map 是一种常用的数据结构，它可以用来存储键值对。在 Java 中，我们可以使用 Map 作为缓存的数据结构。
本文将介绍如何使用 Java 的 Map 来实现缓存，并展示了如何通过 get 和 clear 方法来管理缓存数据。同时，我们也会给出一些使用场景和示例代码。
原创
2023-08-03 19:17:09
103阅读
IDEA+Mybatis（八）mybatis缓存一、简介二、一级缓存三、二级缓存四、缓存原理五、自定义缓存 一、简介官网地址MyBatis 内置了一个强大的事务性查询缓存机制，它可以非常方便地配置和定制。 为了使它更加强大而且易于配置，我们对 MyBatis 3 中的缓存实现进行了许多改进。默认情况下，只启用了本地的会话缓存，它仅仅对一个会话中的数据进行缓存。 要启用全局的二级缓存，只需要在你的
public class DictionaryCacheManager<TK,TV> { private Dictionary<TK, TV> cacheDic = new Dictionary<TK,TV>(); private Dictionary<TK, object> lockDic = new Dictionary<TK, object>(); public TV Get(TK key,Func<TV> getValue) { if(!CheckKey(key)) { ...
转载
2012-04-20 22:46:00
39阅读
2评论
启动es报错：Failed to clear cache for realms [[]]，打开日志查看错误：清除区域缓存失败解决方案：等一会儿重新刷新一下网页就可以了
原创
2023-01-06 15:52:25
447阅读
引言从数据流向和分布的层面，介绍es的工作原理和架构设计，然后针对性的做性能优化、故障处理等。这次主要介绍es的准实时索引的实现、segment的影响、routing和replica的的读写过程，shard的allocate控制以及自动发现的配置做一些介绍。 而关于更底层的lucene的原理，在以后会做一些简单介绍。1、准实时索引的实现 把es的每个分片(shard)当做一个lucene，每次生
转载
2024-04-24 20:13:59
97阅读
注： 部分概念介绍来源于网络一、数据写入流程 1、数据写入buffer缓冲和translog日志文件中。 当你写一条数据document的时候，一方面写入到mem buffer缓冲中，一方面同时写入到translog日志文件中。 2、buffer满了或者每隔1秒(可配)，refresh将mem buffer中的数据生成index segment文件并写入os cache，
转载
2024-04-14 22:06:21
65阅读
Elasticsearch缓存原理
一. 数据预加载
二. 缓存
一. 数据预加载
Elasticsearch在启动时会打开并读取硬盘上的部分index segment文件，并缓存数据至内存中，后续的搜索操作都会在内存中进行。如果待搜索的数据不在内存中，则会打开相应的index segment文件，并读取数据至内存。这种预
转载
2024-03-18 00:05:47
124阅读
因为之前跟大家提过，三级缓存，多级缓存，服务本地堆缓存 + redis分布式缓存 + nginx本地缓存组成的每一层缓存在高并发的场景下，都有其特殊的用途，需要综合利用多级的缓存，才能支撑住高并发场景下各种各样的特殊情况服务本地堆缓存，作用，预防redis层的彻底崩溃，作为缓存的最后一道防线，避免数据库直接裸奔服务本地堆缓存，我们用什么来做缓存，难道我们自己手写一个类或者程序去管理内存吗？？？j
转载
2024-02-26 12:57:34
23阅读
evict()、clear()和flush()方法是Hibernate缓存的3种基本操作方法，本文主要介绍这3种方法的使用方式和具体区别。
原创
2016-03-27 19:24:36
5607阅读
1. 节点查询缓存（Node Query Cache）官方文档简介查询缓存负责缓存查询的结果。每个节点有一个查询缓存，由所有分片共享。缓存执行LRU回收策略:当缓存满时，将回收最近最少使用的数据，为新数据让路。无法查看正在缓存的内容。查询缓存只缓存在filter上下文中使用的查询。详细介绍缓存数据结构缓存分为两个级别，分别为Query和Segment，所以使用的数据结构是一个Map<Quer
转载
2024-02-26 08:04:08
188阅读
目录高查询和高吞吐量过滤器缓存字段数据缓存和断路器断路器存储模块索引缓冲和刷新率索引刷新率线程池的配置一些通用的建议来配置高索引和查询吞吐量的集群高查询和高吞吐量过滤器缓存过滤器缓存负责存查询中使用到的过滤器。Elasticsearch包含两种类型的过滤器缓存：节点过滤去缓存（默认）和索引过滤器缓存。节点过滤器缓存被分配在节点上的所有索引共享，可以配置成使用特定大小的内存，或分配给Elastics
转载
2024-04-08 21:38:25
73阅读
node query cache一个节点的所有shard共享一个缓存区。利用LRU算法替换缓存内容。query cache缓存查询结果，但只缓存filter类型的查询。可通过indices.queries.cache.size设置缓存的大小。在5.1.1中移除了term query的缓存。因为term query和filter query二者查询时间相差不多。https://www.elastic
转载
2024-03-05 20:42:57
130阅读
一. Lucene Index 与 ES Shard我们知道 ES 底层利用的是 Lucene 的倒排索引实现搜索的，而倒排索引有个特点是: 一旦创建，不可更改。该特点可以带来如下好处:充分利用缓存不需要考虑并发写的锁机制带来的影响可以利用压缩节约空间但是当新的文档存储进来，需要构建新的倒排索引时，其需要先重新构建倒排索引文件，然后将之后的查询替换到新的倒排索引文件上，在将旧的文件替换掉。当索引文
转载
2024-04-25 20:39:17
121阅读
On Heap&&Off Heap Elasticsearch内存分为on heap以及off heap两部分。Elasticsearch能控制的是On Heap内存部分，这部分由JVM管理；Off Heap由Lucene管理，负责缓存倒排索引数据空间（Segment Memory）。On HeapIndexing Buffer 索引写入缓冲区，
转载
2024-05-14 19:13:41
130阅读
1.缘起： 假设我们有一个订单系统，现在这个系统要增加一个功能――允许客人查核他认为有问题的订单的详细信息。当客人觉得自己的某个订单不对劲时，他首先会从订单系统查询这个订单的详细信息，然后打电话告诉我们的客服有问题的订单的编号，客服再去查核，如果属实，客服还要进一步上报，如果该订单非常重要，则可能需要更进一步上报复查等。 从这
1. 产生Data too large异常 今早运行查询时，ES返回了如下报错： <code class="hljs json has-numbering" style="display: block; padding: 0px; background-color: transparent; color: inherit; box-sizing: border-box; font-famil
转载
2024-03-28 10:11:01
43阅读
在前面几篇文章里，顶点数据都是在主存中分配的内存空间，当需要进行渲染时，这些数据便通过 glDrawElements 或 glDrawArrays 从 CPU 主存中拷贝到 GPU 中去进行运算与渲染。这种做法需要频繁地在 CPU 与 GPU 之间传递数据，效率低下，因此出现了 VBO (Vertex Buffer object)，即顶点缓存，它直接在 GPU
