CPU性能优化手段——缓存为了提高程序运行的性能，现代CPU在很多方面对程序进行了优化。 例如：CPU高速缓存。尽可能地避免多处理器访问主内存的时间开销，处理器大多会利用缓存（cache）以提高性能。多级缓存L1 Cache（一级缓存）是CPU第一层高速缓存，分为数据缓存和指令缓存。一般服务器的CPU的L1缓存的容量通常在32——4096KB。L2 由于L1级高速缓存容量的限制，为了再次提高CPU
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2023-08-21 03:06:38
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CPU性能优化 - 缓存为了提高程序运行的性能，现代CPU在很多方面会对程序进行优化。CPU的处理速度是很快的，内存的速度次之，硬盘速度最慢。在cpu处理内存数据中，内存运行速度太慢，就会拖累cpu的速度。为了解决这样的问题，cpu设计了多级缓存策略。CPU分为三级缓存： 每个CPU都有L1,L2 但是L3是多核公用的。L1 Cache (一级缓存)是CPU第一层告诉缓存，分为数据缓存和指令缓存。
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2023-08-07 12:33:34
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一、并发与高并发概念并发：同时有多个线程，【交替】被CPU执行。高并发：保证系统能同时并行处理很多请求的【设计】。可以看到，当谈论并发的时候，我们关注的是多个线程操作相同的资源时，如何保证线程安全，合理利用资源；而谈论高并发时，我们关注的是如果系统在短时间内遇到大量请求（比如淘宝双十一），那么我们如何提高系统的性能（包括硬件、网络、系统架构、开发语言等等）。二、CPU多级缓存（1）主存、高速缓存、
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2023-11-28 13:29:50
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文章目录前言一、什么是多级缓存？1.JVM进程缓存2.Redis缓存预热3.NGINX本地缓存4.缓存同步 前言缓存在日常开发中启动至关重要的作用，由于是存储在内存中，数据的读取速度是非常快的，能大量减少对数据库的访问，减少数据库的压力。一、什么是多级缓存？多级缓存就是充分利用请求处理的每个环节，分别添加缓存，减轻Tomcat压力，提升服务性能1.JVM进程缓存缓存在日常开发中启动至关重要的作用
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2023-11-15 11:01:58
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目录一、本地缓存Caffeine介绍二、Caffeine功能与性能三、Caffeine 配置说明四、SpringBoot 集成 Caffeine、Redis实现多级缓存一、本地缓存Caffeine介绍一般情况下，缓存针对的主要是读操作。当你的功能遇到下面的场景时，就可以选择使用缓存组件进行性能优化：存在数据热点，缓存的数据能够被频繁使用；读操作明显比写操作要多；下游功能存在着比较悬殊的性能差异，下
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2023-12-20 09:26:44
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## Java多级缓存
在软件开发中，缓存是一个常见的技术，它可以提高程序的性能和响应速度。在Java中，我们可以使用多级缓存来更有效地管理数据并提升系统性能。
### 什么是多级缓存？
多级缓存是指在程序中使用多个不同级别的缓存来存储数据。通常来说，有三个常见的缓存级别：一级缓存、二级缓存和三级缓存。一级缓存一般是内存中的缓存，二级缓存可以是本地磁盘或者数据库，而三级缓存则可以是分布式缓存
原创
2024-05-09 07:23:12
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1.背景缓存，就是让数据更接近使用者，让访问速度加快，从而提升系统性能。工作机制大概是先从缓存中加载数据，如果没有，再从慢速设备(eg:数据库)中加载数据并同步到缓存中。所谓多级缓存，是指在整个系统架构的不同系统层面进行数据缓存，以提升访问速度。主要分为三层缓存：网关nginx缓存、分布式缓存、本地缓存。这里的多级缓存就是用redis分布式缓存+caffeine本地缓存整合而来。平时我们在开发过程
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2024-06-03 11:22:58
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博文内容为 Linux CPU 多级缓存认知内容涉及：什么是CPU多级缓存认知，CPU 硬件缓存信息，缓存流程写入策略，映射算法认知CPU 缓存
目录缓存设计原则多级缓存redis 缓存单机模式本地缓存sentinal哨兵模式集群cluster模式热点本地缓存nginx proxy chche 缓存依靠文件系统存索引级的文件nginx lua 缓存 缓存设计原则用内存将缓存推到距离用户最近的地方脏缓存的清理多级缓存redis 缓存把它当作集中式缓存的中间件，K-V 数据库。是一个易丢失的存储设备单机模式本地缓存public interfa
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2024-01-28 01:39:12
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一、什么是多级缓存传统的缓存策略一般是请求到达Tomcat后，先查询Redis，如果未命中则查询数据库，如图：存在下面的问题： 请求要经过Tomcat处理，Tomcat的性能成为整个系统的瓶颈 Redis缓存失效
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2023-08-03 19:52:05
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CPU多级缓存结构：!4.jpg(https://s2.51cto.com/images/blog/202208/10090734_62f304d69cf3b93496.png?xossprocess=image/watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFu
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2022-08-10 09:09:22
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Hibernate向我们提供的主要的操纵数据库的接口,Session就是其中的一个,它提供了基本的增,删,改,查方法.而且具有一个缓存机制,能够按照某个时间点,按照缓存中的持久化对象属性的变化来更新数据库,着就是Session的缓存清理过程.在Hibernate中对象分为三个状态,临时,持久化,游离.如果我们希望JAVA里的一个对象一直存在,就必须有一个变量一直引用着这个对象.当这个变量没了.对
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2024-10-25 09:56:37
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什么是循环依赖？举个例子/** * A 类，引入 B 类的属性 b */public class A { private B b;}/** * B 类，引入 A 类的属性 a */public class B { private A a;}再看个简单的图： 像这样，创建 a 的时候需要依赖 b，那就创建 b，结果创建 b 的时候又需要依赖 a，那就创建 a，创建 a 的时候需要依赖
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2024-10-25 16:45:07
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在早期参与涅槃氛围标签中台项目中，前台要求接口性能999要求50ms以下，通过设计Caffeine、ehcache堆外缓存、jimDB三级缓存，利用内存、堆外、jimDB缓存不同的特性提升接口性能， 内存缓存采用Caffeine缓存，利用W-TinyLFU算法获得更高的内存命中率；同时利用堆外缓存降低内存缓存大小，减少GC频率，同时也减少了网络IO带来的性能消耗；利
二、多级缓存2.1、什么是多级缓存传统的缓存策略一般是请求到达Tomcat后，先查询Redis，如果未命中则查询数据库，如图：存在下面的问题：•请求要经过Tomcat处理，Tomcat的性能成为整个系统的瓶颈•Redis缓存失效时，会对数据库产生冲击多级缓存就是充分利用请求处理的每个环节，分别添加缓存，减轻Tomcat压力，提升服务性能：浏览器访问静态资源时，优先读取浏览器本地缓存访问非静态资源（
传统缓存的问题传统的缓存策略一般是请求到达Tomcat后，先查询Redis,如果未命中则查询数据库，存在下面的问题:●请求要经过Tomcat处理，Tomcat的性能成为整个系统的瓶颈●Redis缓存失效时，会对数据库产生冲击多级缓存方案多级缓存就是充分利用请求处理的每个环节,分别添加缓存，减轻Tomcat压力,提升服务性能:JVM进程缓存本地进程缓存缓存在日常开发中启动至关重要的作用，由于是存储在
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2023-11-10 23:04:07
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# Java 多级缓存技术
在现代应用程序中，为了提高性能和响应速度，缓存通常被应用于数据存取的场景中。**多级缓存技术**是实现高效数据访问的一种策略，它通过在不同层次上保存数据来减少对后端数据库的访问，提高系统的整体效率。在本文中，我们将探讨Java中的多级缓存技术，并通过示例代码深入理解这种技术的应用。
## 什么是多级缓存？
多级缓存是一种存储数据的策略，它在多个层次上保存相同的数据
原创
2024-10-13 03:47:19
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和缓冲类似，缓存可能是软件中使用最多的优化技术了，比如：在最核心的 CPU 中，就存在着多级缓存；为了消除内存和存储之间的差异，各种类似 Redis 的缓存框架更是层出不穷缓存的优化效果是非常好的，它既可以让原本载入非常缓慢的页面，瞬间秒开，也能让本是压力山大的数据库，瞬间清闲下来缓存，本质上是为了协调两个速度差异非常大的组件，如下图所示，通过加入一个中间层，将常用的数据存放在相对高速的设备中在我
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2024-02-13 19:47:11
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1.学习目标：多级缓存经常用于亿级流量的并发访问数据的优化当中：
多级缓存主要分成以下几块的缓存：
(1) Nginx本地缓存：
用来抵抗的是热数据的高并发的操作，经常会被访问的数据，需要被保留到Nginx的本地缓存当中。对于热数据的访问直接走Nginx即可。注意Nginx本地缓存优先，只用于抵抗热部分数据，如果大部分的数据都存在于Nginx的本地缓存当中就会极度影响Nginx的性能
(2
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2023-12-13 14:37:15
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Java高并发--CPU多级缓存与Java内存模型CPU多级缓存为什么需要CPU缓存：CPU的频率太快，以至于主存跟不上，这样在处理器时钟周期内，CPU常常需要等待主存，浪费了资源。所有缓存的出现是为了缓解CPU和主存之间速度不匹配的问题——将运算所需数据复制到缓存中，使得运算能快速进行；当运算结束后再将缓存同步回内存中，这样处理器无需等待缓慢的内存读写。缓存并非存储了所有的数据，那么它存在的意义
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2024-01-02 13:43:39
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