哈喽，各位好！ 今天咱们来聊聊C++并发编程里一个让人又爱又恨的话题：缓存行对齐。说它爱，是因为用好了能让你的程序跑得飞快；说它恨，是因为一不小心就会掉进“伪共享”的坑里，让你的多线程程序比单线程还慢！ 咱们今天就一起扒开缓存行对齐的神秘面纱，看看它到底是个什么东西，以及如何利用它来提升并发性能，顺便再踩踩那些常见的坑。 1. 缓存行：CPU的小算盘 要理解缓存行对齐，首先得知道缓存行是什么。简单来说，缓存行是CPU缓存（Cache）存储数据的最小单位。CPU访问内存的时候，不是一个字节一个字节地读，而是一次性读取一个缓存行大小的数据。 想象一下，你是个图书管理员，有人要借一本书。你不是只给他一页，而是直接给他一摞书，因为很有可能他接下来还要看同一摞里的其他书。CPU的缓存行就是这“一摞书”，目的是为了提高数据访问的效率，利用局部性原理。 不同的CPU架构，缓存行的大小可能不一样，但通常是64字节。可以通过以下方式在C++中获取缓存行的大小（这只是一个例子，不同平台获取方式可能不同）： #include <iostream> #include <thread> …
Redis 缓存穿透、雪崩、击穿的应对方案：布隆过滤器、多级缓存、熔断降级
大家好，我是今天的主讲人，很高兴能和大家一起探讨Redis缓存的三大难题：缓存穿透、雪崩和击穿，以及它们对应的解决方案。咱们今天这场讲座，不搞那些虚头巴脑的理论，直接上干货，用最接地气的方式把这些问题给掰开了、揉碎了，再给大家伙儿喂进去。 第一部分：缓存穿透 – 防君子不防小人？不存在的！ 啥是缓存穿透？简单来说，就是黑客或者恶意用户拿着压根不存在的key去请求你的数据，Redis里没有，数据库里也没有，每次都得请求数据库，这就像拿着空气当宝贝，白白浪费服务器的资源。如果攻击者构造大量的非法key，那数据库就遭殃了。 想象一下，你开了一家包子铺，正常情况下，顾客来买包子，你直接从蒸笼里拿，速度快得很。但突然来了个捣乱的，每天都问你有没有“火星馅”的包子，你每次都得打开蒸笼看看，结果当然是没有。时间长了，其他顾客也没法好好买包子了，这就是缓存穿透的威力。 解决方案：布隆过滤器（Bloom Filter） 布隆过滤器就像一个“黑名单”，它能告诉你某个key是否存在。注意，它说“不存在”的时候，那肯定是真不存在；但它说“存在”的时候，有可能是误判。但这没关系，我们只需要把那些不存 …
Redis 作为分布式缓存：缓存穿透、雪崩、击穿的解决方案
好的，各位听众，欢迎来到今天的“Redis缓存那些事儿”讲座。今天咱们要聊的是Redis作为分布式缓存时，那些让人头疼的“穿透”、“雪崩”和“击穿”，以及怎么用各种姿势优雅地解决它们。 开场白：缓存，你又爱又恨的小妖精 缓存，这玩意儿就像你家冰箱，放点常用的东西进去，拿的时候嗖嗖快，但用不好，它也能变成细菌滋生的温床。在分布式系统中，Redis就是这个冰箱，它能加速你的数据访问，减轻数据库压力，但如果姿势不对，就会引发各种奇奇怪怪的问题。 第一幕：缓存穿透，查无此人的尴尬 啥是缓存穿透？简单来说，就是用户请求的数据，Redis里没有，数据库里也没有。每次请求都直奔数据库，就像你每次都饿着肚子去超市买菜，冰箱永远是空的！ 问题描述： 恶意攻击：黑客故意请求大量不存在的数据，让数据库不堪重负。 数据异常：程序bug导致请求的数据ID永远不存在。 解决方案： 布隆过滤器 (Bloom Filter)：事前过滤，防止坏人进门 这玩意儿就像你家门口的保安，能快速告诉你这个人是不是“可疑人员”（可能存在于数据库）。它是一种概率型数据结构，能告诉你某个元素“可能存在”或“绝对不存在”。 优点： 占用 …
Redis 热 Key 发现与优化：多级缓存与读写分离
好的，没问题！以下是一篇关于 Redis 热 Key 发现与优化，结合多级缓存与读写分离策略的文章，希望能以一种幽默通俗的方式为你呈现。 各位观众，各位朋友，大家好！今天咱们来聊聊 Redis 的“热 Key”问题，以及如何用多级缓存和读写分离这两把刷子，把这烫手的山芋给妥妥地安排了！ 啥是“热 Key”？烫手山芋吗？ 想象一下，双十一秒杀，某个爆款商品，全宇宙的人都盯着它。当所有请求都涌向 Redis 里的同一个 Key，那这个 Key 就成了“热 Key”。这玩意儿就像烫手山芋，直接怼到 Redis 上，Redis 扛不住，服务器就得瘫痪。 更学术一点的解释是：热 Key 指的是在 Redis 中被频繁访问的 Key，访问频率远高于其他 Key。在高并发场景下，热 Key 会导致 Redis 服务器的 CPU 负载过高，甚至引发雪崩效应，影响整个系统的稳定性。 “热 Key”引发的血案 Redis 崩了： CPU 飙升，内存耗尽，直接宕机。 数据库也遭殃： Redis 挂了，请求直接打到数据库，数据库扛不住，跟着崩。 用户体验极差： 访问超时，页面卡死，用户骂娘。 为啥会有“热 K …
Python `pip` 深度：理解包解析、依赖管理与缓存机制
Python pip 深度：理解包解析、依赖管理与缓存机制 (讲座模式) 大家好！欢迎来到今天的pip深度讲座。今天咱们不聊虚的，直奔主题，把pip这个Python世界的“包工头”扒个底朝天，看看它到底是怎么帮我们搬砖（安装包）、盖楼（构建项目）的。 一、pip：你的Python项目管家 首先，咱们得明确pip是啥。简单来说，pip就是Python的包管理工具，全称 "Pip Installs Packages" 或者 "Pip Installs Python"。它让你能轻松地安装、卸载、更新和管理Python包。如果没有pip，你想用个第三方库，得自己去找源码、下载、解压、然后各种手动配置，想想就头大。有了pip，一行命令搞定，简直不要太爽！ 二、pip install：表面风光，背后辛酸 咱们最常用的命令就是pip install <package_name>，看着简单，但pip在背后可是做了不少事情呢。咱们一步步拆解： 包名解析：pip知道你要啥吗？ 当你输入pip install requests时，pip首先要确定你说的re …
C++ 缓存友好的数据结构：优化内存访问模式提升性能
C++ 缓存友好的数据结构：让你的代码像猎豹一样奔跑 嘿，各位码农朋友们！今天咱们不聊高深莫测的算法，也不谈花里胡哨的设计模式，咱们来聊点实在的——如何让你的 C++ 代码跑得更快，就像一头猎豹追逐羚羊一样迅猛！秘诀就在于：缓存友好的数据结构。 等等，缓存？那不是浏览器用来存网页图片的东西吗？ 没错，但这里的缓存指的是 CPU 缓存，它就像 CPU 的贴身小棉袄，能以极快的速度提供数据。CPU 访问内存的速度可比访问缓存慢多了，简直就像蜗牛爬树和火箭发射的区别。所以，我们要做的就是尽量让 CPU 从缓存里拿到数据，而不是慢吞吞地去内存里翻箱倒柜。 想象一下，你是一位图书管理员，要帮读者找书。 情况一：书架上的书按照主题分类，同一主题的书都放在一起。读者要借同一主题的书，你只需要在一个区域找，效率杠杠的！ 情况二：书架上的书乱七八糟，东一本西一本。读者要借同一主题的书，你得满屋子跑，累得半死！ 这两种情况的区别，就类似于缓存友好和缓存不友好的数据结构的区别。 什么是缓存友好？ 简单来说，就是你的数据在内存里排列得比较紧凑，而且访问模式也比较有规律，这样 CPU 就能更容易地把数据加载到缓 …
MyBatis 缓存机制：一级缓存与二级缓存的配置与原理
MyBatis 缓存机制：一级缓存与二级缓存的配置与原理 各位看官，大家好！今天咱们来聊聊MyBatis的缓存机制，这玩意儿就像咱们程序猿的“百宝箱”，用好了能让你的数据库“起飞”，用不好嘛…就可能变成性能的“绊脚石”。 别怕，今天咱们就来扒一扒它的底裤，看看一级缓存和二级缓存到底是怎么一回事儿。 1. 为什么要用缓存？ 首先，咱得明白为什么要用缓存。这道理很简单，就像你经常要查字典，如果每次都从头开始翻，那得多累啊！但如果你把经常查的词记在一个小本本上，下次再查就方便多了。 数据库也是一样，每次都去数据库里查数据，那得多耗时啊！所以，MyBatis就提供了缓存机制，把查询结果先存在一个地方，下次再查同样的数据，就直接从缓存里拿，不用再去数据库“折腾”了。 这样一来，不仅能减少数据库的压力，还能大大提高程序的运行速度，简直就是“一箭双雕”！ 2. 一级缓存：你的“专属小本本” 一级缓存，也叫本地缓存，它是SqlSession级别的缓存。 也就是说，每个SqlSession都有一个自己专属的“小本本”，用来记录自己查询过的数据。 2.1 一级缓存的原理 当SqlSession …
缓存模式：分布式缓存、边缘缓存与缓存一致性
好嘞！各位亲爱的码农朋友们，晚上好！ 欢迎来到今晚的“缓存宇宙漫游指南”讲座现场！ 🚀 今天我们要聊点啥呢？ 没错，就是咱们程序猿的“续命神器”——缓存！ 别看“缓存”这俩字儿简单，背后可是藏着一个无比广阔的世界。 想象一下，你辛辛苦苦写好的代码，用户访问一次，服务器就得吭哧吭哧算一遍，这效率得多低？ 用户体验得多差？ 简直就是程序员的噩梦！ 😱 所以，缓存就闪亮登场啦！ 它可以把那些经常要用的数据，先放到一个“小本本”上记下来，下次再要用的时候，直接从“小本本”上抄，效率杠杠的！ 😎 那么，今天我们就来好好聊聊缓存的各种姿势，特别是： 分布式缓存：单机缓存扛不住？ 没关系，咱上集群！ 边缘缓存：用户离服务器太远？ 没关系，咱把数据送到他家门口！ 缓存一致性：数据更新了，缓存里的数据怎么办？ 这可是个大问题！ 准备好了吗？ 系好安全带，咱们要出发啦！ 💺 第一站：分布式缓存——人多力量大！ 💪 话说，单机缓存虽然好用，但也有个致命的弱点：容量有限！ 如果数据量太大，单机缓存就Hold不住了。 就像一个小卖部，东西再多也放不下，总有被挤爆的那一天。 💣 这时候，我们就需要请出我们的重量级 …
Redis 作为分布式缓存与数据共享层
好的，各位观众老爷们，大家好！我是你们的老朋友，江湖人称“代码段子手”的程序猿李狗蛋！今天，咱们不聊那些高深莫测的架构哲学，也不讲那些晦涩难懂的设计模式，咱们就来聊聊Redis，这个在分布式世界里，扮演着“快递小哥”和“共享单车”双重角色的神奇家伙！ Redis：分布式世界的“快递小哥”和“共享单车” 各位可能要问了，Redis，这玩意儿到底是个啥？ 简单来说，Redis就是一个高性能的键值对存储数据库。但是，如果仅仅把它看作一个数据库，那就太小瞧它了。在分布式系统中，Redis扮演着至关重要的角色，就像一个无处不在的“快递小哥”和随取随用的“共享单车”。 “快递小哥”：分布式缓存 想象一下，你正在网上购物，每次点击商品详情，都要从远在千里之外的服务器吭哧吭哧地加载数据，那体验，简直比蜗牛爬还慢！🐌 这时候，Redis就闪亮登场了！它可以把那些经常被访问的数据，比如商品信息、用户信息等，提前“缓存”起来，就像快递小哥把包裹提前送到离你家最近的快递点一样。 下次你再访问这些数据，直接从Redis这个“快递点”取，速度嗖嗖的，用户体验瞬间提升N个档次！🚀 “共享单车”：数据共享层 再想象一 …
Redis 在推荐系统中的缓存与特征存储
好的，各位看官老爷们，欢迎来到今天的“Redis在推荐系统中的妙用”专场脱口秀！我是你们的老朋友，江湖人称“码农界的段子手”——程序猿小李。今天咱不聊代码，咱聊聊Redis这个“老司机”在推荐系统里是如何开车的，哦不，是如何发挥重要作用的！ 准备好了吗？系好安全带，我们发车啦！🚀 开场白：推荐系统，一个“猜你喜欢”的艺术 话说，在这个信息爆炸的时代，每天都有无数的信息像潮水一样涌来，淹没着我们可怜的注意力。为了避免大家迷失在信息的海洋里，聪明的工程师们发明了推荐系统。简单来说，推荐系统就是个“猜你喜欢”的机器，它会根据你的历史行为、兴趣偏好，像个贴心的老朋友一样，给你推荐你可能感兴趣的东西。 想象一下，当你打开某宝，首页展示的都是你可能想买的宝贝；当你刷抖音，刷到的都是你喜欢看的视频；当你听音乐，播放器里自动播放的都是你喜欢的歌曲……这一切，都离不开推荐系统的默默耕耘。 而Redis，就是推荐系统背后的一位“幕后英雄”，它凭借着速度快、效率高的特点，在推荐系统中扮演着至关重要的角色。 第一幕：Redis，缓存界的“闪电侠”⚡ 在推荐系统中，缓存的重要性不言而喻。为什么呢？ 减轻数据库压 …