Java `Hibernate` `Second-Level Cache` (`Ehcache`, `Redis`) `Query Cache` 优化

各位观众老爷们,大家好!今天咱们聊聊Java Hibernate的二级缓存和查询缓存优化,争取让你的ORM飞起来! 先来个开场白:Hibernate这玩意儿,好是好,方便是真方便,但一不小心,性能就成了软肋。所以,缓存优化,那是必须滴! 第一部分:缓存,缓存,还是缓存!(Cache, Cache, and more Cache!) 缓存这东西,说白了就是用空间换时间。把常用的数据存在更快的地方,下次用的时候直接拿,不用再去数据库里吭哧吭哧地查。 Hibernate里,缓存分两大类: 一级缓存 (First-Level Cache): 这玩意儿是Session级别的,Hibernate自带,不用你操心,Session关闭就没了。可以理解成一个“私人小金库”,只服务于当前Session。 二级缓存 (Second-Level Cache): 这才是咱们今天的主角!它是SessionFactory级别的,多个Session可以共享,相当于一个“公共大金库”,数据持久化,可以显著提升性能。 第二部分:二级缓存的那些事儿 (Second-Level Cache Deep Dive) 二级缓存,就 …

Java `Distributed Cache` (`Redis Cluster`, `Hazelcast`, `Ignite`) `Consistency` `Partitioning`

各位观众老爷,大家好!我是今天的主讲人,一个在代码堆里摸爬滚打多年的老兵。今天咱们不谈风花雪月,只聊聊让程序员又爱又恨的——Java分布式缓存。 咱们的目标是:把高并发、高可用搞定,让你的系统在海量用户面前依然坚挺如磐石! 开场白:为什么我们需要分布式缓存? 想象一下,你的电商网站搞了个大促,用户疯狂涌入,服务器瞬间压力山大。数据库哭着喊着要罢工,这时,缓存就如同救命稻草,把热点数据放在离用户最近的地方,减轻数据库的压力。 但是,单机缓存容量有限,扛不住啊!所以,我们需要分布式缓存,把数据分散到多台服务器上,组成一个集群,共同承担访问压力。 主角登场:三大分布式缓存框架 今天,咱们重点介绍三位猛将: Redis Cluster: 速度快,支持丰富的数据结构,集群模式保证高可用。 Hazelcast: 轻量级,易于集成,支持内存数据网格,功能强大。 Apache Ignite: 功能最全,支持SQL查询,事务,内存计算,适用于复杂场景。 第一幕:缓存一致性问题 分布式缓存虽然好,但稍不注意,就会遇到“数据不一致”的尴尬局面。例如: 读取脏数据: 用户A修改了商品价格,缓存还没更新,用户B …

C++ Cache-line Alignment:内存对齐对并发性能的影响

好的,没问题,直接进主题: 各位观众,各位朋友,大家好!今天咱们来聊聊C++里一个听起来有点玄乎,但实际上贼重要的东西:Cache-line alignment,也就是缓存行对齐。这玩意儿,说白了,就是让你的数据在内存里站队,站对了,并发性能蹭蹭往上涨;站错了,呵呵,等着被性能瓶颈折磨吧。 啥是Cache-line? 首先,得搞明白Cache-line是啥。想象一下你的CPU,它处理数据的速度那是嗖嗖的,比你网速快多了。但是,内存的速度就慢多了,跟蜗牛爬似的。为了弥补这个速度差距,CPU里就有了缓存(Cache)。缓存就像CPU的小仓库,专门存放CPU最近要用的数据。 Cache不是一个字节一个字节拿数据的,它是一次性拿一大块,这一大块就叫做Cache-line。一般来说,Cache-line的大小是64字节(在x86-64架构上)。你可以把它想象成一个长条形的盒子,CPU一次性从内存里搬一整个盒子到自己的仓库里。 为啥要对齐? 现在,问题来了。如果你要访问的数据,正好整个儿都在一个Cache-line里,那CPU直接从缓存里拿,速度飞快。但是,如果你的数据“横跨”了两个Cache-l …

C++ Cache-Oblivious 算法:不依赖缓存大小的性能优化

好的,各位观众老爷,大家好!今天咱们来聊聊C++里一个听起来玄乎,用起来贼爽的东西:Cache-Oblivious 算法。这玩意儿说白了,就是让你的代码跑得飞快,而且还不用操心你的电脑缓存到底有多大,是不是很神奇? 啥叫 Cache-Oblivious 算法? 首先,咱们得明白啥叫 Cache。简单来说,Cache 就是 CPU 和内存之间的一个“小抄本”。CPU 要用数据的时候,先看看小抄本里有没有,有就直接拿来用,速度嗖嗖的。没有再去内存里找,速度慢得像蜗牛爬。 Cache-Oblivious 算法的精髓在于“不知道”。它在设计的时候,完全不考虑缓存的大小、行大小、关联性等等。但神奇的是,它跑起来就是能充分利用缓存,达到很高的效率。 换句话说,你写出来的代码,就像一个武林高手,不管面对什么样的对手(不同的缓存配置),都能见招拆招,游刃有余。 为什么要用 Cache-Oblivious 算法? 可移植性强: 不依赖特定的硬件,一份代码到处运行,不用针对不同的机器进行优化。 效率高: 充分利用缓存,减少内存访问,提高程序运行速度。 理论保证: 很多 Cache-Oblivious 算法 …

Cache API:Service Worker 中对网络请求的精细缓存控制

Cache API:Service Worker 的“百宝箱”,让你的网站快如闪电 大家好,今天咱们聊点“高大上”的技术,但保证你听得懂,而且还觉得挺有意思。没错,我们要说的就是 Cache API,Service Worker 这位“网络管家”手里的一个超级厉害的“百宝箱”。 想象一下,你每次打开淘宝,它都慢悠悠地从服务器上吭哧吭哧地加载图片、CSS、JavaScript,你是不是早就想把手机砸了?这时候,Cache API 就派上用场了。它可以把这些东西“嗖”的一下,存到你的手机本地,下次再打开,直接从本地读取,速度快到飞起,用户体验瞬间提升 N 个档次。 Service Worker:网站性能的“贴身保镖” 要了解 Cache API,我们得先认识一下 Service Worker。这家伙就像你网站的“贴身保镖”,默默地在后台运行,拦截你的网络请求,然后决定是直接从缓存里拿数据,还是去服务器上请求新的数据。 Service Worker 就像一个勤劳的小蜜蜂,它会在你的浏览器后台嗡嗡嗡地工作,拦截你的网络请求。你可以告诉它:“嘿,小蜜蜂,如果用户请求的是这个图片,你就直接从缓存里 …

HTML5 Application Cache (AppCache) 的使用与弊端分析

HTML5 AppCache:爱恨交织的离线故事 话说,当年HTML5横空出世,宛如一位身披金甲的勇士,誓要颠覆Web世界的游戏规则。它带来的诸多新特性中,AppCache(Application Cache)绝对算得上是备受瞩目的一颗明星。这玩意儿承诺让你的Web应用拥有离线访问的能力,想想就觉得酷炫到不行!毕竟,谁没遇到过网络信号不给力,网页刷不出来,恨不得砸手机的窘境呢? 然而,江湖上流传着这样一句话:“理想很丰满,现实很骨感。” AppCache在实际应用中,却像个脾气古怪的老头,让人爱恨交织。今天,我们就来扒一扒AppCache的前世今生,聊聊它的优点和缺点,以及为什么它最终会被Service Worker取代。 AppCache:理想很美好 AppCache的原理很简单,你只需要在HTML页面的 <html> 标签里加上一个 manifest 属性,指向一个 .appcache 文件。这个文件里面列出了你希望浏览器缓存的文件列表,比如HTML、CSS、JavaScript、图片等等。 <html manifest=”my-app.appcache”> …

缓存设计模式:Cache Aside, Read Through, Write Through

各位亲爱的程序员朋友们,早上好!中午好!晚上好!不管你们现在身处哪个时区,在咖啡因的滋养下,让我们一起踏入“缓存设计模式”这个既熟悉又充满玄机的大门。今天,我将化身你们的导游,带大家畅游 Cache Aside, Read Through, Write Through 这三大流派的江湖,保证让你们满载而归!😎 开场白:缓存,程序员的魔法棒 各位,想象一下,你是一位身怀绝技的魔法师,手握一根魔法棒,可以瞬间从浩瀚的宇宙中召唤出你想要的一切。而对于我们程序员来说,缓存就像这根魔法棒,它能让我们快速、高效地获取数据,提升系统的性能,让用户体验飞速提升。 但是,魔法棒可不是随便挥的。如果使用不当,不仅无法召唤出想要的宝贝,反而可能引发各种“魔法事故”。缓存也是如此,需要我们精妙地设计,才能发挥它的最大威力。 第一站:Cache Aside (旁路缓存) 首先,我们来到 Cache Aside 的领地。这个模式就像一个精明的管家,总是把最常用的东西放在你手边,方便你随时取用。 原理讲解: Cache Aside,也叫做“懒加载”模式,它的核心思想是: 读取数据: 先查询缓存 (Cache)。 如 …

多级缓存架构:Local Cache, Redis, 分布式缓存

好的,各位观众老爷们,咳咳,欢迎来到今天的“缓存大作战”节目现场!我是你们的老朋友,人称“缓存小王子”的程序猿阿Q。今天要跟大家聊聊一个让程序员们又爱又恨,既能提升性能又能制造bug的东东——多级缓存架构。 开场白:缓存,程序界的“大力丸”? 话说这程序啊,就像一辆飞驰的赛车,速度是王道!但如果每次都要从硬盘(数据库)这个“仓库”里搬东西,那速度就慢下来了。这时候,缓存就闪亮登场了,它就像一个“随身小仓库”,把常用的东西提前放好,用的时候直接拿,速度那是嗖嗖的! 但是,缓存这玩意儿,用好了是“大力丸”,能让你的程序瞬间起飞;用不好,那就是“毒药”,让你的数据变得混乱不堪,bug满天飞。所以啊,咱们今天就要好好研究一下,如何才能把这个“大力丸”用得炉火纯青! 第一章:缓存家族的那些事儿 咱们先来认识一下缓存家族的成员,他们各有千秋,各有特点,就像《西游记》里的师徒四人,各司其职,才能一路降妖伏魔,取得真经。 Local Cache(本地缓存):近水楼台先得月 本地缓存,就像你家门口的“便利店”,速度那是杠杠的!直接从内存里拿数据,快到飞起🚀!常见的本地缓存有: HashMap/Concu …

缓存预加载(Cache Preloading):主动加载热点数据

好的,各位观众老爷,各位技术大拿,以及各位正在努力摆脱996苦海的程序员朋友们!欢迎来到今天的“缓存预加载:主动加载热点数据”技术讲座!我是你们的老朋友,一个在代码世界里摸爬滚打多年的老码农,江湖人称“Bug终结者”(当然,我自己产生的Bug比终结的还多😂)。 今天,咱们不聊那些高深莫测的算法,也不谈那些让人头大的架构,就来聊聊一个既实用又有趣的话题:缓存预加载(Cache Preloading)。 一、 为什么要预加载?—— 就像未雨绸缪一样重要! 想象一下,你开了一家小吃店,主打招牌是“黯然销魂饭”。每天中午,店门口都会排起长龙,大家都冲着这碗饭来的。但是,如果你每次都是等客人来了才开始煮饭,那会发生什么? 客人饿得嗷嗷叫,怨声载道! (用户体验极差!) 厨房忙得鸡飞狗跳,效率低下! (服务器压力山大!) 竞争对手趁虚而入,抢走生意! (市场份额丢失!) 缓存预加载,就相当于你提前把“黯然销魂饭”煮好,放在保温箱里。当客人来的时候,直接盛饭上桌,效率杠杠的! 在计算机世界里,“黯然销魂饭”就是我们经常访问的热点数据。如果没有预加载,每次访问都要从数据库或者其他存储介质中读取,延迟高 …

预热缓存(Cache Warming):提高系统启动时的性能

预热缓存:给你的系统来一杯“开机醒脑咖啡”☕ 各位观众,各位技术控,晚上好!欢迎来到“技术夜话”频道,我是你们的老朋友,代码界的段子手——程序猿阿Q。今天咱们不聊高深的算法,也不侃复杂的架构,就来聊聊一个既实用又有趣的话题:预热缓存(Cache Warming)。 想象一下,一个阳光明媚的早晨,你雄心勃勃地打开电脑,准备大干一场。结果呢?系统启动慢吞吞,网页加载卡顿顿,就像刚睡醒的你,脑袋一片空白,手脚不听使唤。这种感觉是不是很糟糕? 其实,系统也一样。刚启动的时候,它的“大脑”——缓存,空空如也,啥也没有。所有数据都要从硬盘或者网络上重新加载,效率自然低下。这时候,如果我们能提前给它来一杯“开机醒脑咖啡”,让它提前“热身”,启动速度是不是就能嗖嗖嗖地提升呢? 这就是预热缓存的意义所在!它就像一位贴心的管家,在系统启动之前,就把常用的数据提前加载到缓存里,让系统一启动就能火力全开,直接进入最佳状态。 什么是缓存?为什么需要预热? 要理解预热缓存,首先要搞清楚什么是缓存。简单来说,缓存就是存储数据的临时区域,它比原始数据源(比如硬盘、数据库)的访问速度快得多。就像你把常用的工具放在手边, …