标签： cache

发布于

阐述浏览器缓存机制 (HTTP Cache) 中强缓存和协商缓存的原理，以及 JavaScript 资源如何利用缓存策略进行优化。

早上好，各位缓存爱好者！今天咱们来聊聊浏览器缓存这回事儿，保证让你们听完以后，对强缓存和协商缓存这对好兄弟了如指掌，还能把 JavaScript 资源缓存优化玩得飞起。准备好了吗？咱们这就开讲！ 一、缓存，浏览器里的“小金库” 想象一下，你每次访问一个网站都要重新下载所有东西，这得等到猴年马月啊！浏览器缓存就是为了解决这个问题而生的。它就像浏览器里的小金库，把一部分资源（比如图片、CSS、JavaScript）存起来，下次再访问同一个网站的时候，直接从金库里拿，速度那叫一个嗖嗖的！ 二、强缓存：我的地盘我做主 强缓存就像一个霸道的总裁，资源一旦进了它的地盘，在有效期内，浏览器连服务器都不问一声，直接从缓存里拿。 1. 控制强缓存的“圣旨”：Cache-Control 和 Expires 强缓存主要通过 HTTP 响应头里的 Cache-Control 和 Expires 来控制。 Cache-Control：现代浏览器的首选 Cache-Control 是一个更强大的指令，它允许你更细粒度地控制缓存行为。 max-age=<seconds>：指定资源被缓存的最大时间（单位是 …

继续阅读“阐述浏览器缓存机制 (HTTP Cache) 中强缓存和协商缓存的原理，以及 JavaScript 资源如何利用缓存策略进行优化。”

发布于

解释浏览器缓存机制 (HTTP Cache)，包括强缓存和协商缓存，以及它们在性能优化中的作用。

Alright, gather ’round, code slingers and web wizards! Let’s talk about browser caching, the unsung hero of a speedy web experience. Imagine your website as a gourmet burger joint. Without caching, every single customer (browser) has to order their burger (request data) from scratch, every single time. That’s slow, wasteful, and frankly, a recipe for disgruntled customers (users). Caching is like pre-cooking some ingredients and having them ready to go. We’ll dive deep in …

继续阅读“解释浏览器缓存机制 (HTTP Cache)，包括强缓存和协商缓存，以及它们在性能优化中的作用。”

发布于

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 …

继续阅读“Java `Hibernate` `Second-Level Cache` (`Ehcache`, `Redis`) `Query Cache` 优化”

发布于

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 …

继续阅读“Java `Distributed Cache` (`Redis Cluster`, `Hazelcast`, `Ignite`) `Consistency` `Partitioning`”

发布于

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 …

继续阅读“C++ Cache-line Alignment：内存对齐对并发性能的影响”

发布于

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 …

继续阅读“C++ Cache-Oblivious 算法：不依赖缓存大小的性能优化”

发布于

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 …

继续阅读“Cache API：Service Worker 中对网络请求的精细缓存控制”

发布于

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”> …

继续阅读“HTML5 Application Cache (AppCache) 的使用与弊端分析”

发布于

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 …

继续阅读“缓存设计模式：Cache Aside, Read Through, Write Through”

发布于

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 …

继续阅读“多级缓存架构：Local Cache, Redis, 分布式缓存”