缓存教程

Redis 以其高性能和支持高读/写 QPS 的能力而闻名，这是作为分布式锁服务的后备存储非常理想的属性。此外，Redis 本身也支持 Lua 脚本。开源社区中有很多基于 Redis 的分布式锁的实现。总体而言，基于 Redis 的分布式锁比基于 MySQL 的分布式锁性能更高。下面我们来看

使用 Spring、Pub/Sub、Dataflow、Redis、Reentrant Lock 模式和 guava 缓存构建实时视图计数服务以处理 20k tps 规模。

在这篇文章中，我将描述如何在 Rust 中实现缓存。它的灵感来自我最近在 nearcore 上进行的两个重构（nearcore#6549，nearcore#6811）。根据这个经验，似乎错误地实现缓存是相当容易的，并且在那里犯错有“溢出”的风险，并且有点破坏应用程序的整体架构。

几周前，我 在 reddit 上遇到了这个故事

俗话说计算机科学只有两件难的事：缓存失效和命名。好吧，事实证明第一个实际上已经解决了。了解如何在靠近用户的分布式缓存中保持数据的读取视图，始终与您的主数据存储更改数据捕获保持同步。你将学到如何： * 为基于 Debezium、Apache Kafka 和 Infini

本文将介绍缓存方面的一些挑战、使用的典型解决方案以及使用命令查询职责分离 (CQRS) 作为更好策略的概念。 缓存都是关于延迟的

五年来，我一直是 Twitter 的站点可靠性工程师 (SRE)，以后四年里，我是 Cache 团队唯一的 SRE，四年来，我负责团队中的自动化、可靠性和运营。我设计并实现了大部分保持它运行的工具。 缓存可以用来使事情变得更快，或者减轻运行成本较高

通常情况下，RDBMS 数据库将成为您不断增长的应用程序中的主要可伸缩性瓶颈。这是由于 RDBMS 对水平扩展的天然抵制。已经出现了几种策略来缓解这个问题，包括只读副本、分区、分片以及将一些工作负载卸载到 NoSQL 数据库。在这篇动手实践的文章中，我们将研究另一种可供 Spring

Meta 的缓存失效方案论文涵盖了一些看起来很酷的可观察性和正确性工作

当您从头开始构建后端系统时，一切都会看起来很美好。API 响应速度极快（例如，100 毫秒响应时间），资源消耗看起来很稳定，最重要的是用户很高兴使用您的系统，这会让您为您的系统及其架构感到自豪。 随着时间的推移，一个潜在客户肯定会增长很多倍，这就是

在64位Hotspot中，Java对象有一个128位的对象头：一个64位的多用途头（"标记 "或 "锁定"）字和一个64位的类指针。（正常Java 堆中的对象头是96 位，使用 -XX:-UseCompressedClassPointers 运行时为 128）典型的平均对象大小为5-

我们大多数人都熟悉 Nginx——它是一个非常流行的 Web 服务器和反向代理。但是您知道您也可以将它用作缓存代理吗？现在，您可能想知道为什么有人想做这样的事情——您不能更新您的服务以在 Redis 或 Memcached 中缓存数据吗？将缓存外部化到服务之外的单独层有什么好处？

现在JEP 421（Deprecate Finalization for Removal）已经在 J​​DK 18 中交付，似乎越来越多的人在谈论 fin

有一个表存储了所有用户的余额信息。而很大一部分select和更新查询都与一条记录有关（例如，公司账户余额/一个机构用户经常进行交易），因此这些查询需要一个接一个地执行。你能做些什么来提高这些查询的性能？ 以下是回答：利用索引加快每个查询的搜索时间

在本文中，我们继续研究如何提高Hadoop的性能，如何解决数据访问模式、集群内存和有效调度方面的数据定位问题。 在Hadoop集群中，用户通常根据他们的业务需求来访问数据，这使得一些数据比其他数据更容易被访问，这就是为什么我们把数据模式作为我们方法

Facebook在队列中使用了自适应LIFO的概念： - 它们在正常情况下使用FIFO顺序 - 他们在高负荷下改用后进先出顺序 理由呢？通过在高负载下保持FIFO顺序，用户可能已经放弃了他们的请求。