收录了 缓存机制 频道下的 50 篇内容
我们将通过缓存位置、缓存策略以及实际场景应用缓存策略来探讨浏览器缓存机制。
本文来自美团点评技术文章系列。
本文基于Spring Cloud Eureka 1.4.4.RELEASE,在默认region和zone的前提下,介绍Eureka的缓存机制。
一次性能提高30倍的JAVA类反射性能优化实践。
MyBatis 本是apache的一个开源项目iBatis, 2010年这个项目由apache software foundation 迁移到了google code,并且改名为MyBatis 。2013年11月迁移到Github。 iBATIS一词来源于“internet”和“abatis”的组合,是一个基于Java的持久层框架。
本文剖析了数据缓存实践中的若干误区,并提供了相应的解决方案。
上一章节讲述了MFC框架下的双缓存机制,那么对于Qt框架,是不是也有同样的双缓存机制呢?当前,在Qt框架下也存在了双缓存机制,那么接下来就来讲述如何实现在Qt中应用双缓存机制吧!
本文分为上下两篇介绍微服务框架ServiceComb如何帮助企业应用进行微服务化,实现快速交付,并可靠地运行在云端。上篇介绍ServiceComb的服务管理中心设计。
本文重点介绍了知乎数据分析平台对 Druid 的查询优化。通过自研的一整套缓存机制和查询改造,该平台目前在较长的时间内,满足了业务固化的指标需求和灵活的分析需求,减少了数据开发者的开发成本。
vivo AI计算平台是在2018年底开始着手建设的,致力于解决统一高性能训练环境、大规模分布式训练、计算资源的高效利用调度等痛点。
本文分享了Stack Overflow的缓存实现方式和使用工具。
Google Chrome开发者,详细分析HTTP/2推送技术的实现难度,以及不同浏览器对该技术的支持情况。
本文由InfoQ整理自腾讯云CloudBase前端负责人王伟嘉在GMTC全球大前端技术大会(深圳站)2021上的演讲《十亿级Node.js网关的架构设计与工程实践》。
“读多写少”是大部分项目的一个特点。例如“购物”,总是看的人多(读)、买的人少(写)。因此,如果能减少“读”请求的次数,就能减少服务端的压力。最直接的减少“读”请求次数的方法就是使用缓存。
在分布式系统中,特别是最近很火的微服务架构下,有没有或者能不能总结出一个业务静态数据的通用缓存处理机制或方案,这篇文章将结合一些实际的研发经验,尝试理清其中存在的关键问题以及探寻通用的解决之道。
从计算机读取数据的运行原理来看,CPU从内存中读取资源,而硬盘又不断将数据写进内存中。然后,CPU将处理好的数据写进内存,再由内存将数据写到硬盘上。CPU的运转速度大于内存的速度,而内存的运转速度又大于硬盘速度。极容易出现,硬盘往内存读取数据的消耗