缓存一致性
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Meta 如何将缓存一致性提高到 99.99999999
过去这些年，Meta已经将他们的缓存一致性从99.9999（6个9）提高到了99.99999999（10个9）。也就是说，在他们的缓存集群中，每100亿次缓存写入操作中只有不到1次不一致。
缓存一致性（Cache Coherency）入门
真正理解计算机工作方式的程序员才是好程序员。如果你希望写出高效无错的程序，缓存的工作原理是的必修课。本文是博客作者Fabian Giesen系列文章的第一篇。
缓存一致性与内存屏障
计算机的演进就是一部在挖坑和填坑之间反复横跳的发展史。对这一点的理解会随着本文的后续讲述逐渐加深。比如高速缓存Cache很好地解决了CPU与内存的速度矛盾，但是也为计算机系统带来了更高的复杂度。
Titus 网关中的缓存一致性机制
API网关引入缓存可以在不影响数据一致性的前提下，有效优化接口时延。本文介绍了Netflix在Titus网关上引入缓存的实践，比较了有无缓存对访问时延的影响。
缓存一致性设计思路
Redis 是现在互联网中使用最广泛的分布式缓存系统，几乎每家公司都在用。它的 qps 可以达到10万每秒，吞吐量还是非常可观的，对于一般体量的互联网公司，一台机器就够了。但不论是什么业务，都不得不面对一个棘手的问题：那就是Redis和源数据的一致性问题。
10 张图打开 CPU 缓存一致性的大门
随着时间的推移，CPU 和内存的访问性能相差越来越大，于是就在 CPU 内部嵌入了 CPU Cache（高速缓存），CPU Cache 离 CPU 核心相当近，因此它的访问速度是很快的，于是它充当了 CPU 与内存之间的缓存角色。
Redis「2」缓存一致性与异常处理
当使用 Redis 作为数据库的缓存时，不得不考虑的一个问题是如何保证缓存（Redis）中数据与数据库中数据的一致性问题。
原子操作和竞争
本文是上次：http://www.infoq.com/cn/articles/cache-coherency-primer的第二篇。第一篇刊出后受到了很多转发，反响非常好。主题依然是内存操作方面的。
聊聊并发（一）——深入分析 Volatile 的实现原理
在Java多线程并发编程中，synchronized和Volatile都扮演着重要的角色，Volatile是轻量级的synchronized，它在多处理器开发中保证了共享变量的“可见性”。本文将深入分析在硬件层面上Inter处理器是如何实现Volatile的，通过深入分析能帮助我们正确的使用Volatile变量。
RevenueCat 借助缓存每天处理超过 12 亿次 API 请求
RevenueCat的交付平台每天可以处理超过12亿个API请求，他们使用缓存来提高API的可用性和性能并确保一致性。
干货 | 携程最终一致和强一致性缓存实践
携程金融从成立至今，整体架构经历了从0到1再到10的变化，其中有多个场景使用了缓存来提升服务质量。
在 Presto 中利用一致性哈希算法增强动态集群的数据缓存本地性
本文介绍了一种可用于软亲和调度的新哈希算法。
构建高可用的缓存集群的开源解决方案
在运行多个Memcached服务器时，往往需要考虑一些问题，比如缓存一致性、缓存失效等，缓存一致性是指要保证多个Memcached服务器中数据的一致，缓存失效的后果相对来说比较严重，当在大并发访问的场景下，如果Memcached缓存失效，所有请求会在同一瞬间并发访问数据库，可能会导致数据库宕机。为了保证缓存系统的稳定和高可用，很多公司都研发了相应的系统。本文汇总了Twitter、Facebook、Youtube在缓存方面的解决方案，供读者参考。
系统性能提升利刃，缓存技术使用的实践与思考
本文介绍提升性能方法之一——缓存技术。
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