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  • 电脑中的缓存是什么垃圾?

    千次阅读 2018-05-09 15:00:56
    首先想说的缓存不是垃圾,缓存不是用来卡电脑的 缓存本质...如果仔细看缓存的来源,就会发现没此的缓存那几种类型:图库缓存、QQ聊天记录缓存、QQ表情缓存……等等。 这些"垃圾"确实占用了...
     首先想说的是缓存不是垃圾,缓存不是是用来卡电脑的
        缓存本质是为了提升电脑速度与减轻服务器负担的。打开网站还是应用程序,其为了提升用户体验,将经常用到的数据设为缓存或者将固定的结构设为缓存,最让我们熟识的手机每次清理都会检测到大量"垃圾",他们真的是垃圾么?如果仔细看缓存的来源,就会发现没此的缓存都是那几种类型:图库缓存、QQ聊天记录缓存、QQ表情缓存……等等。
        这些"垃圾"确实占用了你的硬盘空间,但是他们是为了提升性能所做出的必要的取舍。就如图库来说,每张照片都在2M以上,打开图库一次都将预览十几张照片,如果都是从原始的图像中读取再压缩显示 这个运算量是相当大的,而每次打开都要压缩显示,然后在退出后进行清理,这对手机来说,将极大的浪费运算资源,于是将第一次压缩的图像进行保存以后每次打开图库都只读取这些文件,将极大 的提升手机运行速度。 QQ的缓存也是同样的原理:细心的话会发现,第一次发送图片,速度很慢,而且消耗流量(这是当然了),但是当你转发图像的时候,无论多大都是秒传,而且几乎不消耗流量,同样在QQ群斗图的时候也能发现接收同样的图都是及时显示,只有新图片发出来的时候 才会花时间加载。如果你能找到缓存图片的文件夹,你会发现所有的图片都不重复,也就是说QQ只保存了一张图片,再需要用到的 时候只是重复调用而已,其确实占用了你的手机空间,但是同时也节省了大量的流量,也减轻了服务器的负担。
        这些都是"缓存"的功能,他减少了数据传输,减少了CPU消耗,节省了时间,只是消耗了更多的存储空间。如果你的硬盘空间够用的花,我认为几乎没有必要去清理"垃圾",那些手机、电脑的垃圾清理工具其实并不能判定什么是真正的"垃圾",他们只能通过文件后缀或者指定文件夹来区分,而缓存有统一的 存储位置与后缀,并且是清理掉并不会让用户丢失文件。从工具的角度来说:我扫出来的垃圾越多,用户就认为我清理的效果好。而这对与用户来说并不知情,用户只知道我的手机好卡,肯定是垃圾太多了,,,这都是认知误区。
        那么什么才是垃圾呢?我认为应该从用户角度来思考,看过的电影电视剧是垃圾、卸载掉的软件残余是垃圾、不用的文件是垃圾、不用的软件是垃圾…… 但是这些从机器角度来说它根本无法"智能判断问题",因此我认为不要依赖 垃圾清理工具 ,频繁的增删文件会降低硬盘的使用寿命,真正的垃圾需要手动清理。
        如果你认为清理垃圾是个“好习惯”,我建议每月清理一次就够了,我的电脑是没有装任何工具,垃圾什么的没有关注过,想降低缓存垃圾怎么办? 那就把软件卸载了呗~_~,话说你真的缺存储空间么?
        真正的好习惯是文件手动整理,不要的文件、软件彻底删除。
        如果手机、电脑真的卡顿怎么半?这个不是我本次想说的 
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  • iOS中UIWebview会自动缓存数据、图片,自动缓存图片在手机或模拟器中的路径是什么,如何获取清除,谢谢 还有- (void)loadHTMLString:(NSString *)string baseURL:(nullable NSURL *)baseURL;这个方法加载本地html...
  • 可见,缓存在计算机系统中有非常重要的地位,其主要作用提高响应速度、减少磁盘访问等,本文主要讨论在高并发系统中的缓存系统。 一句话概括缓存系统在高并发系统中的地位的话:如果高并发系统烤羊肉串,那么...

    图解|什么是缓存系统三座大山

    1.无处不在的缓存

    缓存在计算机系统是无处不在,在CPU层面有L1-L3的Cache,在Linux中有TLB加速虚拟地址和物理地址的转换,在浏览器有本地缓存、手机有本地缓存等。
    在这里插入图片描述

    可见,缓存在计算机系统中有非常重要的地位,其主要作用是提高响应速度、减少磁盘访问等,本文主要讨论在高并发系统中的缓存系统。

    一句话概括缓存系统在高并发系统中的地位的话:如果高并发系统是烤羊肉串,那么缓存系统就是那一撮孜然。
    在这里插入图片描述

    2.高并发系统中的缓存

    2.1 缓存系统的作用
    缓存系统在高并发系统的作用很大,在某种程度上可以说没有缓存系统很难支撑高并发场景。

    基于机械磁盘或SSD的数据库系统,一般来说读写的速度远慢于内存,因此单纯磁盘介质的数据库无法支撑很高的并发,可以简单认为缓存是保护磁盘数据库的重要屏障。

    对于一些基于LSM的存储引擎数据库来说,随机写改为顺序写速度提升很大,但是随机读仍然是个问题,所以缓存系统是很有必要的。
    在这里插入图片描述

    2.2 缓存系统访问流程
    实际场景也是读多写少,看看请求是如何得到响应的,简单看下交互流程:

    • 请求到达之后,业务线程首先访问缓存,如果缓存命中则返回
    • 如果未命中则继续请求磁盘数据库系统,获取数据返回
    • 从磁盘获取数据后将结果回写到缓存系统且增加老化时间,为下次请求做准备
      在这里插入图片描述

    以上是高并发系统中缓存和磁盘数据库系统、客户端请求之间的交互过程,后续的问题分析,也是基于此过程展开的。

    3.缓存系统的三大问题

    网络上对于缓存三大问题的文章很多,提到的三个问题主要是:

    • 缓存雪崩 Cache Avalanche
    • 缓存穿透 Cache Penetration
    • 缓存击穿 Hotspot Invalid
      对于上面的三个名词我一直分不清楚,脑海中并没有清晰的区别。

    于是想到去谷歌看看歪果仁是怎么说的,然而英文表述就是上面的英文,基本上和汉语翻译是一样的,所以只能强记,太难了。
    在这里插入图片描述

    3.1 缓存雪崩问题
    所谓雪崩就是原来有所支撑的冰雪,某一瞬间失去依托,瞬间涌下来。

    这个场景让我想起了2011年上映的柯南剧场版《沉默的十五分钟》,柯南在北泽村水库为了拯救村庄制造的雪崩:
    在这里插入图片描述

    可见雪崩确实很可怕,回到高并发系统,如果缓存系统故障,大量的请求无法从缓存完成数据请求,就全量汹涌冲向磁盘数据库系统,导致数据库被打死,整个系统彻底崩溃。

    3.2 缓存雪崩解决方案
    造成缓存雪崩的主要原因是缓存系统不够高可用,因此提高缓存系统的稳定性和可用性十分必要,比如对于使用Redis作为缓存的系统而言可以使用哨兵机制、集群化、持久化等来提高缓存系统的HA。

    除了保证缓存系统的HA之外,服务本身也需要支持降级,可以借助比如Hystrix来实现服务的熔断、降级、限流来降低出现雪崩时的故障程度。
    在这里插入图片描述

    说白了就是别让服务彻底死掉就行,就像大雪封高速肯定不能通行了,堵车慢一些至少可以走。

    3.3 缓存穿透问题
    穿透形象一点就是:请求过来了 转了一圈 一无所获 就像穿过透明地带一样。

    在高并发系统中缓存穿透,如果一个req需要请求的数据在缓存中没有,这时业务线程就会访问磁盘数据库系统,然而磁盘数据库也没有这个数据,无奈业务线程只能白白处理一圈。
    在这里插入图片描述

    如果某时段有大量恶意的不存在的key的集中请求,那么服务将一直处理这些根本不存在的请求,导致正常请求无法被处理,从而出现问题。

    举个栗子:
    拉面馆的服务员和厨师不允许拒绝已经进来的消费者,但是拉面馆的经营范围有限。此时恶意消费者点了一只5斤的澳洲龙虾,经过服务员和厨师都无法响应这个需求,此时轮流来了1000个这样的恶意消费者,拉面馆基本要歇菜了。
    在这里插入图片描述

    3.4 缓存穿透解决方案
    有效甄别是否存在这个key再决定是否读取很重要,常见的做法有:

    • 把不存在的key写一下null,这样再来就相当于命中了,其实这种方法局限性很大,今天是5斤龙虾,明天改成6斤的螃蟹,缓存系统和数据库中存储大量无用key本身是无意义的,所以一般不建议
    • 另外一种思路,转换为查找问题,类似于在海量数据中查找某个key是否存在,考虑空间复杂度和时间复杂度,一般选用布隆过滤器来实现。

    布隆过滤器是个好东西,有非常多的用途,包括:垃圾邮件识别、搜索蜘蛛爬虫url去重等,主要借助K个哈希函数和一个超大的bit数组来降低哈希冲突本身带来的误判,从而提高识别准确性。

    布隆过滤器也存在一定的误判,假如判断存在可能不一定存在,但是假如判断不存在就一定不存在,因此刚好用在解决缓存穿透的key查找场景,事实上很多系统都是基于布隆过滤器来解决缓存穿透问题的。
    在这里插入图片描述

    3.5 缓存击穿问题
    缓存击穿是这样一种情况:

    由于缓存系统中的热点数据都有过期时间,如果没有过期时间就造成了主存和缓存的数据不一致,因此过期时间一般都不会太长。

    设想某时刻一批热点数据同时在缓存系统中过期失效,那么这部分数据就都将请求磁盘数据库系统。
    在这里插入图片描述

    从描述上来看有点像微小规模的雪崩,但是对数据库的压力就很小了,只不过会影响并发性能,然而在多线程场景中缓存击穿却是经常发生的,相反缓存穿透和雪崩频率不如缓存击穿,因此研究击穿的现实意义更大一些。
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    3.6 缓存击穿解决方案
    可以采用的方案大概有几种:

    • 在设置热点数据过期时间时尽量分散,比如设置100ms的基础值,在此基础上正负浮动10ms,从而降低相同时刻出现CacheMiss的key的数量。
    • 另外一种做法是多线程加锁,其中第一个线程发现CacheMiss之后进行加锁,再从数据库获取内容之后写到缓存中,其他线程获取锁失败则阻塞数ms之后再进行缓存读取,这样可以降低访问数据数据库的线程数,需要注意在单机和集群需要使用不同的锁,集群环境使用分布式锁来实现,但是由于锁的存在也会影响并发效率。
    • 一种方法是在业务层对使用的热点数据查看是否即将过期,如果即将过期则去数据库获取最新数据进行更新并延长该热点key在缓存系统中的时间,从而避免后面的过期CacheMiss,相当于把事情提前解决了。

    缓存击穿的解决方法都有一定的权衡,实际中根据自己的需求来解决。

    缓存击穿的影响一般来说并不会太大,或许在你的服务跑了很久之后你才意识到会有缓存击穿问题。

    4.小结

    缓存系统无论在实际工作中还是在面试中都是热点内容,缓存系统目的是为了让访问又准又快,不要一味追求缓存命中率,缓存和主数据库的数据一致性是需要重点考虑的。

    总起来说,如何在保证数据正确性的前提下提高缓存命中率就是核心问题。

    展开全文
  • 高并发系统中的缓存2.1 缓存系统的作用2.2 缓存系统访问流程二、缓存系统的三大问题1.1缓存雪崩问题1.2 缓存雪崩解决方案2.1缓存穿透问题2.2 缓存穿透解决方案3.1 缓存击穿问题3.2缓存击穿解决方案三、总结 一、什么...

    缓存系统中的三座大山

    一、什么是缓存

    1.无处不在的缓存

    • 缓存在计算机系统是无处不在,在CPU层面有L1-L3的Cache
    • 在Linux中有TLB加速虚拟地址和物理地址的转换
    • 在浏览器有本地缓存、手机有本地缓存等。
      在这里插入图片描述
    • 可见,缓存在计算机系统中有非常重要的地位,其主要作用是提高响应速度、减少磁盘访问
    • 一句话概括缓存系统在高并发系统中的地位的话:如果高并发系统是烤羊肉串,那么缓存系统就是那一撮孜然。
      在这里插入图片描述

    2.高并发系统中的缓存

    2.1 缓存系统的作用

    • 缓存系统在高并发系统的作用很大,在某种程度上可以说没有缓存系统很难支撑高并发场景
    • 基于机械磁盘或SSD的数据库系统,一般来说读写的速度远慢于内存,因此单纯磁盘介质的数据库无法支撑很高的并发,可以简单认为缓存是保护磁盘数据库的重要屏障
    • 对于一些基于LSM的存储引擎数据库来说,随机写改为顺序写速度提升很大,但是随机读仍然是个问题,所以缓存系统是很有必要的。

    在这里插入图片描述

    2.2 缓存系统访问流程

    • 实际场景也是读多写少,看看请求是如何得到响应的,简单看下交互流程:
    • 请求到达之后,业务线程首先访问缓存,如果缓存命中则返回
    • 如果未命中则继续请求磁盘数据库系统,获取数据返回
    • 从磁盘获取数据后将结果回写到缓存系统且增加老化时间,为下次请求做准备

    在这里插入图片描述

    二、缓存系统的三大问题

    • 缓存雪崩 Cache Avalanche
    • 缓存穿透 Cache Penetration
    • 缓存击穿 Hotspot Invalid

    对于上面的三个名词我一直分不清楚,脑海中并没有清晰的区别。

    于是想到去谷歌看看歪果仁是怎么说的,然而英文表述就是上面的英文,基本上和汉语翻译是一样的,所以只能强记,太难了。
    在这里插入图片描述

    1.1缓存雪崩问题

    • 所谓雪崩就是原来有所支撑的冰雪,某一瞬间失去依托,瞬间涌下来
    • 这个场景让我想起了2011年上映的柯南剧场版《沉默的十五分钟》,柯南在北泽村水库为了拯救村庄制造的雪崩:
      在这里插入图片描述
    • 可见雪崩确实很可怕,回到高并发系统,如果缓存系统故障,大量的请求无法从缓存完成数据请求,就全量汹涌冲向磁盘数据库系统,导致数据库被打死,整个系统彻底崩溃。

    1.2 缓存雪崩解决方案

    • 造成缓存雪崩的主要原因是缓存系统不够高可用,因此提高缓存系统的稳定性和可用性十分必要,比如对于使用Redis作为缓存的系统而言可以使用哨兵机制、集群化、持久化等来提高缓存系统的HA。

    • 除了保证缓存系统的HA之外,服务本身也需要支持降级,可以借助比如Hystrix来实现服务的熔断、降级、限流来降低出现雪崩时的故障程度。

    在这里插入图片描述
    说白了就是别让服务彻底死掉就行,就像大雪封高速肯定不能通行了,堵车慢一些至少可以走。

    2.1缓存穿透问题

    • 穿透形象一点就是:请求过来了 转了一圈 一无所获 就像穿过透明地带一样

    • 在高并发系统中缓存穿透,如果一个req需要请求的数据在缓存中没有,这时业务线程就会访问磁盘数据库系统,然而磁盘数据库也没有这个数据,无奈业务线程只能白白处理一圈。

    在这里插入图片描述

    • 如果某时段有大量恶意的不存在的key的集中请求,那么服务将一直处理这些根本不存在的请求,导致正常请求无法被处理,从而出现问题。

    举个栗子:

    • 拉面馆的服务员和厨师不允许拒绝已经进来的消费者,但是拉面馆的经营范围有限
    • 此时恶意消费者点了一只5斤的澳洲龙虾,经过服务员和厨师都无法响应这个需求
    • 此时轮流来了1000个这样的恶意消费者,拉面馆基本要歇菜了。
      在这里插入图片描述

    2.2 缓存穿透解决方案

    • 有效甄别是否存在这个key再决定是否读取很重要,常见的做法有:
    • 把不存在的key写一下null,这样再来就相当于命中了
    • 其实这种方法局限性很大,今天是5斤龙虾,明天改成6斤的螃蟹,缓存系统和数据库中存储大量无用key本身是无意义的,所以一般不建议
    • 另外一种思路,转换为查找问题,类似于在海量数据中查找某个key是否存在,考虑空间复杂度和时间复杂度,一般选用布隆过滤器来实现。
    • 布隆过滤器是个好东西,有非常多的用途,包括:垃圾邮件识别、搜索蜘蛛爬虫url去重等,主要借助K个哈希函数和一个超大的bit数组来降低哈希冲突本身带来的误判,从而提高识别准确性。
    • 布隆过滤器(布隆过滤器的特性是存在是可能存在,不存在是一定不存在)也存在一定的误判,假如判断存在可能不一定存在,但是假如判断不存在就一定不存在,因此刚好用在解决缓存穿透的key查找场景,事实上很多系统都是基于布隆过滤器来解决缓存穿透问题的。

    在这里插入图片描述

    3.1 缓存击穿问题

    • 缓存击穿是这样一种情况:
    • 由于缓存系统中的热点数据都有过期时间,如果没有过期时间就造成了主存和缓存的数据不一致,因此过期时间一般都不会太长
    • 设想某时刻一批热点数据同时在缓存系统中过期失效,那么这部分数据就都将请求磁盘数据库系统。
      在这里插入图片描述
    • 从描述上来看有点像微小规模的雪崩,但是对数据库的压力就很小了,只不过会影响并发性能,然而在多线程场景中缓存击穿却是经常发生的,相反缓存穿透和雪崩频率不如缓存击穿,因此研究击穿的现实意义更大一些。
      在这里插入图片描述

    3.2缓存击穿解决方案

    • 可以采用的方案大概有几种:
    • 在设置热点数据过期时间时尽量分散,比如设置100ms的基础值,在此基础上正负浮动10ms,从而降低相同时刻出现CacheMiss的key的数量
    • 另外一种做法是多线程加锁,其中第一个线程发现CacheMiss之后进行加锁,再从数据库获取内容之后写到缓存中,其他线程获取锁失败则阻塞数ms之后再进行缓存读取,这样可以降低访问数据数据库的线程数,需要注意在单机和集群需要使用不同的锁,集群环境使用分布式锁来实现,但是由于锁的存在也会影响并发效率。
    • 一种方法是在业务层对使用的热点数据查看是否即将过期,如果即将过期则去数据库获取最新数据进行更新并延长该热点key在缓存系统中的时间,从而避免后面的过期CacheMiss,相当于把事情提前解决了。

    缓存击穿的解决方法都有一定的权衡,实际中根据自己的需求来解决。

    缓存击穿的影响一般来说并不会太大,或许在你的服务跑了很久之后你才意识到会有缓存击穿问题。

    三、总结

    缓存系统无论在实际工作中还是在面试中都是热点内容,缓存系统目的是为了让访问又准又快,不要一味追求缓存命中率,缓存和主数据库的数据一致性是需要重点考虑的

    总起来说,如何在保证数据正确性的前提下提高缓存命中率就是核心问题

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  • 缓存是让分布式应用程序加速重要技术之一。存储信息越接近 CPU,访问速度就越快。从 CPU 缓存加载数据比从 RAM 加载要快得多,比从硬盘或网络上加载要快得多得多。 要存储经常访问数据,分布式...

    为什么要在 Java 分布式应用程序中使用缓存?

    在提高应用程序速度和性能上,每一毫秒都很重要。根据谷歌的一项研究,假如一个网站在3秒钟或更短时间内没有加载成功,会有 53% 的手机用户会离开。

    缓存是让分布式应用程序加速的重要技术之一。存储的信息越接近 CPU,访问速度就越快。从 CPU 缓存中加载数据比从 RAM 中加载要快得多,比从硬盘或网络上加载要快得多得多。

    要存储经常访问的数据,分布式应用程序需要在多台机器中维护缓存。分布式缓存是降低分布式应用程序延迟、提高并发性和可伸缩性的一种重要策略。

    Redis 是一种流行的开源内存数据存储,可用作数据库、缓存或消息代理。由于是从内存而非磁盘加载数据,Redis 比许多传统的数据库解决方案更快。推荐:Redis 为什么这么快?

    然而,对开发者来说让 Redis 分布式缓存正确工作是一个巨大挑战。例如,必须谨慎处理本地缓存失效,即替换或删除缓存条目。每次更新或删除存储计算机本地缓存中的信息时,必须更新分布式缓存系统所有计算机内存中的缓存。

    好消息是,有一些类似 Redisson 这样的 Redis 框架,可以帮助构建应用程序所需的分布式缓存。

    下一节将讨论 Redisson 中分布式缓存的三个重要实现:Maps、Spring Cache 和 JCache。

    1. Redisson 分布式缓存

    Redisson 是一个基于 Redis 的框架,用 Java 实现了一个 Redis 包装器(wrapper)和接口。Redisson 包含许多常见的 Java 类,例如分布式对象、分布式服务、分布式锁和同步器,以及分布式集合。正如下面即将介绍的,其中一些接口同时支持分布式缓存和本地缓存。

    1. Map

    Map 是 Java 最有用的集合之一。推荐:HashMap 和 Hashtable 的 6 个区别。Redisson 提供了一个名为 RMap 的 Java Map 实现,支持本地缓存。

    如果希望执行多个读操作或网络环回(roundtrip),应使用支持本地缓存的 RMap。通过本地存储 Map 数据,RMap 比不启用本地缓存时快45倍。通用分布式缓存使用 RMapCache,本地缓存使用 RLocalCachedMap。

    Redis 引擎自身能够执行缓存,不需要在客户端执行代码。然而,虽然本地缓存能显著提高读取速度,但需要由开发人员维护,并且可能需要一些开发工作。Redisson 为开发人员提供了 RLocalCachedMap 对象,让本地缓存实现起来更容易。

    下面的代码展示了如何初始化 RMapCache 对象:
    RMapCache<String, SomeObject> map = redisson.getMapCache(“anyMap”);
    map.put(“key1”, new SomeObject(), 10, TimeUnit.MINUTES, 10, TimeUnit.SECONDS);

    上面的代码将字符串 “key1” 放到 RMapCache 中,并与 SomeObject() 关联。然后它指定了两个参数,TTL设为10分钟、最大空闲时间10秒。

    当不再需要时,应销毁 RMapCache 对象:
    map.destroy();
    Redisson 关闭后不用再做销毁操作。

    1. Spring Cache

    Spring 是一个用于构建企业级 Web 应用程序的 Java 框架,也提供了缓存支持。
    Redisson 包含了 Spring 缓存功能,提供两个对象: RedissonSpringCacheManager 和 RedissonSpringLocalCachedCacheManager。 RedissonSpringLocalCachedCacheManager 支持本地缓存。推荐:Spring 框架用到的 9 个设计模式汇总!

    下面是一个 RedissonSpringLocalCachedCacheManager 对象的示例配置:
    @Configuration
    @ComponentScan
    @EnableCaching
    public static class Application {
    @Bean(destroyMethod=“shutdown”)
    RedissonClient redisson() throws IOException {
    Config config = new Config();
    config.useClusterServers()
    .addNodeAddress(“127.0.0.1:7004”, “127.0.0.1:7001”);
    return Redisson.create(config);
    }
    @Bean
    CacheManager cacheManager(RedissonClient redissonClient) {
    Map<String, CacheConfig> config = new HashMap<String, CacheConfig>();
    // 新建 “testMap” 缓存:ttl=24分钟,maxIdleTime=12分钟
    config.put(“testMap”, new CacheConfig(24601000, 12601000));
    return new RedissonSpringCacheManager(redissonClient, config);
    }
    }

    此外,还可以读取 JSON 或 YAML 文件配置 RedissonSpringCacheManager。

    与 RMaps 一样,每个 RedissonSpringCacheManager 实例都有两个重要参数: ttl(生存时间)和 maxIdleTime。如果这些参数设为0或者没有定义,那么数据将无限期地保留在缓存中。

    1. JCache

    JCache 是一个 Java 缓存 API,允许开发人员从缓存临时存储、检索、更新和删除对象。

    Redisson 提供了 Redis 的 JCache API 实现。下面是在 Redisson 中使用默认配置调用 JCache API 的示例:
    MutableConfiguration<String, String> config = new MutableConfiguration<>();
    CacheManager manager = Caching.getCachingProvider().getCacheManager();
    Cache<String, String> cache = manager.createCache(“namedCache”, config);

    此外,还可以使用自定义配置文件、Redisson Config 对象或 Redisson RedissonClient 对象配置 JCache。例如,下面的代码使用自定义 Redisson 配置来调用 JCache:
    MutableConfiguration<String, String> jcacheConfig = new MutableConfiguration<>();
    Config redissonCfg = …
    Configuration<String, String> config = RedissonConfiguration.fromConfig(redissonCfg, jcacheConfig);
    CacheManager manager = Caching.getCachingProvider().getCacheManager();
    Cache<String, String> cache = manager.createCache(“namedCache”, config);
    Redisson 的 JCache 实现已经通过 JCache TCK 的所有测试。你也可以自行验证。
    让我们愉快地使用缓存吧!

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    2017-12-26 09:34:40
    使用SDWebImage或者AFN都会有缓存的问题,但是一旦图片这些东西多了,都积压到缓存文件去,这会占用手机的内存资源,所以有必要在程序添加删除缓存文件方法或操作。 相关原始文件:...
  • 而使用的缓存技术不用多说,自然DiskLruCache了,那么首先第一个问题,这些数据都被缓存在了手机什么位置呢? 其实DiskLruCache并没有限制数据的缓存位置,可以自由地进行设定,但是通常情况下多数应用程序都会...
  • 在其他情况下,您隐私与您有关,消除缓存是一个很好选择。减少您隐私威胁。 在其他浏览器 如果您使用是 Safari、Firefox 或其他浏览器,请查看对应支持网站以了解相关说明。 By Takeshi Nakamoto. 2018....

空空如也

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手机中的缓存是什么