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    目录

    前言

    1、物理内存和虚拟内存

    2、内存的监控

    3、buffers 与 cached 的异同

    3.1、cached 验证

    3.2、buffers 验证

     


    前言

           经常遇到一些刚接触Linux的新手会问内存占用怎么那么多?  在Linux中经常发现空闲内存很少,似乎所有的内存都被系统占用了,表面感觉是内存不够用了,其实不然。这是 Linux 内存管理的一个优秀特性,在这方面,区别于 Windows 的内存管理。主要特点是,无论物理内存有多大,Linux 都将其充份利用,将一些程序调用过的硬盘数据读入内存,利用内存读写的高速特性来提高Linux系统的数据访问性能。而 Windows 是只在需要内存时,才为应用程序分配内存,并不能充分利用大容量的内存空间。换句话说,每增加一些物理内存,Linux都将能充分利用起来,发挥了硬件投资带来的好处,而Windows只将其做为摆设,即使增加8GB甚至更大。

            Linux 的这一特性,主要是利用空闲的物理内存,划分出一部份空间,做为cache、buffers,以此提高数据访问性能。

            页高速缓存(cache)是Linux内核实现的一种主要磁盘缓存。它主要用来减少对磁盘的I/O操作。具体地讲,是通过把磁盘中的数据缓存到物理内存中,把对磁盘的访问变为对物理 内存的访问。

            磁盘高速缓存的价值在于两个方面:第一,访问磁盘的速度要远远低于访问内存的速度,因此,从内存访问数据比从磁盘访问速度更快。第二,数据一旦被访问,就很有可能在短期内再次被访问到。

    下面来了解下Linux内存管理机制:

    1、物理内存和虚拟内存

            我们知道,直接从物理内存读写数据要比从硬盘读写数据要快的多,因此,我们希望所有数据的读取和写入都在内存完成,而内存是有限的,这样就引出了物理内存与虚拟内存的概念。

            物理内存就是系统硬件提供的内存大小,是真正的内存,相对于物理内存,在Linux下还有一个虚拟内存的概念,虚拟内存就是为了满足物理内存的不足而提出的策略,它是利用磁盘空间虚拟出的一块逻辑内存,用作虚拟内存的磁盘空间被称为交换空间(Swap Space)。

           作为物理内存的扩展,Linux会在物理内存不足时,使用交换分区的虚拟内存,更详细的说,就是内核会将暂时不用的内存块信息写到交换空间,这样以来,物理内存得到了释放,这块内存就可以用于其它目的,当需要用到原始的内容时,这些信息会被重新从交换空间读入物理内存。

            Linux 的内存管理采取的是分页存取机制,为了保证物理内存能得到充分的利用,内核会在适当的时候将物理内存中不经常使用的数据块自动交换到虚拟内存中,而将经常使用的信息保留到物理内存。

    要深入了解 Linux 内存运行机制,需要知道下面提到的几个方面:

    • Linux 系统会不时的进行页面交换操作,以保持尽可能多的空闲物理内存,即使并没有什么事情需要内存,Linux也会交换出暂时不用的内存页面。这可以避免等待交换所需的时间。
    • Linux进行页面交换是有条件的,不是所有页面在不用时都交换到虚拟内存,Linux内核根据”最近最经常使用“算法,仅仅将一些不经常使用的页面文件交换到虚拟内存,有时我们会看到这么一个现象:Linux物理内存还有很多,但是交换空间也使用了很多。其实,这并不奇怪,例如,一个占用很大内存的进程运行时,需要耗费很多内存资源,此时就会有一些不常用页面文件被交换到虚拟内存中,但后来这个占用很多内存资源的进程结束并释放了很多内存时,刚才被交换出去的页面文件并不会自动的交换进物理内存,除非有这个必要,那么此刻系统物理内存就会空闲很多,同时交换空间也在被使用,就出现了刚才所说的现象了。关于这点,不用担心什么,只要知道是怎么一回事就可以了。
    • 交换空间的页面在使用时会首先被交换到物理内存,如果此时没有足够的物理内存来容纳这些页面,它们又会被马上交换出去,如此以来,虚拟内存中可能没有足够空间来存储这些交换页面,最终会导致Linux出现假死机、服务异常等问题,Linux虽然可以在一段时间内自行恢复,但是恢复后的系统已经基本不可用了。

    因此,合理规划和设计Linux内存的使用,是非常重要的.

    2、内存的监控

    作为一名Linux系统管理员,监控内存的使用状态是非常重要的,通过监控有助于了解内存的使用状态,比如内存占用是否正常,内存是否紧缺等等,监控内存最常使用的命令有free、top等,下面是某个系统free的输出:

    ​
    [root@linuxeye ~]# free 
                 total       used       free     shared    buffers     cached 
    Mem:       3894036    3473544     420492          0      72972    1332348 
    -/+ buffers/cache:    2068224    1825812 
    Swap:      4095992     906036    3189956 
    
    ​

    每个选项的含义:
    第一行:
    total:物理内存的总大小
    used:已经使用的物理内存大小
    free:空闲的物理内存大小
    shared:多个进程共享的内存大小
    buffers/cached:磁盘缓存的大小,两者的差异之处如下:
                 buffers:用于块设备数据缓冲,记录文件系统metadata(目录,权限,属性等)
                cached:用于文件内容的缓冲
    第二行Mem:代表物理内存使用情况
    第三行(-/+ buffers/cached):基于应用角度考虑(计算已使用内存时减去buffers/cache,计算可使用内存时加上buffers/cache)的内存情况,也可理解为真实的内存使用情况.
    第四行:Swap表示交换空间内存使用状态

    free命令输出的内存状态,可以通过两个角度来查看:一个是从内核的角度来看,一个是从应用层的角度来看的。

    从内核的角度来查看内存的状态

            就是内核目前可以直接分配到,不需要额外的操作,即为上面free命令输出中第二行Mem项的值,可以看出,此系统物理内存有3894036K,空闲的内存只有420492K,也就是40M多一点,我们来做一个这样的计算:

    3894036 – 3473544 = 420492

            其实就是总的物理内存减去已经使用的物理内存得到的就是空闲的物理内存大小,注意这里的可用内存值 420492 并不包含处于 buffers 和 cached 状态的内存大小。

            如果你认为这个系统空闲内存太小,那你就错了,实际上,内核完全控制着内存的使用情况,Linux会在需要内存的时候,或在系统运行逐步推进时,将 buffers 和 cached 状态的内存变为 free 状态的内存,以供系统使用。

    从应用层的角度来看系统内存的使用状态

            也就是Linux上运行的应用程序可以使用的内存大小,即 free 命令第三行 -/+ buffers/cached 的输出,可以看到,此系统已经使用的内存才 2068224K,而空闲的内存达到1825812K,继续做这样一个计算:

    420492+(72972+1332348)=1825812

            通过这个等式可知,应用程序可用的物理内存值是 Mem 项的 free 值加上 buffers 和 cached 值之和,也就是说,这个 free值是包括 buffers 和 cached 项大小的,对于应用程序来说,buffers/cached 占有的内存是可用的,因为 buffers/cached是为了提高文件读取的性能,当应用程序需要用到内存的时候,buffers/cached会很快地被回收,以供应用程序使用。

           通过以上分析可知,当我们获取系统内存用量的时候我们应该以“-/+ buffers/cached”行的 used 和 free 作为参考。因为第一行的 buffers 和 cached 被系统作为了缓存(这里包括缓冲了metadata 数据和曾经打开过的内容,是为了加快我们系统处理的速度),而这部分缓存可以根据我们的应用内存使用情况随时释放掉(也可以手动释放).
    这里的话我系统可用内存实际为:已使用 2068224K,可用1825812K;而不是3473544K,420492K。

    3、buffers 与 cached 的异同

           在Linux 操作系统中,当应用程序需要读取文件中的数据时,操作系统先分配一些内存,将数据从磁盘读入到这些内存中,然后再将数据分发给应用程序;当需要往文件中写数据时,操作系统先分配内存接收用户数据,然后再将数据从内存写到磁盘上。然而,如果有大量数据需要从磁盘读取到内存或者由内存写入磁盘时,系统的读写性能就变得非常低下,因为无论是从磁盘读数据,还是写数据到磁盘,都是一个很消耗时间和资源的过程,在这种情况下,Linux引入了 buffers 和 cached 机制。

            buffers 与 cached 都是内存操作,用来保存系统曾经打开过的文件以及文件属性信息,这样当操作系统需要读取某些文件时,会首先在 buffers 与cached 内存区查找,如果找到,直接读出传送给应用程序,如果没有找到需要数据,才从磁盘读取,这就是操作系统的缓存机制,通过缓存,大大提高了操作系统的性能。但 buffers 与 cached 缓冲的内容却是不同的。

            buffers 是用来缓冲块设备做的,它只记录文件系统的元数据(metadata)以及 tracking in-flight pages,而 cached 是用来给文件做缓冲。更通俗一点说:buffers主要用来存放目录里面有什么内容,文件的属性以及权限等等。而 cached 直接用来记忆我们打开过的文件和程序。

    3.1、cached 验证

           可以通过 vi 打开一个非常大的文件,看看cached的变化,然后再次 vi 这个文件,感觉一下两次打开的速度有何异同,是不是第二次打开的速度明显快于第一次呢?再者,当我们执行一个循环写文件操作,可以看到如下结果:

    [root@Node_C wq]# free
                 total       used       free     shared    buffers     cached
    Mem:      24555776   22020912    2534864          0       6104    1993152
    -/+ buffers/cache:   20021656    4534120
    Swap:            0          0          0
    [root@Node_C wq]# free -m
                 total       used       free     shared    buffers     cached
    Mem:         23980      21791       2188          0          5       2217
    -/+ buffers/cache:      19568       4411
    Swap:            0          0          0
    ...
    [root@Node_C wq]# free -m
                 total       used       free     shared    buffers     cached
    Mem:         23980      23783        196          0          3       4158
    -/+ buffers/cache:      19621       4358
    Swap:            0          0          0
    [root@Node_C wq]# free -m
                 total       used       free     shared    buffers     cached
    Mem:         23980      23782        198          0          3       4161
    -/+ buffers/cache:      19617       4362
    Swap:            0          0          0
    [root@Node_C wq]# free -m
                 total       used       free     shared    buffers     cached
    Mem:         23980      23791        188          0          3       4163
    -/+ buffers/cache:      19625       4354
    Swap:            0          0          0

    3.2、buffers 验证

    接着执行下面的命令:

    find /* -name  *.conf 

    看看 buffers 的值是否变化,然后重复执行 find 命令,看看两次显示速度有何不同。

    [root@Node_C wq]# free -m
                 total       used       free     shared    buffers     cached
    Mem:         19940        754      19185          0         18        332
    -/+ buffers/cache:        403      19536
    Swap:            0          0          0
    [root@Node_C wq]# free -m
                 total       used       free     shared    buffers     cached
    Mem:         19940        754      19185          0         18        332
    -/+ buffers/cache:        403      19536
    Swap:            0          0          0
    [root@Node_C wq]# free -m
                 total       used       free     shared    buffers     cached
    Mem:         19940        755      19184          0         18        332
    -/+ buffers/cache:        404      19535
    Swap:            0          0          0
    [root@Node_C wq]# time find /* -name *.conf > test.out
    
    real    0m32.429s
    user    0m1.137s
    sys     0m2.289s
    [root@Node_C wq]# free -m
                 total       used       free     shared    buffers     cached
    Mem:         19940       1168      18771          0        267        372
    -/+ buffers/cache:        528      19411
    Swap:            0          0          0
    [root@Node_C wq]# time find /* -name *.conf > test.out
    
    real    0m2.027s
    user    0m0.972s
    sys     0m1.056s
    [root@Node_C wq]# free -m
                 total       used       free     shared    buffers     cached
    Mem:         19940       1183      18756          0        267        413
    -/+ buffers/cache:        502      19438
    Swap:            0          0          0
    [root@Node_C wq]# time find /* -name *.conf > test.out
    
    real    0m2.021s
    user    0m0.986s
    sys     0m1.028s
    

    很明显第一次执行 find 后 buffers 增至 267M,重复执行时间缩短至 2s。

    通常到物理内存不够时,内核会自动回收 buffers 和 cached 中的空间,当然,我们也可以手动释放,命令如下:

    [root@Node_C wq]# free -m
                 total       used       free     shared    buffers     cached
    Mem:         19940       2934      17005          0        271       1074
    -/+ buffers/cache:       1588      18351
    Swap:            0          0          0
    [root@Node_C wq]# echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches
    
    [root@Node_C wq]# free -m
                 total       used       free     shared    buffers     cached
    Mem:         19940       1110      18830          0          2        248
    -/+ buffers/cache:        859      19080
    Swap:            0          0          0
    

    执行后,可以看到 buffers 和 cached 会被立刻释放。

           Linux操作系统的内存运行原理,很大程度上是根据服务器的需求来设计的,例如系统的缓冲机制会把经常使用到的文件和数据缓存在cached中,linux总是在力求缓存更多的数据和信息,这样再次需要这些数据时可以直接从内存中取,而不需要有一个漫长的磁盘操作,这种设计思路提高了系统的整体性能。

    展开全文
  • cached缓存结构型,简化函数记忆化cached提供几种不同缓存结构型的实现和一个易用的用作定义记忆化函数的宏,可为动态规划算法的实现带来很大的便利使用#[cached]/cache...

    cached

    缓存结构型,简化函数记忆化

    cached 提供几种不同缓存结构型的实现和一个易用的用作定义记忆化函数的宏,可为动态规划算法的实现带来很大的便利

    使用#[cached]/cached!宏定义的记忆化函数具有线程安全的特性,并自带封装在互斥锁中的后备函数缓存。函数缓存在函数执行期间是非锁定状态,因此,具有相同参数的长期运行函数的初始(在空缓存上)并发调用将被完整执行,并且每次完成时都会覆盖已记忆值。这与Python的functools.lru_cache行为相同

    #[cached] & cached!宏定义记忆化函数

    基本使用案例:

    use cached::proc_macro::cached;
    
    /// 定义一个叫`fib`的函数,此函数使用一个名为`FIB`的缓存
    /// 默认情况下,缓存的名称与函数相同,但用全大写字母命名
    /// 下一行代码与#[cached(name = "FIB", unbound)]效果相同
    #[cached]
    fn fib(n: u64) -> u64 {
        if n == 0 || n == 1 { return n }
        fib(n-1) + fib(n-2)
    }
    use std::thread::sleep;
    use std::time::Duration;
    use cached::proc_macro::cached;
    
    /// 使用一个大小为100的lru(最近最少使用)缓存和一个类型为 `(String, String)` 的缓存键
    #[cached(size=100)]
    fn keyed(a: String, b: String) -> usize {
        let size = a.len() + b.len();
        sleep(Duration::new(size as u64, 0));
        size
    }
    use std::thread::sleep;
    use std::time::Duration;
    use cached::proc_macro::cached;
    use cached::SizedCache;
    
    /// 将`显式缓存类型`与`自定义创建块`和`自定义缓存键生成块`一起使用
    #[cached(
        type = "SizedCache<String, usize>",
        create = "{ SizedCache::with_size(100) }",
        convert = r#"{ format!("{}{}", a, b) }"#
    )]
    fn keyed(a: &str, b: &str) -> usize {
        let size = a.len() + b.len();
        sleep(Duration::new(size as u64, 0));
        size
    }
    
    

    使用#[cached]/cached!定义的函数将使用函数的参数作为键来缓存其结果(在使用cached_key!时则是一个特定的表达式)。当用 cached! 定义的函数被调用时,在运行函数逻辑之前,首先会检查函数的缓存中是否存在已计算(并且仍然有效)的结果。

    出于在全局缓存中存储参数和返回值的需要:

    • 函数返回类型必须被拥有并实现Clone

    • 函数参数必须被拥有并且实现 Hash + Eq + Clone 或者使用 cached_key! 宏来将参数转换为一个被拥有的 Hash + Eq + Clone 类型

    • 在插入和检索过程中,参数和返回值将被克隆

    • 请勿使用#[cached]/cached! 函数来产生 side-effectual 的结果!

    • 因为cached!会被扩展为once_cell 初始化和函数定义,所以#[cached]/cached! 函数不能直接存在于impl块下

    • #[cached]/cached! 函数不能接受类型为 Self 的参数

    注意: 任何实现cached :: Cached的自定义缓存都可以与cached宏一起使用,以代替内置函数。

    cached! 和cached_key! 用法与选项:

    有多种选择,具体取决于您想要的显示方式。有关完整的语法细分,请参见以下代码:

    1.) 使用简写将使用无限制的缓存。

    #[macro_use] extern crate cached;
    
    /// 定义一个名为`fib`的函数并使用一个名为`FIB`的缓存
    cached!{
        FIB;
        fn fib(n: u64) -> u64 = {
            if n == 0 || n == 1 { return n }
            fib(n-1) + fib(n-2)
        }
    }
    
    

    2.) 使用完整语法需要指定完整的缓存类型并提供要使用的缓存实例。请注意,缓存的键类型是函数参数类型的元组。如果您希望对键进行精细控制,可以使用 cached_key! 宏。以下用例使用 SizedCache (LRU):

    #[macro_use] extern crate cached;
    
    use std::thread::sleep;
    use std::time::Duration;
    use cached::SizedCache;
    
    /// 定义一个使用名为`COMPUTE`、大小限制为50的LRU缓存的名为`compute`的函数
    /// `cached!`宏将隐式地将函数参数组合成一个元组,以用作缓存键
    
    cached!{
        COMPUTE: SizedCache<(u64, u64), u64> = SizedCache::with_size(50);
        fn compute(a: u64, b: u64) -> u64 = {
            sleep(Duration::new(2, 0));
            return a * b;
        }
    }
    
    

    3.) cached_key宏的功能相同,但是允许将缓存键定义为表达式。

    #[macro_use] extern crate cached;
    
    use std::thread::sleep;
    use std::time::Duration;
    use cached::SizedCache;
    
    /// 定义一个名为`length`的函数并使用一个名为`LENGTH`的LRU作为其缓存
    /// `Key = ` 表达式用作显式定义将被用作缓存键使用的值
    /// 在这里,借用的参数将转换为被拥有的字符串,该字符串可以存储在全局函数缓存中
    
    cached_key!{
        LENGTH: SizedCache<String, usize> = SizedCache::with_size(50);
        Key = { format!("{}{}", a, b) };
        fn length(a: &str, b: &str) -> usize = {
            let size = a.len() + b.len();
            sleep(Duration::new(size as u64, 0));
            size
        }
    }
    
    

    4.) cached_result 与 cached_key_result 宏的作用对应于 cached 和 cached_key 相类似,但是带有缓存的函数需要返回Result(或诸如 io::Result的类型别名)。如果函数返回Ok(val),那么val会被缓存,但报错会不同。注意只有成功时的返回类型需要实现Clone, 错误时的返回类型则不需要。当使用cached_resultcached_key_result时,缓存的类型不能被派生,必须要明确指定。

    #[macro_use] extern crate cached;
    
    use cached::UnboundCache;
    
    /// 缓存函数成功时的返回
    /// 使用`cached_key_result`与使用`cached_key`时一样添加一个键函数
    cached_result!{
       MULT: UnboundCache<(u64, u64), u64> = UnboundCache::new(); // 类型必须被指定
       fn mult(a: u64, b: u64) -> Result<u64, ()> = {
            if a == 0 || b == 0 {
                return Err(());
            } else {
                return Ok(a * b);
            }
       }
    }
    
    

    语法

    常用的宏语法如下:

    cached_key!{
        CACHE_NAME: CacheType = CacheInstance;
        Key = KeyExpression;
        fn func_name(arg1: arg_type, arg2: arg_type) -> return_type = {
            return_type
        }
    }
    
    

    其中:

    • CACHE_NAME 是用来存放指向缓存的static ref的特定名称

    • CacheType 是缓存的完整类型

    • CacheInstance 是一个可以产生 CacheType 实例的表达式,用作缓存存储,用;结尾

    • 当使用cached_key!宏的时候,"Key" 这一行必须被明确定义。该行必须以文字标记Key =开头,后跟一个计算为键的表达式,以;结尾。

    • fn func_name(arg1: arg_type) -> return_type 与普通的函数签名形式相同,唯一的不同是,当函数没有返回值时,必须明确声明 (比如 fn func_name(arg: arg_type) -> ())

    • = 之后的表达式是分配给func_name的函数体。注意,函数体可以对已被缓存的自己进行递归调用 (func_name)。

    细粒度控制可使用 cached_control!

    cached_control!宏允许提供插入到记忆化函数的关键区域中的表达式。尽管cachedcached_result变体可以应付大多数情况,但需要自定义宏的功能时会很有用。

    #[macro_use] extern crate cached;
    
    use cached::UnboundCache;
    
    /// 以下的用例使用插入式表达式实现与`cached_result!`功能类似的宏
    
    cached_control!{
        CACHE: UnboundCache<String, String> = UnboundCache::new();
    
        // 使用一个被拥有的参数副本`input`作为缓存键
        Key = { input.to_owned() };
    
        // 如果被缓存的值存在, 会被绑定到`cached_val`并且
        // 包含被缓存的主体的`Result`将会被返回
        // 这时,函数会直接返回,主体不会被执行
        
        PostGet(cached_val) = { return Ok(cached_val.clone()) };
    
        // 函数主体执行的结果会被绑定到`body_result`
        // 这种情况下,函数主体会返回一个`Result`
        // 我们会对`Result`进行匹配,如果函数出现错位,会提前返回一个`Err`
        // 其他情况下,我们会将函数的结果缓存起来
        PostExec(body_result) = {
            match body_result {
                Ok(v) => v,
                Err(e) => return Err(e),
            }
        };
    
        // 当向缓存插入值的时候
        // 我们将被插入值绑定到`set_value`并得到一个可插入缓存的副本
    
        Set(set_value) = { set_value.clone() };
    
        // 在返回之前打印出即将被返回的值
        Return(return_value) = {
            println!("{}", return_value);
            Ok(return_value)
        };
    
        fn can_fail(input: &str) -> Result<String, String> = {
            let len = input.len();
            if len < 3 { Ok(format!("{}-{}", input, len)) }
            else { Err("too big".to_string()) }
        }
    }
    
    

    许可证: MIT

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  • 空进程(empty)和缓存进程(cachedcached和empty主要是区别是否有Activity(cache有activity) empty进程 没有任何东西在内运行的进程(不含任何活动应用组件的进程),作用是提高该程序下次的启动速度或者记录...

    进程优先级

    bindService或者startService是否前台调用取决于caller进程的调度组。当caller属于SCHED_GROUP_BACKGROUND则认为是后台调用,当不属于SCHED_GROUP_BACKGROUND则认为是前台调用。callerFg = callerApp.setSchedGroup != ProcessList.SCHED_GROUP_BACKGROUND;

    • 关于CPU调度组
    调度级别 缩写 进程组 备注
    SCHED_GROUP_BACKGROUND(0) B THREAD_GROUP_BG_NONINTERACTIVE 后台进程组
    SCHED_GROUP_DEFAULT(1) F THREAD_GROUP_DEFAULT 前台进程组
    SCHED_GROUP_TOP_APP(2) T THREAD_GROUP_TOP_APP TOP进程组
    SCHED_GROUP_TOP_APP_BOUND(3) T THREAD_GROUP_TOP_APP TOP进程组
    • SCHED_GROUP_TOP_APP:
    • setRenderThread()过程,根据属性sys.use_fifo_ui来决定采用SCHED_FIFO,或者设置当前线程的优先级为-10
    • TOP_APP或者app.hasTopUi,则设置为该值
    <
    展开全文
  • gulp-companeo-concatanduglify-cached 将grunt-companeo-concatanduglify-cached导出到gulp 仅在必要时才对每个文件进行丑化,然后再进行合并 入门 这个插件需要Gulp 如果您以前从未使用过 ,请务必查看《指南》...
  • Github: https://github.com/pydanny/cached-property Pypi:https://pypi.org/project/cached-property/ ...from cached_property import cached_property class Foo(object): @cached_property def foo

    Github: https://github.com/pydanny/cached-property

    Pypi:https://pypi.org/project/cached-property/

    安装

    pip install cached-property
    

    示例

    # -*- coding: utf-8 -*-
    
    from cached_property import cached_property
    
    
    class Foo(object):
        @cached_property
        def foo(self):
            print("cached_property")
            return 'foo'
    
    
    foo = Foo()
    print(foo.foo)
    print(foo.foo)
    """
    cached_property
    foo
    foo
    """
    
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  • Linux cached过高问题

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  • JetCache主要通过@Cached和@CreateCache实现缓存,@Cached是在接口方法或者类方法上添加缓存,一般以参数为key,以返回值为value存入缓存中。@CreateCache是直接创建一个缓存实例,然后调用put(Tkey, T value)、get...
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  • 我们使用top命令查看内存使用情况的时候,会出现total、used、free、shared、buffer、cached等关键字,其中经常写应用代码,会对buffer和cached的概念比较模糊,很多情况下二者是相同的,但是在linux的内存模型中,...
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/chenpingzhao/p/5161844.html 1、命令 [root@Beta-nginx ~]# free -m total used free shared buffers cached Mem: 15948 5974 ...
  • 在 Flutter 中,cached_network_image 即提供了缓存网络图片功能,同时还提供了丰富的加载过程指示。 上一篇给列表增加下拉刷新和上滑加载更多功能,我们使用了列表,其中列表中有从网络下载图片。直接使用 Flutter...
  • from functools import cached_property class Foo(): @cached_property def myfunc(self): print('using myfunc') return 20 def func1(self): return 1 if __name__ == '__main__': F = Foo() print(F....
  • 关于@Cached的理解

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    该测试中,我们又看到了两个不同的grid内容(内容相同就多刷新几次,肯定不同的多),这是因为,我们为@Cached增加了watch参数,表示对getU()方法的调用会检测watch(页面类的watch属性)属性的值是否变化了,如果...
  • cached-nix-shell是一个缓存层nix-shell配备即时启动的后续运行时间。 它支持NixOS和Linux。 安装 从Nixpkgs安装发行版本: nix-env -iA nixpkgs.cached-nix-shell 或者,从GitHub安装最新的开发版本: nix-env...
  • python @cached_property

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    class Student(object): def __init__(self): self.age = 10 def new_age(self): print("调用new_age") return self.age + 19 student = Student() ...from werkzeug.utils import cached_p
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    2021-06-18 23:55:14
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  • 缓存属性( cached_property )是一个非常常用的功能,很多知名Python项目都自己实现过它。我举几个例子: bottle.cached_property Bottle是我最早接触的Web框架,也是我第一次阅读的开源项目源码。最早知道 cached_...

空空如也

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