分布式缓存---缓存篇

memcached是一套分布式的高速缓存系统，由LiveJournal的Brad Fitzpatrick开发，但被许多网站使用。这是一套开放源代码软件，以BSD license授权发布。memcached缺乏认证以及安全管制，这代表应该将memcached

分布式应用：一个服务需要对多个不同的数据库进行操作，保证同时成功或失败。

主要为三层，最上层的是CacheManager，它是操作Ehcache的入口。开发环境：Eclipse4.0、JDK1.5；新建一个Java Project，引入以上jar包，创建一个测试类TestPutElement，代码如下：

* <diskStore path="">==用来配置磁盘缓存使用的物理路径,Ehcache磁盘缓存使用的文件后缀名是*.data和*.index. * name=================缓存名称,cache的唯一标

Redis是一个开源的使用C语言编写、遵守BSD协议、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。它通常被称为数据结构服务器，因为值 可以是字符串、哈希、列表、 集合 和有序集合等类型。支持多种数据结构的存储，

BlockManager与BlockManagerMaster的关系是什么？这个persist方法是在RDD里面的，所以我们直接打开RDD这个类。def persist: this.type = { // StorageLevel不能随意更改 if

Redis相比memcached有哪些优势？d、异步Ｉ/O 模型，使用libevent作为事件通知机制。而Redis的Key长度支持到512k。由于Redis只使用单核，而Memcached可以使用多核，所以平均每一个核上Redis在存储小数据时比Memc

从减轻数据库的压力和提高系统响应速度两个角度来考虑，都会在数据库之前加一层缓存，访问压力越大的，在缓存之前就开始CDN拦截图片等访问请求。而在100k以上的数据中，Memcached性能要高于Redis 。

要统计出来当前最新的实时的热数据是哪些，我们就得将商品详情页访问的请求对应的流量，日志，实时上报到kafka中。然后将数据从mysql中查询出来，写入缓存中，进行缓存的预热，多个服务实例，分布式的并行的去做，基于zk分布式锁做了协调了，分布式并行缓存的预热

上周在 [分布式服务]海量互联网服务设计的有损价值观 这篇文章中提到，与金融行业服务要求的强一致性不同，海量互联网服务要求的是能够扛住更高的qps,服务降级研究的问题是在服务器资源有限的情况下，如何提供更大的访问量，并保证系统稳定运行。数据的一致性，无需绝

接着上篇的.Net 性能优化--缓存--内存缓存的讲，如有不清晰的地方请参考上篇文章.Net 性能优化--缓存--内存缓存。IMemoryCache缓存处理对于单个应该用程序是很方便，但是对于集群的话就存在一个致命的问题，就是各个集群之间无法相互访问，同时

随着互联网的发展，用户规模和数据规模越来越大，对系统的性能提出了更高的要求，缓存就是其中一个非常关键的组件，从简单的商品秒杀，到全民投入的双十一，我们都能见到它的身影。计算机行业有一句鼎鼎大名的格言就指出了缓存失效的复杂性。There are only t

分别适用于哪些场景？内存淘汰机制：noeviction、allkeys-lru、allkeys-random、volatile-lru、volatile-random、volatile-ttl

如何解决分布式系统中服务高可用问题？避免多层服务依赖因为少量故障导致系统崩溃？

金九银十已过去，不知道大家跳槽的路程顺不顺利？想必结果也是有人欢喜有人愁，不管你是喜是忧，学习总归是好的！第二部分 Spring相关知识点评论留言+转发文章+关注我后私信回复即可免费文中所有的Java文档资料！自动配置、起步依赖、Actuator、命令行界

首先介绍下在高并发的情况下会给我们的缓存造成什么样的问题？

缓存系统的用来代替直接访问数据库，用来提升系统性能，减小数据库负载。如果一个应用，比如传统的企业应用，一次页面显示，要访问数次redis，那效果就不是特别好，性能不够快不说，还容易使得Reids负载过高，Redis的主机出现各种物理故障。因此，现在有人提出

应用系统需要通过Cache来缓存不经常改变得数据来提高系统性能和增加系统吞吐量，避免直接访问数据库等低速存储系统。缓存的数据通常存放在访问速度更快的内存里或者是低延迟存取的存储器，服务器上。缓存web系统的输出，如伪静态页面。但是ehcache的设计并不适

首选，进入Powershell，运行Use-CacheCluster 进入powershell缓存集群上下文。　　　　检查修改导出的xml文件，然后重新导入。请手动提供这些值。

　　一般的缓存系统，都是按照key去查询缓存，如果不存在对应的value，就应该去后端系统查找。一些恶意的请求会故意查询不存在的key,请求量很大，就会对后端系统造成很大的压力。如果考虑Redis机器宕机，可考虑主从复制方案。比如对某个key只允许一个线程