深入解析Cache：缓存机制在现代技术中的应用与优化

重新认识下JVM级别的本地缓存框架Guava Cache——优秀从何而来

Guava Cache解析与应用

本文深入分析Google家族的Guava Cache，作为Java本地缓存框架的杰出代表，Guava Cache以其完善的功能、高效的设计深受开发者喜爱。本文将介绍其核心机制、使用方法以及适用场景，帮助读者全面理解Guava Cache的优秀特性。

支持过期设定、容量限制与淘汰策略、集成数据源能力、更新锁定、监控统计等特性，Guava Cache为开发者提供了丰富的缓存管理工具。本文详细阐述了这些功能的实现方式和使用场景，使读者能够轻松掌握如何在实际项目中应用Guava Cache。

在适用场景方面，Guava Cache适合本地缓存需求，尤其在配置中心、分布式系统读性能要求高、临时数据缓存等场景中表现优异。本文结合案例分析了Guava Cache在不同场景下的应用，展示了其实现的强大能力。

在使用Guava Cache时，首先需要引入对应的依赖包。本文提供了Maven项目的依赖添加示例，帮助开发者快速集成Guava Cache。随后，介绍了如何通过CacheBuilder构建缓存实例，并展示了业务层的集成与使用方法。

总结，Guava Cache是一个功能全面、性能卓越的Java本地缓存框架。它通过提供丰富的缓存管理功能，简化了缓存应用的复杂性，助力开发者构建高性能、高可用的系统。通过本文的解析与应用指南，相信读者能够更好地理解Guava Cache，并将其应用于实际项目中，实现更高效、更稳定的系统性能。

深入理解cache

深入理解cache是系统编程人员的关键。功能开发虽易，但提升代码效能与优化系统性能需深入学习、积累、实践与验证。本篇专文旨在阐述cache的基本原理，包含cache概念、架构、TLB、虚拟与物理cache的解析。

cache集成在CPU内部，作为RAM，其访问速度接近CPU，但容量较小。cache命中能显著提升程序性能与降低功耗。典型CPU中，cache排布如图所示。数据访问遵循寄存器、L1 Cache、L2 Cache等层次，直至硬盘。

速度与存储容量成反比，容量减少带来访问速度的提升。

经典架构如图所示，CPU访问内存时，同时发送虚拟地址至TLB和cache。TLB存储虚拟到物理地址转换，处理器利用EPN进行查找。若TLB未命中，需访问MMU，查询页表。若命中，则迅速获得物理地址。此过程涉及缓存、转换与可能的系统惩罚。

cache内部结构包含地址、数据与状态信息。现代cache采用“4路组相连模式”，包含tag、index、way与set等关键概念。tag标识数据，cache line为数据存储单位，包含有效、invalid、dirty状态。index用于决定搜索范围，way与set为cache的组织方式。

cache映射方式分为直接映射与组相联。直接映射简单但可能造成缓存颠簸，组相联则通过分散高速缓存行以减少颠簸，提高性能。

TLB缓存页表项，减少MMU查询。大小、容量与命中率影响其性能，Linux内核默认采用小页面策略。虚拟cache与物理cache分别用于虚拟与物理地址的高速缓存访问。

物理cache的缺点在于在查询MMU与TLB后才能访问，增加了流水线延迟。

深入理解cache原理与架构，有助于优化系统性能，提升代码效能。通过学习与实践，系统编程人员能够更好地掌握cache机制，实现高效能的编程。

深入Lua：字符串管理

在Lua语言中，字符串管理涉及多个关键方面，以下是深入解析：

1. 短字符串管理 内部表示：短字符串通过在有效数据结尾添加0进行表示。 存储机制：Lua将这些短字符串存储在哈希表中，实现相同内容字符串的重复利用。 性能优化：这种机制使得在Table中查找字符串Key时的速度通常与整数访问相当。因此，建议Table的字符串Key尽量不要超过40个字符以获得最佳性能。 缓存机制：全局状态机global_State中包含strt字段，用于缓存短字符串的哈希表。Lua的保留字也被视为短字符串，并在创建虚拟机时预加入到stringtable中。

2. 长字符串管理 创建过程：长字符串的创建过程相对复杂，开始时不会立即计算哈希值，而是设置extra字段为0表示哈希值未计算。 哈希值计算：首次对字符串进行luaS_hashlongstr调用时，会计算哈希值。为了减少计算负担，使用采样方式进行优化。 字符串比较：Lua通过优化实现长字符串内容的比较过程，以确定其是否相等。

3. 零结尾字符串缓存 缓存机制：除了进行intern操作之外，Lua还包含strcache字段，这是一个TString指针的二维数组，主要用于API中的零结尾字符串缓存。 用途与重要性：根据Lua代码注释，这部分缓存的用途和重要性尚不明确，似乎与核心性能关系不大。然而，深入研究函数luaS_new可以进一步了解其具体实现和功能。

综上所述，Lua的字符串管理涉及短字符串和长字符串的高效存储与访问、以及零结尾字符串的缓存机制。这些机制共同确保了Lua在处理字符串时的性能和效率。

缓存篇 : Guava cache 之全面剖析

深入解析Guava Cache

在项目中接触了Redis分布式缓存后，我进一步学习了本地缓存Guava Cache。Guava Cache无疑是本地缓存的首选。尽管我们也可以使用Map作为缓存，但在多线程环境下，Map的线程安全、容量溢出和垃圾回收等问题需要仔细考虑。接下来，我们将探讨Guava Cache的操作与原理。

创建与加载缓存

Guava Cache提供了两种方法来加载缓存：CacheLoader和Callable。CacheLoader按照统一逻辑，针对每个取不到的键执行加载操作，而Callable则允许在get时指定特定键，表明了在使用缓存前应考虑默认加载方法。

添加与插入键

Guava Cache提供了get、getUnchecked、getAll、put和getIfPresent等方法。get方法会返回已缓存的值或使用CacheLoader加载新值，getUnchecked方法在CacheLoader未声明任何检查型异常时允许查找缓存，而put方法用于显式插入值。

清除键

Guava Cache自带清除机制，但允许手动清除。个别清除通过Cache.invalidate(key)实现，批量清除使用Cache.invalidateAll(keys)，清除所有缓存项则调用Cache.invalidateAll。

刷新机制

expireAfterAccess和expireAfterWrite用于控制缓存项在一定时间后被回收，refreshAfterAccess则在读取或更新操作后刷新缓存。expire在load阶段采用同步机制，而refresh采用异步机制，两种机制各有优势和应用场景。

监听与统计

在Guava Cache中，可以设置RemovalListener来监听key的移除。监听器可以是同步或异步执行，同步监听在移除缓存的线程中调用监听器方法，异步监听则将移除key与监听key的移除分属两个线程，以提高性能。

Guava Cache还提供了统计功能，通过CacheBuilder.recordStats()开启统计，使用Cache.stats()获取统计信息，如资源权重回收和各种统计指标，这些信息对调整缓存设置和性能监控至关重要。

TLB与Cache有什么区别?

深入解析：TLB与Cache的区别：速度与效率的双重保障

在计算机的内部世界中，TLB（Translation Lookaside Buffer）和Cache是两个关键的组成部分，它们各自承担着解决内存访问速度与处理器效率问题的重任。TLB是一种特殊的高速缓存，专为处理虚拟地址到物理地址的映射而生，其作用在于显著缩短寻找这个映射关系的时间。想象一下，如果没有TLB，每次CPU需要访问一个虚拟地址时，需要经过一系列复杂的计算，从CR3寄存器开始，通过页目录和页表层层查找，这个过程极其繁琐，相比之下，TLB的存在就像一座快速通道，使得物理地址的查找变得几乎瞬间完成，无疑极大地提升了执行效率。

Cache：内存速度的加速器

而Cache的出现，是为了弥补CPU与内存速度差异带来的性能瓶颈。一级缓存、二级缓存和三级缓存的存在，旨在将频繁访问的数据临时存储在近在咫尺的地方。当CPU需要数据时，它首先检查Cache，如果数据不在，就会从内存中读取并复制到Cache中，这个过程称为Cache Miss。相反，如果数据已经在Cache中，即为Cache Hit，这无疑加快了数据访问速度。

TLB Miss与Cache Miss：映射与存储的差异

TLB Miss发生在TLB中找不到对应虚拟地址和物理地址的映射时，它涉及到的是内存地址的转换问题。相比之下，Cache Miss则关注的是CPU在执行指令时，数据不在Cache中，需要进行数据的重新加载。TLB的命中率直接影响虚拟地址到物理地址的转换速度，而Cache的命中率则直接影响了CPU对内存数据的访问速度，两者虽然都与缓存有关，但侧重点不同，一个是映射的效率，一个是数据的存储和检索。

总的来说，TLB和Cache是计算机内存管理中不可或缺的双引擎，它们在各自的领域内发挥着关键作用，共同保证了处理器的高效运行。理解它们的区别，有助于我们深入洞察计算机内部的运作机制，提升程序性能优化的能力。

H5 和移动端 WebView 缓存机制解析与实战

HTML5与移动端WebView缓存机制解析与实战

在web项目开发中，我们可能会遇到一个问题，即线上项目更新资源后，页面未即时显示更新。本文将从缓存机制的角度解析这一问题，并提供实战解决方案。首先，让我们了解web缓存的基本概念。

web缓存是一种在web服务器和客户端（如浏览器）之间存储副本的技术，用于减少网络带宽消耗、降低服务器负载、缩短网络延迟，并加速页面加载速度。尽管强制刷新（如Ctrl+F5）可以尝试清除缓存，但在实际操作中，强制刷新并不总是能有效解决问题。

接下来，我们将关注于HTML5与移动端WebView的缓存机制。深入解析HTTP协议缓存、应用缓存、DOM Storage、WebSQL和IndexedDB等缓存方式，并提供清理缓存的策略。

一、协议缓存

HTTP协议缓存通过Cache-Control、Expires和Last-Modified等HTTP头信息控制文件缓存。Cache-Control与Last-Modified常结合使用，用于管理缓存的有效时间。Expires则指定一个绝对时间点，缓存在此时间前有效。

Etag与Last-Modified类似，用于标识文件的特性字符串。在向服务器查询文件更新时，浏览器通过If-None-Match字段将特性字符串发送给服务器，用于判断文件是否更新。Etag与Last-Modified可单独或同时使用。

二、应用缓存

HTML5提供应用程序缓存机制，允许基于web的应用在离线状态下运行。开发人员需提供cache manifest文件，列出离线状态下所需的资源。浏览器将资源缓存到本地。更新机制包括自动更新和手动更新。

三、移动端APP缓存支持

在移动端hybrid方式开发的APP中，WebView作为展示网页的组件，支持HTML5缓存机制。Android端通过webviewCache.db和webviewCache文件夹管理缓存，iOS端则利用NSURLCache实现缓存。

四、总结

HTML5缓存机制包括HTTP协议缓存、应用缓存、DOM Storage、WebSQL和IndexedDB等。清理缓存需针对不同机制采用相应策略。移动端WebView对HTML5缓存机制提供支持，项目开发中应根据需求选择合适的缓存更新与清理方法。

更多深入内容欢迎关注腾讯Bugly公众号，获取移动开发质量监控工具的最新资讯与技术指南。

掌握关键技术！如何使用Spring Boot的@Cacheable提升性能

在现代开发中，性能优化始终是开发者的重要课题。Spring Boot提供了强大的缓存机制，让你可以通过简单的注解大幅提升应用性能。今天，我们将深入解析Spring Boot的@Cacheable注解，了解其工作原理，并通过实例代码展示如何在实际项目中高效使用它。

一、什么是@Cacheable？

@Cacheable是Spring Framework提供的一种缓存注解，用于将方法的返回结果缓存起来。在下一次调用该方法时，如果入参相同，Spring将直接从缓存中获取结果，而不会再次执行该方法，从而提升性能和响应速度。

二、为什么使用@Cacheable？

三、@Cacheable的基本用法

1. 引入依赖

在项目的pom.xml中引入Spring Boot缓存和合适的缓存实现（例如Ehcache、Redis）依赖：

2. 开启缓存支持

在Spring Boot应用主类中添加@EnableCaching注解，启用缓存支持：

3. 使用@Cacheable注解

在需要缓存的方法上添加@Cacheable注解，并指定缓存名称：

四、完整示例：使用Spring Boot和Redis实现缓存

1. 安装和配置Redis

确保你的系统中已安装Redis，如未安装，可参考Redis官网进行安装。

2. 配置Redis连接

在application.properties文件中添加Redis的连接配置：

3. 创建缓存实体和服务

User.java

UserService.java

4. 创建控制器

UserController.java

五、测试缓存效果

启动Spring Boot应用，访问两次相同的/user/{id}接口，第一次访问时会有两秒延迟（模拟查询数据），第二次访问则会直接从缓存中获取结果，不会有延迟。

六、@Cacheable高级用法

1. 缓存条件

可以设置缓存条件，使得只有满足条件时才进行缓存：

2. 自定义缓存键

通过key属性自定义缓存键，支持SpEL表达式：

结论

通过本文的详细解析，我们深入探讨了Spring Boot的@Cacheable注解的作用、使用场景及其实现原理，并通过示例代码展示了如何在实际项目中高效使用它。理解并掌握@Cacheable的用法，不仅能显著提升应用的性能，还能让你的开发技能更加丰富。

Linux缓存机制buffers/cached

Linux缓存机制中的buffers和cached主要用于优化文件读写性能，减轻磁盘I/O负担。

buffers：主要用于存储块设备的数据，如磁盘的读写请求。当文件系统进行磁盘读写操作时，数据会先被存储在缓冲区中，以便后续操作可以快速访问，减少直接访问磁盘的次数，从而提升效率。

cached：主要用于存储文件系统的元数据和文件内容。当应用程序请求文件数据时，内核会首先尝试从缓存中获取数据，如果缓存中有数据，则直接返回给应用程序，无需访问磁盘，从而加快文件访问速度。

缓存的使用和管理：Linux系统会自动管理缓存的回收和释放，以保持性能与资源之间的平衡。当新进程需要空闲内存时，内核会检查缓存中是否有可用页，如果有，则同步数据至磁盘后释放缓存页。缓存页不会立即被释放，而是根据内存需求和LRU策略进行回收。

手动管理缓存：虽然Linux系统自动管理缓存回收，但用户也可以通过命令手动回收缓存。例如，sync命令用于将内存中的数据刷新到磁盘，echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches命令用于清除缓存。但需注意，手动回收缓存应谨慎操作，避免不当回收导致系统性能异常。

缓存诊断和优化：利用hcache和lsof等命令，可以深入诊断缓存使用情况，找到占用大量缓存的进程，并进行优化。对于安全敏感环境，建议在测试环境中进行工具的编译和安装，确保稳定后再在生产环境中部署。