对于ASP.NET Core MVC 项目，框架会自动注入内存缓存服务。对于 ASP.NET Web API 等需要手动注入内存缓存服务。 注入内存缓存服务： builder.Services.AddMemoryCache();//注入内存缓存服务 内存缓存工具类接口： using Microsoft.AspNetCore.Routing.Template; using Microsof
BeanPostProcessor是spring的bean后置处理器，这个接口定义了两个方法分别在bean的初始化前、初始化后执行。 InstantiationAwareBeanPostProcessor继承自BeanPostProcessor，添加了两个方法，这两个方法分别在bean的实例化前、实例化后执行。 SmartInstantiationAwareBeanPostProc
一、前言 在我们日常的开发中，无不都是使用数据库来进行数据的存储，由于一般的系统任务中通常不会存在高并发的情况，所以这样看起来并没有什么问题，可是一旦涉及大数据量的需求，比如一些商品抢购的情景，或者是主页访问量瞬间较大的时候，单一使用数据库来保存数据的系统会因为面向磁盘，磁盘
从网上偷的一张图 总结如下： 分为2个阶段，实例化前后，初始化前后 1 实例化前-postProcessBeforeInstantiation 这个方法基本没啥大用 2 实例化中-通过反射实例化 3 填充属性-也是通过beanPostProcessor做的（@Resource @Autowired 处理这两个注解的beanPostProcessor是不同的） 4
一、redis缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩问题 1.redis缓存穿透： 缓存穿透，是指缓存和数据库中都没有的数据（也就是数据库中一定不存在的数据），而用户不断发起请求，由于缓存是不命中时被动写的，并且出于容错考虑，如果从存储层查不到数据则不写入缓存，这将导致这个不存
前段时间项目中要用到缓存已解决效率的问题，研究了一下.net中的Cache缓存，结果是研究了半天最后还是没有用这种方式，哎，很多问题从业务上就能优化，不说了 using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Web; using System.We
AOP源码分析 gradle引入aop的依赖： group 'org.springframework' version '5.1.21.BUILD-SNAPSHOT' apply plugin: 'java' sourceCompatibility = 1.8 repositories { mavenCentral() } dependencies { compile(project(":spring-conte
redis 缓存穿透，缓存击穿，缓存雪崩原因+解决方案 缓存穿透 key对应的数据在数据源并不存在，每次针对此key的请求从缓存获取不到，请求都会到数据源，从而可能压垮数据源。比如用一个不存在的用户id获取用户信息，不论缓存还是数据库都没有，若黑客利用此漏洞进行攻击可能压垮数据库。 缓
缓存基础知识 缓存可以减少生成内容所需的工作，从而显著提高应用程序的性能和可伸缩性。 缓存最适用于不经常更改的 数据，生成 成本很高。 通过缓存，可以比从数据源返回的数据的副本速度快得多。 应该对应用进行编写和测试，使其 永不 依赖于缓存的数据。 ASP.NET Core 支持多个不同的
通过php和redis实现一个小功能排行榜，用的数据类型是有序集合：zrevrange 递增排序，zrange 递减排序 /** * 排行榜 */ public function rank() { // $this->zrem($this->cachekey); $this->redis->del($this->cachekey); $dataOne = [];
关于我 作者博客|文章首发 缓存基础知识 缓存可以减少生成内容所需的工作，从而显著提高应用程序的性能和可伸缩性。 缓存最适用于不经常更改的 数据，生成 成本很高。 通过缓存，可以比从数据源返回的数据的副本速度快得多。 应该对应用进行编写和测试，使其 永不 依赖于缓存的数据。 ASP.
一：背景1. 讲故事18年的时候在做纯内存项目的过程中遇到了这么一个问题，因为一些核心数据都是飘在内存中，所以内存空间对我们来说额外宝贵，但偏偏项目中有些数据需要缓存，比如说需要下钻的报表上的点，基于性能的考虑，不希望采用独立的缓存中间件，比如 redis, mongodb，毕竟再怎么滴还是要走网
优化前 //返回对象 Object result = null; //分布式锁 String cacheLock = CacheUtil.genLockKey(cacheKey); if (lock.lock(cacheLock, 5000, TimeUnit.MILLISECONDS)) { try { //业务方法查询逻辑 result = pjp.proceed(); if (Objects.no
一、前言 在我们日常的开发中，无不都是使用数据库来进行数据的存储，由于一般的系统任务中通常不会存在高并发的情况，所以这样看起来并没有什么问题，可是一旦涉及大数据量的需求，比如一些商品抢购的情景，或者是主页访问量瞬间较大的时候，单一使用数据库来保存数据的系统会因为面向磁
一、前言 在我们日常的开发中，无不都是使用数据库来进行数据的存储，由于一般的系统任务中通常不会存在高并发的情况，所以这样看起来并没有什么问题，可是一旦涉及大数据量的需求，比如一些商品抢购的情景，或者是主页访问量瞬间较大的时候，单一使用数据库来保存数据的系统会因为面向磁盘，磁
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'''https://www.cnblogs.com/xiazhenyu/''' dict1={ "attr":{ "httpClient":{ "hasData":"false", "cacheKey":"8888rrr" } }} # pri
前面讲过一些redis 缓存的使用和数据持久化。感兴趣的朋友可以看看之前的文章，http://www.cnblogs.com/zhangweizhong/category/771056.html 。今天总结总结缓存使用过程中遇到的一些常见的问题。比如缓存雪崩，缓存穿透，缓存预热等等。 缓存雪崩 缓存雪崩是由于原有缓存失效(过
现在记录话单的时候想加一个参数：每秒接口调用的并发量，也就是所谓的QPS（Queries per second）。QPS即每秒请求数，是对一个特定的接口在规定时间内请求流量的衡量标准。那么如何实现QPS的计算呢？我想到的是两种方案： 1、一定时间内（比如一分钟）的请求总量/统计时间段（比如一分钟），最终
一、缓存雪崩 缓存雪崩我们可以简单的理解为：由于原有缓存失效，新缓存未到期间(例如：我们设置缓存时采用了相同的过期时间，在同一时刻出现大面积的缓存过期)，所有原本应该访问缓存的请求都去查询数据库了，而对数据库CPU和内存造成巨大压力，严重的会造成数据库宕机。从而形成一系列连锁
先创建一个CacheHelper.cs类，代码如下： using System;using System.Web;using System.Collections;using System.Web.Caching;public class CacheHelper{/// <summary>/// 获取数据缓存/// </summary>/// <param name="cacheKey">键</param>public static
这篇文章是对上一篇 spring-data-redis-cache 的使用 的一个补充，上文说到 spring-data-redis-cache 虽然比较强悍，但还是有些不足的，它是一个通用的解决方案，但对于企业级的项目，住住需要解决更多的问题，常见的问题有 缓存预热（项目启动时加载缓存） 缓存穿透（空值直接穿过缓存） 缓存雪崩（大
缓存雪崩缓存雪崩是由于原有缓存失效(过期)，新缓存未到期间。所有请求都去查询数据库，而对数据库CPU和内存造成巨大压力，严重的会造成数据库宕机。从而形成一系列连锁反应，造成整个系统崩溃。解决方法：一般并发量不是特别多的时候，使用最多的解决方案是加锁排队。给每一个缓存数据增加相
首先讲下思路 就是利用js轮询定时的给后台发送数据 话不多说看代码 --------- 以下是相关方法 var t function timedCount() { $.ajax({ type: 'get', url: '../../TMS.Service/OrderImport/GetImportProcess?cacheKey=' + cacheKe
public Object lock(String cacheKey,Type type) { Object cacheValue= getCacheValue(cacheKey,type); if(cacheValue!=null) { return cacheValue; }//如果已存在缓存，则直接取 String lockKey ="lock_"+cacheKey; boolean success = lettuceTemplate.opsForValue
