策略模式是什么策略模式是一种行为设计模式，它能让你定义一系列算法，并将每种算法分别放入独立的类中，以使算法的对象能够相互替换。为什么用策略模式当你想使用对象中各种不同的算法变体，并希望能在运行时切换算法时，可使用策略模式。策略模式让你能将不同行为抽取到一个独立类层次结构中，并将原始类组合成同一个，从而减少重复代码。策略模式让你在有多种算法相似的情况下，减少使用if...else或switch...case所带来的复杂性和臃肿性。策略模式怎么实现这里是以构建缓存的形式来举例，当缓存达到最大限制时就要启动缓存淘汰算法。常用的算法有：最少最近使用（LRU）：移除最近使用最少的一条条目。先进先出（FI
策略模式是什么策略模式是一种行为设计模式，它能让你定义一系列算法，并将每种算法分别放入独立的类中，以使算法的对象能够相互替换。为什么用策略模式当你想使用对象中各种不同的算法变体，并希望能在运行时切换算法时，可使用策略模式。策略模式让你能将不同行为抽取到一个独立类层次结构中，并将原始类组合成同一个，从而减少重复代码。策略模式让你在有多种算法相似的情况下，减少使用if...else或switch...case所带来的复杂性和臃肿性。策略模式怎么实现这里是以构建缓存的形式来举例，当缓存达到最大限制时就要启动缓存淘汰算法。常用的算法有：最少最近使用（LRU）：移除最近使用最少的一条条目。先进先出（FI
1、三种常用的缓存模式1.旁路缓存模式一般来说，如果允许缓存可以稍微的跟数据库偶尔有不一致的情况，也就是说如果你的系统不是严格要求“缓存+数据库”必须保持一致性的话，最好不要做这个方案，即：读请求和写请求串行化，串到一个内存队列里去。采用缓存+数据库读写的方式，就是CacheAsidePattern（旁路缓存模式）。读的时候，先读缓存，缓存没有的话，就读数据库，然后取出数据后放入缓存，同时返回响应。更新的时候，先更新数据库，然后再删除缓存。2.读写穿透模式Read/WriteThroughPattern中服务端把cache视为主要数据存储，从中读取数据并将数据写入其中。cache服务负责将此数
1、三种常用的缓存模式1.旁路缓存模式一般来说，如果允许缓存可以稍微的跟数据库偶尔有不一致的情况，也就是说如果你的系统不是严格要求“缓存+数据库”必须保持一致性的话，最好不要做这个方案，即：读请求和写请求串行化，串到一个内存队列里去。采用缓存+数据库读写的方式，就是CacheAsidePattern（旁路缓存模式）。读的时候，先读缓存，缓存没有的话，就读数据库，然后取出数据后放入缓存，同时返回响应。更新的时候，先更新数据库，然后再删除缓存。2.读写穿透模式Read/WriteThroughPattern中服务端把cache视为主要数据存储，从中读取数据并将数据写入其中。cache服务负责将此数
参考文档https://mybatis.org/mybatis-3/sqlmap-xml.html#cachexmlandjava1、@CacheNamespace(flushInterval=1800000)2、3、二者不能同时配置（否则报错），想要同时生效。就需要在xml中配置cache。然后java中配置ref自己那么问题来了，如何在一个namespace下配置多个ache-ref？我现在是莫得办法的。。只有暂时规避这种情况ifusemybatis_plusymlfileaddcache-enabled:trueformapper@CacheNamespace(implementatio
参考文档https://mybatis.org/mybatis-3/sqlmap-xml.html#cachexmlandjava1、@CacheNamespace(flushInterval=1800000)2、3、二者不能同时配置（否则报错），想要同时生效。就需要在xml中配置cache。然后java中配置ref自己那么问题来了，如何在一个namespace下配置多个ache-ref？我现在是莫得办法的。。只有暂时规避这种情况ifusemybatis_plusymlfileaddcache-enabled:trueformapper@CacheNamespace(implementatio
原创：微信公众号码农参上，欢迎分享，转载请保留出处。在上一篇文章Redis+Caffeine两级缓存，让访问速度纵享丝滑中，我们介绍了3种整合Caffeine和Redis作为两级缓存使用的方法，虽然说能够实现功能，但实现手法还是太粗糙了，并且遗留了一些问题没有处理。本文将在上一篇的基础上，围绕两个方面进行进一步的改造：JSR107定义了缓存使用规范，spring中提供了基于这个规范的接口，所以我们可以直接使用spring中的接口进行Caffeine和Redis两级缓存的整合改造在分布式环境下，如果一台主机的本地缓存进行修改，需要通知其他主机修改本地缓存，解决分布式环境下本地缓存一致性问题好了，
原创：微信公众号码农参上，欢迎分享，转载请保留出处。在上一篇文章Redis+Caffeine两级缓存，让访问速度纵享丝滑中，我们介绍了3种整合Caffeine和Redis作为两级缓存使用的方法，虽然说能够实现功能，但实现手法还是太粗糙了，并且遗留了一些问题没有处理。本文将在上一篇的基础上，围绕两个方面进行进一步的改造：JSR107定义了缓存使用规范，spring中提供了基于这个规范的接口，所以我们可以直接使用spring中的接口进行Caffeine和Redis两级缓存的整合改造在分布式环境下，如果一台主机的本地缓存进行修改，需要通知其他主机修改本地缓存，解决分布式环境下本地缓存一致性问题好了，
上篇文章我们学习了Flask框架——Session与Cookie，这篇文章我们来学习Flask框架——flask-caching缓存。我们访问网页时，一般都需要加载网页中的很多数据资源，例如我们访问京东或淘宝首页，如下图所示：每次访问都需要加载上面的数据资源，假如每次都是从web服务器中加载这些数据资源，而这些数据资源比较大的话，服务器可能响应这些资源需要比较久的时间，那么我们在短时间内访问这些网页时，访问效率会很低，用户体验会很差。为了提高web应用访问效率，减少web服务器的响应时间，我们可以在需要经常访问的网页或某个数据模块中添加缓存，在一定时间内直接在缓存中获取数据资源而不是每次都要在
上篇文章我们学习了Flask框架——Session与Cookie，这篇文章我们来学习Flask框架——flask-caching缓存。我们访问网页时，一般都需要加载网页中的很多数据资源，例如我们访问京东或淘宝首页，如下图所示：每次访问都需要加载上面的数据资源，假如每次都是从web服务器中加载这些数据资源，而这些数据资源比较大的话，服务器可能响应这些资源需要比较久的时间，那么我们在短时间内访问这些网页时，访问效率会很低，用户体验会很差。为了提高web应用访问效率，减少web服务器的响应时间，我们可以在需要经常访问的网页或某个数据模块中添加缓存，在一定时间内直接在缓存中获取数据资源而不是每次都要在
