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分布式锁、redis缓存、本地缓存维护公众号accessToken

背景

公众平台的 API 调用所需的access_token的使用及生成方式说明:

1、建议公众号开发者使用中控服务器统一获取和刷新access_token,其他业务逻辑服务器所使用的access_token均来自于该中控服务器,不应该各自去刷新,否则容易造成冲突,导致access_token覆盖而影响业务;

Java高性能缓存库:Caffeine

Caffeine 是一个高性能的Java缓存库,提供了近乎最佳的命中率和优秀的并发性能。被设计用来替代诸如Guava Cache等其他Java缓存解决方案,并引入了W-TinyLFU算法来提高缓存命中率。

Python缓存应用场景与实现分析

在Python开发中,缓存是优化性能的重要手段。以下是对缓存应用场景、实现方式及常见问题的系统分析:


一、缓存应用场景

  1. 计算密集型函数结果缓存

O 示例:递归计算斐波那契数列、复杂数学运算。

如何优化系统架构设计缓解流量压力提升并发性能?Java实战分享

如何优化系统架构设计缓解流量压力提升并发性能?Java实战分享

在高流量场景下。首先,我需要回忆一下常见的优化策略,比如负载均衡、缓存、数据库优化、微服务拆分这些。不过,可能还需要考虑用户的具体情况,比如他们的系统现状、技术栈、团队能力等等。但用户没有给出具体细节,所以得给出一般性的建议。

本地缓存GuavaCache(一)

在并发量、吞吐量越来越大的情况下往往是离不开缓存的,使用缓存能减轻数据库的压力,临时存储数据。根据不同的场景选择不同的缓存,分布式缓存有Redis,Memcached、Tair、EVCache、Aerospike,本地缓存有Guava Cache、CurrentHashMap、Ehcache。分布式缓存有高可用,高性能,数据集中存储,保证数据一致性,独立部署不受应用程序重启影响。本地缓存与应用程序在同一进程,访问快,没有网络开销。

java 本地缓存 Guava Cache 带你入门!

缓存分为本地缓存和远端缓存。

常见的远端缓存有Redis,MongoDB;本地缓存一般使用map的方式保存在本地内存中。

一般我们在业务中操作缓存,都会操作缓存和数据源两部分。

如:

put数据时,先插入DB,再删除原来的缓存;

python后端学什么

在当今数字化的时代,Python 后端开发成为了众多开发者追逐的热门领域。那么,想要在这个领域崭露头角,我们究竟应该学些什么呢?

性能优化!7个策略,让Spring Boot 处理每秒百万请求

首先,我需要确定这个问题的背景。可能用户是在处理高并发的系统,或者正在设计一个需要应对大流量的应用。他们的身份可能是后端开发工程师,或者是系统架构师,对性能优化有较高需求。

java中如何实现本地缓存?

在高性能服务架构设计中,缓存是不可或缺的环节。在实际项目中,我们通常会将一些热点数据存储在Redis或Memcached等缓存中间件中,只有在缓存访问未命中时才查询数据库。

谈谈分布式文件系统下的本地缓存

在分布式文件系统中,为了提高系统的性能,常常会引入不同类型的缓存存储系统(算法优化所带来的的效果可能远远不如缓存带来的优化效果)。在软件中缓存存储系统一般可分为了两类:一、分布式缓存,例如:Memcached、Redis、淘宝的Tair等,二、本地缓存,例如:Facebook的flushcache等,其中本地缓存又可以分为两种:本地磁盘缓存(现在一般都采用读写性能比较优异的SSD来做存储)和本地内存缓存。在系统中,为了提高缓存存储系统的性能以及热点数据的命中率,一般在本地磁盘缓存中也会引入内存缓存用于存储经常访问的数据。有时为了减少客户端对服务器的请求,也会在客户端上使用缓存,当然这是要考虑安全问题的。在这里,本文主要讨论分布式文件系统下的本地磁盘缓存。

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