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Layering-Cache：专为监控设计的分布式多级缓存框架

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简介：
Layering-Cache是一款专门针对监控系统优化设计的分布式多级缓存解决方案，它能够显著提升数据存储与访问效率，确保实时监控信息的快速获取和系统的高性能运作。 Layering-cache是一个支持分布式环境的多级缓存框架，使用方式类似于Spring Cache。它采用Caffeine作为一级本地缓存，并用Redis作为二级集中式缓存。为了确保一、二级缓存的数据一致性，该框架结合了推和拉两种模式：推送主要基于Redis的发布/订阅机制；而拉取则依赖于消息队列及消费信息偏移量记录。 Layering-cache还提供了对缓存命中率监控统计的支持，并允许用户自定义扩展统计数据上报功能。此外，它内置了一个仪表盘（dashboard），方便管理和查看缓存及其命中情况。在注解中可以直接配置缓存过期时间，并且支持自动刷新机制：当一级缓存命中的同时发现二级缓存在即将过期时，系统会启动一个异步线程来更新该条目。 对于键的生成，Layering-cache 支持使用 SpEL 表达式。在 Redis 的序列化方面，它默认采用 Protostuff，并且兼容 Kryo、FastJson 和 Jackson 等多种格式，同时允许用户自定义序列化的实现方式。

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  • Layering-Cache：专为监控设计的分布式多级缓存框架
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    Layering-Cache是一款专门针对监控系统优化设计的分布式多级缓存解决方案，它能够显著提升数据存储与访问效率，确保实时监控信息的快速获取和系统的高性能运作。 Layering-cache是一个支持分布式环境的多级缓存框架，使用方式类似于Spring Cache。它采用Caffeine作为一级本地缓存，并用Redis作为二级集中式缓存。为了确保一、二级缓存的数据一致性，该框架结合了推和拉两种模式：推送主要基于Redis的发布/订阅机制；而拉取则依赖于消息队列及消费信息偏移量记录。 Layering-cache还提供了对缓存命中率监控统计的支持，并允许用户自定义扩展统计数据上报功能。此外，它内置了一个仪表盘（dashboard），方便管理和查看缓存及其命中情况。在注解中可以直接配置缓存过期时间，并且支持自动刷新机制：当一级缓存命中的同时发现二级缓存在即将过期时，系统会启动一个异步线程来更新该条目。 对于键的生成，Layering-cache 支持使用 SpEL 表达式。在 Redis 的序列化方面，它默认采用 Protostuff，并且兼容 Kryo、FastJson 和 Jackson 等多种格式，同时允许用户自定义序列化的实现方式。
     
  • gin-cache：适用于 gin 框架的轻量级简单缓存中间件
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    gin-cache是一款专为Gin框架设计的轻量级缓存中间件，提供简单的缓存解决方案，帮助开发者提高应用性能和响应速度。 gin-cache 是一个为 gin 框架设计的小而简单的缓存中间件。 用法如下： ```go package main import ( time github.com/gin-gonic/gin github.com/olebedev/gin-cache ) func main() { r := gin.New() r.Use(cache.New(cache.Options{ // 设置过期时间，默认为零，表示缓存内容不会被清除 Expire: 5 * time.Minute, // 存储接口，请参见 cache.go 文件中的默认实现 })) } ```
     
  • Unity MVVM：专为Unity3D设计的轻量级框架
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    Unity MVVM是一款专门为Unity3D游戏引擎打造的轻量级框架，旨在简化MVVM模式的应用，提高代码可维护性和团队协作效率，助力开发者轻松构建高质量的游戏和应用。 Unity-MVVM 是一个适用于 Unity3D 的简单轻量级 MVVM 框架。 关于 MVVM 背景的信息，请查阅相关资料。 该项目的目标是实现我在开发 WPF 应用程序时了解并喜爱的一些概念，主要是它们构建起来非常快捷，并且易于维护。它还尝试解决我在过去几年中使用 Unity 时发现的一些特定于 Unity 的痛点。 添加到项目 现在这个项目支持 Unity 的包管理器！获取 Unity-MVVM 和示例的最简单方法是将其添加到“程序包管理器”窗口中。 点击左上角的加号图标，然后选择“从 Git URL 添加”。复制并粘贴此仓库中的 HTTPS URL，并确保添加 #upm 以获得正确的分支。 该库将自动添加到您的项目中，并且您可以从程序包管理器下载示例来查看演示用法。 文献资料 贡献 我欢迎捐款、要求和 PR 等。但我知道这主要是一个个人项目，所以我不能保证会接受更改。
     
  • MapReduce分布式计算框架
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    MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。它极大地方便了编程人员编写 Map及Reduce 函数，且不必担心接口的兼容性问题。 本段落介绍了MapReduce的概念及其执行流程，并详细讲解了MapReduce的1.x架构与2.x架构的相关内容。MapReduce起源于Google于2004年12月发表的一篇论文，而Hadoop MapReduce则是对Google MapReduce的一个开源实现。其优点在于能够处理海量数据的离线计算任务，并且由于框架已封装好分布式计算开发的部分工作，使得开发者可以较为容易地进行编程操作。此外，MapReduce对于硬件设备的要求不高，可以在低成本机器上运行。然而，它也存在一些缺点，主要表现在无法完成实时流式计算的任务需求上，仅能处理离线数据。
     
  • Spring Boot与Spring Cache的两级缓存实现（Redis+Caffeine）
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    本文介绍了如何利用Spring Boot结合Spring Cache在项目中高效实现两级缓存机制，具体使用了Redis作为分布式缓存和Caffeine作为本地内存缓存。通过这种方式可以有效提升系统的响应速度与并发处理能力。 本段落主要介绍了使用Spring Boot与Spring Cache实现两级缓存（Redis+Caffeine）的方法，并认为这对读者来说是非常有用的分享。希望各位能跟随文章内容一起探索更多细节。
     
  • 分布式技术面试题集锦：分布式锁、分布式事务、分布式缓存及分布式ID
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    本书汇集了分布式系统核心组件的面试题目，包括分布式锁、分布式事务、分布式缓存和分布式ID生成机制，旨在帮助读者深入理解并掌握分布式技术的关键概念与实现。 在现代软件架构中，分布式系统扮演着至关重要的角色，能够处理海量数据并提供高可用的服务。面试时常会考察开发者对分布式锁、分布式事务以及分布式缓存等概念的理解与应用。 首先来看分布式锁的概念：它用于解决资源争抢的问题，在单机环境下实现相对简单；但在分布式的环境中由于网络延迟和节点间的异步通信，使得确保一致性及公平性变得复杂。常见的实现方式包括基于Zookeeper、Redis或数据库的方案，并通常采用乐观锁或者悲观锁策略以保证安全地访问共享资源。 分布式事务则涉及到多个服务间的数据一致性的维护工作：本地事务可在单一资源管理器中提供ACID特性，但跨节点操作时这些特性能否得到保障就成了问题。全局事务通过使用如TX和XA协议的全球性事务管理系统来协调各个局部资源的操作从而实现一致性；其中两阶段提交（2PC）是最常见的分布式事务处理机制之一，尽管它能够确保数据的一致性，但在效率及容错能力方面有所欠缺。为了解决这些问题出现了BASE理论等方案，在牺牲了一定程度上的一致性和隔离性的前提下换取了更高的可用性和性能。 CAP原理是设计分布式系统时的一个重要参考点：指出在分布式的环境中无法同时满足一致性（C）、可用性(A)和分区容忍度(P)，开发者需要根据业务需求在这三者之间做出权衡。例如，许多微服务架构更倾向于选择AP模式，在短暂的数据不一致的情况下保证应用的高可用性。 另外，在事务管理方面，ACID特性是传统事务处理的核心要素：原子性（Atomicity）确保了操作要么全部执行成功或者完全失败；一致性(Consistency)保障数据在事务前后的正确状态；隔离性(Isolation)防止并发访问时的数据冲突与干扰现象的发生；而持久性(Durability)则保证提交的交易结果被永久保存下来。SQL标准定义了几种不同的隔离级别，从读未提交到串行化不等，在提供不同级别的可见性和一致性的同时也对性能和资源消耗进行了权衡。 总之，理解和掌握这些核心概念对于设计并实现高效、稳定的分布式应用程序至关重要，并且能帮助开发者在面试中展示出扎实的技术基础。
     
  • Memcached 分布式缓存系统服务器
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    Memcached是一款高性能的分布式内存对象缓存系统，广泛应用于加速数据库查询、API响应及网站内容加载速度，通过减少后端数据源的负载来提升应用性能。 Memcached 是一个分布式缓存服务器，在 Windows 系统上也有相应的版本。
     
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    Microsoft.Extensions.Caching.CSRedis 是一个高效的分布式缓存库，作为 Microsoft.Extensions.Caching.Redis 的高性能替代方案，特别适用于需要高并发处理和大规模数据存储的场景。 由于 StackExchange.Redis 不可靠，导致 Microsoft.Extensions.Caching.Redis 不能放心使用。因此决定采用 CSRedisCore 作为分布式缓存解决方案。 安装包名： NuGet下载CSRedisCore IDistributedCache 使用方法： - 安装命令：`Install-Package Caching.CSRedis` - 普通模式配置示例： ```csharp var csredis = new CSRedis.CSRedisClient(127.0.0.1:6379,pass=123,defaultDatabase=13,ssl=false,writeBuffer=10240,poolsize=50,prefix=key前辍); services.AddSingleton(csredis); ```
     
  • HTML5应用程序缓存（Application Cache）
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    HTML5应用缓存机制允许开发者指定浏览器应如何缓存Web应用程序资源，提升加载速度和离线访问能力。 为了确保服务器能够正确处理应用程序缓存文件，请在Apache配置文件`conf/httpd.conf`中的mime_module部分添加以下代码： ``` AddType text/cache-manifest .appcache ``` 建议使用Google Chrome浏览器进行测试。
     
  • C#中Redis分布式缓存技术的应用
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    本文将探讨在C#开发环境中如何有效利用Redis实现数据的分布式缓存，提升应用性能和扩展性。 Redis 是一款开源的高性能键值存储系统（key-value store），也被称为数据结构服务器（data structure server）。它支持多种数据类型，包括字符串、哈希表、列表、集合和有序集合，并能对这些类型执行原子操作。例如：可以向字符串追加内容；在哈希中递增数值；往列表添加元素；计算集合的交集、并集与差集等。