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AWS CDN缓存刷新

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简介：
简介：本文介绍了如何在AWS中进行CDN缓存刷新的操作方法，帮助用户快速更新内容分发网络中的静态资源。 本脚本用于清除AWS上的CDN（即CloudFront）的缓存，使CDN缓存过期并重新从源服务器获取数据。

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  • AWS CDN缓存刷新
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    简介：本文介绍了如何在AWS中进行CDN缓存刷新的操作方法，帮助用户快速更新内容分发网络中的静态资源。 本脚本用于清除AWS上的CDN（即CloudFront）的缓存，使CDN缓存过期并重新从源服务器获取数据。
     
  • Zblog CDNfly-CloudFlare全功能CDN自动刷新缓存插件-版本2.1.0优化升级
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    本插件适用于Zblog平台，兼容Cloudflare服务，实现自动刷新与预加载CDN缓存功能。最新2.1.0版经过全面优化升级，操作更便捷、性能更稳定。 Zblog的CDNfly|CloudFlare全能CDN自动刷新缓存插件提供了一系列功能，包括自动清理、适配优化、手动刷新全站以及自动预热等，帮助用户更高效地管理网站缓存。最新版本为2.1.0。
     
  • 快速刷新Windows图标缓存的方法
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    本文介绍了如何快速刷新Windows操作系统的图标缓存，提供了解决图标显示问题的有效方法和步骤。 我编写了一个小脚本，用于刷新Windows系统图标缓存。当某些程序的图标变成白色或显示异常时，这个脚本非常有用。
     
  • Vue中使用KeepAlive缓存页面并刷新数据的方法
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    本文介绍了在Vue项目中如何利用KeepAlive组件来缓存页面，并结合示例讲解了动态更新和刷新缓存页面数据的具体方法。 在实现这个功能的业务场景下，用户从A页面点击新建列表按钮后进入B页面进行数据填写，并通过确认添加按钮将这些数据带回至A页面以填充到列表（数组）中。支持多条记录的创建与编辑：当点击某一条记录时会跳转至编辑界面，在完成修改并返回A页面之后，需要更新对应的那条数据。 考虑到这是在路由组件之间进行的操作，最初考虑了以下几种方案： 1. 使用sessionStorage作为本地存储； 2. 通过路由参数传递值； 3. 利用兄弟组件间通信机制传输信息。 鉴于添加完成后用户若采用回退操作，则整个页面将被关闭。因此，如果选择使用路由跳转的方式实现数据传递的话，会遇到回到编辑界面的问题，这使得该方案不适用于当前需求场景。 在尝试sessionStorage时发现，在没有额外处理的情况下它也会携带之前的历史记录信息。 综上所述，最终决定采用兄弟组件之间的传值方式来解决这个问题。
     
  • 双缓冲屏幕刷新缓慢的代码问题
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    本文探讨了双缓冲技术在处理屏幕刷新时遇到的性能瓶颈，并提供了优化代码以提高渲染效率的解决方案。 在IT领域特别是在游戏开发、图形用户界面（GUI）设计或高性能计算方面，双缓存技术被广泛应用以优化屏幕刷新速度并提供流畅的用户体验。以下是对可能导致双缓存屏幕刷新慢的原因及其解决方案的详细解释： 1. 双缓存机制：这是一种常用的性能提升策略，利用两个缓冲区交替更新和显示数据来避免视觉撕裂现象，并提高画面连续性。 2. 缓冲管理：在使用双缓存时，合理的缓冲切换是关键。如果处理不当，可能会导致屏幕闪烁或卡顿问题。这通常是因为旧的缓存尚未完全更新而新的缓存就开始显示造成的。 3. 渲染效率：低效的渲染代码会导致刷新速度减慢。可以通过减少不必要的计算、采用高效的算法以及避免冗余绘制调用来优化性能。 4. 线程同步：双缓冲机制往往涉及多线程操作，因此正确处理线程间的同步问题非常重要。这包括解决锁竞争和死锁等问题，并确保有正确的同步机制来保证程序的正常运行。 5. 内存分配：频繁地进行内存分配与释放会增加系统开销并影响性能表现。通过使用内存池管理或预先分配内存可以降低这种影响。 6. GPU优化：对于使用GPU进行渲染的应用，理解其工作原理和特性（如批处理、纹理贴图等）可以帮助进一步提升效率。同时保持最新的驱动程序也能改善整体性能。 7. 帧率控制：合理限制帧率上限有助于节约资源并提高响应速度。例如通过启用垂直同步来与显示器的刷新频率保持一致，可以避免过度渲染的问题。 8. 性能分析工具：利用专业的性能分析软件（如Visual Studio中的分析器或Android系统的Systrace）可以帮助识别代码瓶颈，并根据需要进行针对性优化。 解决双缓存屏幕刷新慢问题通常需要从多个角度综合考虑并经过调试、测试和不断调整才能达到最佳效果。
     
  • TabLayout+ViewPager+Fragment 带缓存功能，首次点击tab时刷新，仅更新当前fragment...
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    本项目实现了一个带有缓存机制的TabLayout结合ViewPager和Fragment的Android导航方案。当用户首次点击某个标签页时会触发数据加载与刷新，之后切换则只会更新对应的Fragment内容，有效提升用户体验并减少不必要的资源消耗。 使用Tablayout+Viewpager+Frgment实现ViewPager的缓存功能，并确保首次点击标签页时进行刷新操作，而在第二次及之后的点击则直接加载缓存内容且不会自动刷新，除非主动触发刷新操作。可以参考相关原理文档来深入理解这一机制的具体实现方式。
     
  • Spring Cache（根据Key值更新缓存）
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    简介：本文介绍如何使用Spring Cache通过特定的Key值来动态更新缓存数据，提高应用效率和响应速度。 使用spring-cache对方法进行缓存，并探讨如何通过key更新特定的缓存。
     
  • Redis本地缓存和Redis缓存的区别
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    本文介绍了Redis在不同场景下的应用，详细解析了Redis本地缓存与分布式缓存的概念、实现方式及其优缺点，帮助开发者理解两者的区别。 Redis是一种高性能的键值数据存储系统，在分布式缓存、数据库和消息队列等领域有着广泛的应用。本段落将探讨本地缓存与Redis缓存的区别及其各自的特点。 首先，我们需要了解什么是本地缓存。本地缓存在应用程序内存中存储数据（如Java中的HashMap或Guava Cache），这种方式的优点在于读取速度快且没有网络延迟的问题。但其缺点也很明显：由于缺乏跨应用实例的数据共享机制，可能导致数据不一致性；此外，在应用重启或者服务器故障后，所有在本地缓存中的数据都会丢失。 相比之下，Redis是一种远程的Key-Value数据库系统，它将数据存储于独立的服务端上，并能为多个应用程序提供持久化且可共享的缓存服务。由于支持诸如字符串、哈希表等丰富的数据结构以及事务处理等功能，使得其在复杂业务场景中表现出色。然而，与本地缓存相比，Redis需要通过网络进行通信，在读写速度方面稍逊一筹；不过可以通过设置合理的缓存策略（如LRU或LFU）和主从复制、分片等技术来优化性能。 实际应用时，本地缓存通常适用于短期频繁访问且对数据一致性要求不高的场景，例如用户的session信息。而Redis则更适合处理大量数据并需要高可用性和持久化的场合，或者在多个应用程序间共享缓存的需求。 针对数据库的缓存策略，“双写”模式是一种常见的选择：即同时更新数据库和缓存；但该方法可能会导致短暂的数据不一致性问题。为了解决这个问题，可以采用“写后读”的方式，在确认数据成功写入后再进行读取操作以确保一致性和可靠性。此外，Redis还提供了诸如“Cache Aside”、“Write Behind”等策略供选择。 在分布式环境中，通过主从复制机制来实现数据冗余：由一个主节点负责处理所有读写请求，并将变更同步给多个从节点作为备份；当主节点出现故障时可以迅速切换到备用的从节点以保证服务连续性。此外，Sentinel哨兵系统或Cluster集群技术可用于自动检测和恢复故障，进一步提高系统的高可用性和可靠性。 “RedisCache-master”可能是一个包含有关如何配置及使用Redis缓存相关代码示例的项目源码仓库，并且可能会展示与本地缓存结合使用的实践案例。 总体来说，在选择适合的应用场景中，了解两种方式的工作原理是关键。理解它们各自的优缺点有助于我们更好地设计和优化系统的数据存储访问策略；同时掌握Redis的各种高级特性及最佳实践也能有效提升系统性能和稳定性。