react计算缓存

react计算缓存相关知识

• Android常见的内存缓存算法

  本片博客主要讲解以下两个问题介绍一下常见的内存缓存算法怎样实现这些算法大家应该对ImageLoader这个框架都不陌生吧，一个很强大的图片加载框架，虽然作者去年的时候已经停止维护了，但里面的许多东西还是值得我们去学习的。本篇博客讲解的内存缓存算法正是基于ImageLoader的实现基础之上的常见的几种缓存算法（1）LRU即Least RecentlyUsed，近期最少使用算法。也就是当内存缓存达到设定的最大值时将内存缓存中近期最少使用的对象移除，有效的避免了OOM的出现。（2）Least Frequently Used（LFU）对每个缓存对象计算他们被使用的频率。把最不常用的缓存对象换走。（3）、First in First out（FIFO）这是一个低负载的算法，并且对缓存对象的管理要求不高。通过一个队列去跟踪所有的缓存对象，最近最常用的缓存对象放在后面，而更早的缓存对象放在前面，当缓存容量满时，排在前面的缓存对象会被踢走，然后把新的缓存对象加进去。（4）、Simple time-based通过绝对的时间
• <计算机与网络篇 > HTTP 缓存机制

  接着上篇《<计算机与网络篇 > web缓存机制》，其细分出来四个缓存机制，而前端工程师能干预的也只有浏览器缓存这一项了，其中浏览器缓存又包括了 HTTP 缓存与应用层缓存，要讲 HTTP 缓存机制，我们首先讲讲关于浏览器缓存的一些基本知识。 既然是缓存，那肯定有储存的地方，具体上我们把 HTTP 请求的缓存空间分为这么四大类： HTTP 的缓存空间 Service Worker Service Worker 是独立于当前页面的一段运行在浏览器后台进程里的脚本，是一条单独的线程。它的特性将包括推送消息，
• 缓存相关的常见名词概念和缓存算法

  常见名词： 1. 缓存 2. 命中 3. 丢失 4. 缓存算法（缓存策略） 5. 存储成本 6. 失效 缓存算法： 1. Least Frequently Used (LFU) 2. Least Recently Used (LRU) 3. Least Recently Used2 (LRU2) 4. Two Queue (2Q) 5. ... 具体内容见思维导图：https://github.com/i2it/
• <计算机与网络篇 > web缓存机制

  前端面试除了常见的JS与CSS，也会问一些有关于计算机基础，网路通信类的知识，比如：缓存机制，常见的状态码，三次握手等等，这一篇我们来介绍有关于缓存机制的问题。 缓存机制是一个很大的概念，我们身为前端工程师针对的应该是web端的缓存机制问题，当面对如何优化网站时亦可加入此项于与补充，首先我们先介绍web缓存机制有哪些种类： 1. 数据库缓存 web在向应用服务器读取数据并展示到浏览器的过程中会多次向数据库请求（一般我们存储数据时，都是使用 RDBMS - 关系型数据库），随着数

react计算缓存相关课程

• Mybatis缓存详解 基于mybatis 3.5.1版本，全面介绍mybatis一级缓存、二级缓存以及自定义缓存的使用方法、实现原理、应用场景、优缺点等，并进行现场验证

  讲师：西昆仑 初级 7503人正在学习

• Bitmap高效缓存 本门课程会介绍Bitmap相关知识点及如何高效加载，还会介绍Android缓存策略，通过综合前面所学模仿ImageLoader实现图片高效加载功能。

  讲师：qndroid 中级 6703人正在学习

• React劲爆新特性Hooks 重构旅游电商网站火车票PWA 课程先带你细数最近一年来React的新特性，如Hooks、Redux API，让你从头理解Hooks对传统React开发方式的革命性改变。再利用所学知识，在不同场景下，重构旅游电商网站火车票系统，并使用PWA实现堪比原生APP体验的应用。

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react计算缓存相关教程

• 4. 缓存算法 什么是缓存算法？缓存是一个临时存储数据的地方，但是，这个地方可金贵的很，咱们可不能让那些不经常使用的、过期的数据长时间待在里面。所以，必须有一种机制能随时检查一下缓存中的数据，哪些数据是可以继续待在里面的，哪些数据需要移出去，给新来者挪出空间的，这就是所谓的缓存算法。常用的缓存算法：LRU ： Least Recently Used ，最近最少被使用的，每个缓存对象都记录一个最后使用时间；LFU ： Least Frequently Used ，最近使用频率最少；FIFO： First in First Out ，这个简单，定时清理时，先来的，先离开。Session 和 SessionFactory 对象也提供的有与缓存管理有关的方法，方便开发者可以随时按需清除缓存。如 evict（） 等方法。上一节课介绍 EHCache 缓存框架时，就要使用它的配置文件，其配置内容就是设置如何管理缓存。
• 3. 存储缓存 说到存储缓存就更复杂了，因为这还会涉及到文件系统，如果你对这些不是很了解可以试着了解一下，如果不太明白可以先略过，随着你在计算机行业的沉淀，慢慢就会理解这个，这属于 Sass 的源代码和设计思想范畴。Sass 会缓存已经解析的文档，以便可以重用它们，这样就不用再次对这些文档进行解析，这个就很像我们所熟知的 http 缓存。一般来说 Sass 会把缓存存储在文件系统上，并且会通过 cache_location 标识其存储位置，如果你想更改缓存的位置或者其他相关的选项，首先你需要有对文件的读写权限，然后在进程之间共享缓存，同时 Sass 为我们提供了配置项来修改这些。我们可以在命令行中使用 –cache-location 来更改缓存存储的位置，以便在后面的调用中运行的更快，这需要 Ruby 环境，用法如下：$ sass --cache-location=/global/my-cache style.scss style.css除了上面的配置外，我们还可以通过在命令行中使用 --no-cache 来取消 Sass 对解析文件的缓存，这同样需要 Ruby 环境，用法如下：$ sass --no-cache style.scss style.css
• 4. 使用 Redis 缓存 Ehcache 依然是 Java 进程内的缓存框架，受限于 JVM 整体的内存分配策略。如果是大型系统，缓存的数据量特别大，且性能要求很高，可以考虑直接使用 Redis 作为缓存。Redis 可以采用单机、主备、集群等模式，视乎具体项目需求决定即可。目前各大云计算厂商均提供商用版的 Redis 缓存服务，性能卓越且接入简单快速。本节简单地演示 Spring Boot 中使用 Redis 单机缓存的方法，真实生产环境中建议至少使用主备类型的 Redis 实例。华为云提供的缓存服务
• 5. 计算属性 VS 方法 如果不使用计算属性，在 methods 里定义了一个方法，也可以实现相同的效果，甚至该方法还可以接受参数，使用起来更灵活。例如：571代码解释：第 8-10 行，我们定义了一个方法 totalPrice，它的返回值是商品的单价和数量相乘得到的总价，在 html 模板中，我们直接用插值表达式 {{ totalPrice() }} 来获得商品的总价，然后渲染到页面上。既然 methods 同样可以解决模板中复杂逻辑计算的问题，那么为什么还需要使用计算属性呢?原因就是：计算属性是基于它的依赖缓存的。前面我们介绍过，计算属性的改变取决于其所依赖数据的变化，所以只要依赖数据不发生改变，计算属性就不会更新。当我们重复获取计算属性时它也不会重复计算，只会获取缓存的值。而我们每次调用 methods 都会重新计算一遍，这样将会消耗一部分性能。当然，如何你不希望对数据进行缓存，那么可以用方法来代替。
• 3.4 边缘计算 CDN 的发展不断在变更，从早期的静态内容，到后面的支持动态内容的加速，再到后面有了边缘计算的概念（CDN 和边缘计算是一种很好的结合，但是边缘计算的概念不限于此）。早期可能是简单的把视频内容缓存到 CDN 服务器，如借助边缘计算可以实现在近端对视频的压缩和解压缩等操作，就可以进一步降低传输到网络带宽，达到加速的目的。
• 2.2 缓存雪崩 面试官提问： Redis 的缓存雪崩是什么意思？有什么解决方案？题目解析：正如上文的分析，缓存的核心作用是为底层数据库挡住大部分的外部流量，减轻数据库的压力。（缓存雪崩图示）如果缓存因为某种原因失效，例如 Redis Server 宕机或者在某个时间段大量的缓存 Key 过期，原本被缓存过滤的流量会直接打到数据库上，给数据库造成压力，严重情况下可能导致数据库宕机。预防缓存雪崩也有多种方案：（1）保证 Redis 的高可用，例如搭建 Redis Cluster，维护多集群。（2）对服务请求进行限流，例如使用 Java 的 Hystrix 库，Hystrix 能够提供熔断、限流、降低三种手段保证当极端情况发生时，打到数据库的请求流量不会超过数据库的承受能力。熔断：Hystrix 记录某个接口的请求失败率，当失败率过高之后，拒绝后续请求，直接给出一个预设返回值；限流：当请求 QPS 超过缓存的能力或者预先计算的上限后，将后续的的请求放入缓存队列，防止请求高并发打进业务逻辑代码；降级：对于被拒绝访问的请求，直接返回一个预设结果。降级最常见的应用例子是，电商秒杀的场景，当并发数超过业务服务能够承受的阈值后，请求直接被网关层拦截，返回 "当前人数太多，请稍后重试" 的提示文案。总结来说，预防缓存雪崩的本质方案有：加锁：加锁只是为了降低并发打到数据库的流量，并没有提高系统的吞吐量，当有 100 个用户请求过来时，每次只能处理 1 个请求，用户体验差，生产环境基本不使用加锁方案；队列：Hystrix 限流的本质就请求放入缓存队列，依次请求，生产环境必备方案；拒绝服务：当请求超过队列能够处理的范畴后，直接拦截用户请求，用户体验也差，一般是生产环境的兜底方案。

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