https證書獲取的方法及好處
獲取 HTTPS 證書的多種方法及其優勢 🔒✨ 在現代互聯網環境中，HTTPS 已成為保障網站安全的基本標準。獲取 HTTPS 證書 不僅能提升網站的安全性，還能增強用户信任度和提升搜索引擎排名。本文將詳細介紹獲取 HTTPS 證書 的幾種常見方法及其各自的優勢，並通過圖表和流程圖幫助理解其工作原理。 獲取 HTTPS 證書的方法 🛠️ 1. 購買商業證書 💼 購買商業證書 是獲取 HTTP
昵稱 藍易雲
動態
基於Rust開發git-cryptx與Obsidian實現加密多機同步的寫作方案
「知識管理的盡頭，是安全與效率的平衡」—— 你的每一份筆記都值得被加密保護 痛點直擊：為什麼需要加密同步？ Obsidian的好用程度不必多説（個人心目中最佳），然而官方同步服務年費高達 48~96 美元，且對隱私敏感用户而言，將筆記明文存儲在第三方平台存在風險。 使用 Obsidian Git 插件同步方案雖然免費，但安全性存在兩大硬傷： 隱私泄露：配置文件、日記、賬號密碼等敏感內容以
昵稱 獨立開發愛好者
戴着鐐銬跳舞：數字化生存時代如何重建生活秩序？
左手插着輸液管，右手還在瘋狂敲擊鍵盤改方案——25歲設計師小周的第七次急診室加班，換來病歷本上"自主神經功能紊亂"七個大字。這不是個例，而是996、短視頻、信息轟炸三重絞殺下的集體生存危機。本文將帶你看透混亂真相，用數字工具奪回人生掌控權。 一、秩序感崩塌：現代人的精神失重 神經學家實錘，人腦根本不是多線程CPU，當你邊回微信邊寫方案，錯誤率會像坐火箭般飆升——這就是你總忘關燃氣灶的科學解釋
昵稱 睿智的炒蘑菇
FIFO 緩存算法很簡單，但也可以聊挺久
作者：秦懷 1 簡介 計算機科學領域的任何問題都可以通過增加一個間接的中間層來解決，這句話就是整個計算機軟件以及系統設計中的核心思想，而緩存對這一思想的一種實踐。 緩存，總歸會受到存儲空間的限制，當緩存的空間不足的時候，如果在保持一定系統文檔的情況下，還能兼顧到緩存命中率呢？這就需要我們選擇合適的緩存淘汰算法。 緩存淘汰算法種類比較多，我們本次主要介紹 FIFO： 先進先出，類似隊列的特性，淘汰緩
昵稱 秦懷雜貨店
從緩存到分佈式緩存的那些事
作者：秦懷 1 緩存前世今生 1.1 故事從硬件開始 Cache 一詞來源於 1967 年的一篇電子工程期刊論文。其作者將法語詞“cache”賦予“safekeeping storage”的涵義，用於電腦工程領域。當時沒有 Cache，CPU 和內存都很慢，CPU 直接訪問內存。 Intel 80386芯片組增加了對可選的 Cache 的支持，高級主板帶有 64KB，甚至高端的 128KB W
昵稱 秦懷雜貨店
DNS緩存—互聯網高效運行的幕後功臣
在當今數字化時代，互聯網已經滲透到我們生活的方方面面。當我們在瀏覽器中輸入一個網址，瞬間就能訪問到對應的網站，這背後DNS緩存功不可沒。 DNS緩存是一種優化域名解析過程的機制。我們知道，互聯網上的計算機通過IP地址來相互識別和通信，但IP地址是一串難記的數字，於是域名應運而生。 一、DNS緩存有什麼作用? 1、提升訪問效率 在網絡訪問中，首次訪問某個域名時，設備需向DNS服務器發起查詢以獲取對應
昵稱 帝恩思
python文件緩存庫requests_cache用法解析
requests_cache（專門用於 HTTP 請求的緩存庫；支持 SQLite、Redis、文件系統等多種存儲後端；非常適合緩存 HTTP GET 請求的內容。） 同類數據緩存庫：diskcache、joblib 參考資料： https://blog.csdn.net/weixin_46275180/article/details/116459413 https
昵稱 曼巴
高併發問題解決方案
高併發問題是指系統需要處理大量用户請求或大量併發操作時所面臨的挑戰，通常表現為請求量大、處理時間長、響應速度慢、資源耗盡等問題。為了應對高併發場景，系統需要設計成能夠高效地處理併發請求，並確保系統的穩定性和可擴展性。以下是一些常見的解決高併發問題的方法和技術： 1. 負載均衡 目的：分擔單個服務器的壓力，提高系統處理能力。 實現方式： 應用層負載均衡：使用負載均衡器（如 N
昵稱 今夜有點兒涼
某訊一面，有點難度
今天分享的是訓練營的朋友在某訊外包的面經，他在面完後跟我説：數據一致性策略好久沒問,有點忘了，所以這一塊答的不太好。 我一直都會和大家強調複習的重要性，尤其是這種常見的問題。看看下面的問題你都能答得上來嗎？ 基礎部分 - MYSQL和Redis 一、MySQL索引分類 普通索引（INDEX） 這是最基本的索引類型，它沒有任何限制。它可以創建在任何數據類型的列上，主要目的是加
昵稱 王中陽講編程
Alluxio 聯手 Solidigm 推出針對 AI 工作負載的高級緩存解決方案
作者：Wayne Gao, Yi Wang, Jie Chen, Sarika Mehta Alluxio 作為全球領先的 AI 緩存解決方案供應商， 提供針對 GPU 驅動 AI 負載的高速緩存。其可擴展架構支持數萬個節點，能顯著降低存儲帶寬的消耗。Alluxio 在解決 AI 存儲挑戰方面的前沿技術在很大程度上推動了大語言模型( LLM )在全球範圍內的成功。 “Solidigm 和 Allu
昵稱 Alluxio
XXL-CACHE v1.1.0 ｜ 多級緩存框架
Release Notes 1、【升級】項目重構升級；定位 多級緩存框架，高效組合本地緩存和分佈式緩存(Redis+Caffeine)，支持“多級緩存、一致性保障、TTL、Category隔離、防穿透”等能力，提供高性能多級緩存解決方案。 2、【重構】高性能系統重構設計，底層設計L1(Local)+L2(Remote)多級緩存模型，除分佈式緩存之外前置在應用層設置本地緩存，高熱查詢前置本地處
昵稱 xuxueli
XXL-CACHE v1.2.0 ｜ 多級緩存框架
Release Notes 1、【增強】多序列化協議支持：針對L2緩存，組件化抽象Serializer，可靈活擴展更多序列化協議； 2、【優化】移除冗餘依賴，精簡Core體積； XXL- CACHE 快速接入示例 代碼參考github倉庫 /test 目錄：https://github.com/xuxueli/xxl-cache/tree/master/xxl-cache-samples
昵稱 xuxueli
Alluxio Enterprise AI 3.5 發佈，全面提升AI模型訓練性能
近日，Alluxio 發佈 Alluxio Enterprise AI 3.5 版本。該版本憑藉僅緩存寫入模式 ( Cache Only Write Mode )、高級緩存管理策略以及 Python 的深度集成等創新功能，大幅加速 AI 模型訓練並簡化基礎設施運維，助力企業高效處理海量數據集、優化 AI 工作負載性能。 AI 驅動的工作負載常因海量的數據管理複雜度高導致效率瓶頸以及訓練週期延長。
昵稱 Alluxio
用裝飾器模式實現多層緩存：讓PHP應用更快更穩
為什麼要做多層緩存？ 想象這樣一個場景：你的PHP應用每次訪問數據庫都要花1秒鐘，用户抱怨頁面加載太慢。這時候你會想到加緩存——但只用一層緩存夠嗎？ 比如： 內存緩存雖然快，但重啓服務數據就沒了 Redis緩存能持久化，但網絡請求也有開銷 文件緩存最可靠，但磁盤讀寫速度有限 多層緩存的思路很簡單： 把最快的緩存放在最前面，就像快遞櫃一樣—— 優先從內存取（速度最快） 內存沒有
昵稱 蘇琢玉
StarRocks 主鍵（Primary Key）深度解析
一、StarRocks 產品簡介 StarRocks 是一款高性能分析型數據庫，專為海量數據的實時分析而設計。作為新一代湖倉（Lakehouse）加速引擎，StarRocks 融合了 MPP 架構和列式存儲引擎的優勢，能夠支持億級數據秒級查詢響應。 核心特性： 全面的數據模型：支持明細模型、主鍵模型和聚合模型，滿足多樣化業務場景 實時數據分析：提供高效的數據導入與更新能力，支持實時數據處理
昵稱 鏡舟科技
【深度揭秘】Caffeine 緩存引發的內存泄漏全攻略：從根源到解決方案
前言 大家好！今天我要和你們分享一個在 Java 開發中常見但又容易被忽視的問題：Caffeine 緩存引起的內存泄漏。作為目前 Java 生態中性能最強的本地緩存庫，Caffeine 被廣泛應用於各種項目中。但是，如果使用不當，它可能會變成你係統中的"內存黑洞"。 在這篇文章中，我會用通俗易懂的語言，結合實際案例，深入分析 Caffeine 緩存可能導致的內存泄漏問題，並提供針對性的解決方案。無
昵稱 異常君
Java 中的 Integer 緩存池：背後的性能優化機制解析
還記得第一次遇到這種情況嗎？你寫了一段比較兩個 Integer 對象的代碼，有時候==返回 true，有時候卻返回 false，明明看起來是相同的值。這並非 Java 的"陷阱"，而是 Integer 緩存池在默默工作。我第一次遇到這個問題時，足足調試了半小時才恍然大悟。今天，我們就來深入瞭解這個經常被忽視卻又至關重要的 Java 性能優化機制。 什麼是 Integer 緩存池？ Integer
昵稱 異常君
詳解分佈式緩存不一致性的所有情況！除了分佈式緩存外，其它場景又是如何解決緩存一致性的呢？
[toc] 引言 持久化層和緩存層的一致性問題也通常被稱為「雙寫一致性問題」，“雙寫”意為數據既在數據庫中保存一份，也在緩存中保存一份。對於一致性來説，包含強一致性和弱一致性，強一致性保證寫入後立即可以讀取，弱一致性則不保證立即可以讀取寫入後的值，而是儘可能的保證在經過一定時間後可以讀取到，在弱一致性中應用最為廣泛的模型則是最終一致性模型，即保證在一定時間之後寫入和讀取達到一致的狀態。 我們一般會
昵稱 牛肉燒烤屋
聊聊JetCache的CachePenetrationProtect
序 本文主要研究一下JetCache的CachePenetrationProtect CachePenetrationProtect com/alicp/jetcache/anno/CachePenetrationProtect.java @Documented @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) @Target({ElementType.METHOD, Ele
昵稱 codecraft
聊聊JetCache的緩存構建
序 本文主要研究一下JetCache的緩存構建 invokeWithCached com/alicp/jetcache/anno/method/CacheHandler.java private static Object invokeWithCached(CacheInvokeContext context) throws Throwable {
昵稱 codecraft
聊聊redisson的lockWatchdogTimeout
序 本文主要研究一下redisson的lockWatchdogTimeout lockWatchdogTimeout redisson/src/main/java/org/redisson/config/Config.java private long lockWatchdogTimeout = 30 * 1000; /** * This parameter is o
昵稱 codecraft
聊聊redisson的RLock的unlock
序 本文主要研究一下redisson的RLock的unlock RLock org/redisson/api/RLock.java /** * Redis based implementation of {@link java.util.concurrent.locks.Lock} * Implements re-entrant lock. * * @author Nikita Koksh
昵稱 codecraft
分享四個關於網站緩存的技巧
一、熱點數據預加載 // 使用Redis HyperLogLog統計訪問頻率 public void recordAccess(Long productId) { String key = "access:product:" + productId; redis.pfadd(key, UUID.randomUUID().toString()); redis.
昵稱 粗眉毛的硬盤
Redis運維問題解決：隊列堆積故障
這篇文章開始小亦平台會持續給大家科普一些運維過程中常見的問題解決案例，運維朋友們可以在常見問題及解決方案專欄查看更多案例。 問題概述 2024年3月1日，某客户反饋Redis隊列堆積導致應用卡頓。系統環境如下： 操作系統：Linux Redis版本：4.0.10 架構：Sentinel 經排查，系統因內存不足觸發Swap交換分區，嚴重拖慢Redis性能。 問題分析 分
昵稱 小亦智能運維