1.Դ?源码뻺??????
2.如何在Windows系统中使用.bat文件进行一键清理系统垃圾？
3.Vue 全站缓存之 keep-alive ： 动态移除缓存
4.android中 如何清理webview缓存？
5.增强Spring改造@CacheEvict，支持缓存批量模糊删除！缓存

Դ?清理뻺??????

       在深入理解Python的垃圾回收机制之前，首先需明确两个核心概念——内存泄漏与内存溢出。源码

       内存泄漏指的缓存是程序在使用完毕后，未能释放的清理柯林源码下载内存空间，导致这些空间长期被占用，源码造成系统资源浪费和性能下降。缓存而内存溢出则发生在程序请求分配内存时，清理因系统资源不足而无法得到满足。源码

       Python通过引用计数机制进行内存管理。缓存在C语言源码中，清理每个对象都拥有一个引用计数器，源码用于统计被引用的缓存次数。程序运行时，清理引用计数实时更新。当引用计数降为0时，对象将被自动回收，释放内存空间。使用sys.getrefcount()函数可以获取对象的引用计数值。

       然而，引用计数机制在处理循环引用时存在问题。仙剑诀游戏源码当两个对象相互引用，计数器无法降至0，导致内存泄漏。为解决此问题，Python采用标记-清除算法。该算法通过维护两个双端链表，分别存放需要扫描和已标记为不可达的对象。遍历容器对象，解除循环引用影响后，将未标记可达的对象移至回收列表。再次遍历时，移除未被引用的对象。

       为了提高垃圾回收效率，Python引入分代回收机制。基于对象存在时间越长，成为垃圾的可能性越小的假设，减少回收过程中遍历的对象数，从而加快回收速度。

       Python还通过缓存机制优化内存管理。当对象的引用计数为0时，不直接回收内存，发卡源码新增页面而是将其放入缓存列表中进行缓存。对于特定数据类型，如整数、浮点数、列表、字典、元组，Python分别采用free_list、缓存池和驻留机制进行优化，以减少内存分配和释放的开销，提高程序性能。

       具体来说，free_list机制用于缓存特定数据类型（如整数、浮点数）的内存地址，以便重复使用；缓存池预先创建并存储常用数据类型，如小整数、布尔类型、字符串；驻留机制通过字典存储相同值的变量，避免重复内存分配，实现内存节省。

       通过上述机制，idea插件修改源码Python的垃圾回收和缓存机制有效管理内存资源，提升程序运行效率，同时避免内存泄漏和内存溢出问题。

如何在Windows系统中使用.bat文件进行一键清理系统垃圾？

       对于那些寻求快速且安全地清理系统垃圾的用户，bat文件提供了一键解决方案。这个bat脚本可以帮助你轻松操作，无需担心会破坏正常文件。以下是具体步骤：

       首先，你需要将预先准备的源代码复制到记事本中（@echo off 开始，包含一系列删除系统临时文件、缓存、历史记录等操作的命令）。

       @echo off

       echo 正在清除系统垃圾文件，请稍等...

       接着，将记事本内容另存为 "一键系统垃圾清理.bat" 文件，保存在桌面以便随时访问。只需双击运行，脚本会开始执行删除操作，如删除临时文件、旧文件、回收站内容等，博乐达源码网址然后提示用户点击任意键结束清理过程。

       清理完成后，你的电脑运行速度将得到恢复。但请注意，确保在操作前正确命名和保存脚本，因为错误的命名或代码可能会导致问题。这个bat脚本源于网络，如需使用，请遵守版权规定，感谢原作者的贡献。

Vue 全站缓存之 keep-alive ： 动态移除缓存

       本文将探讨如何在 Vue 开发项目中实现全站缓存的动态管理，特别关注如何解决 keep-alive 组件在页面切换时的缓存问题。通常情况下，Vue 开发者会使用 Vuex 或 localStorage 进行页面间的数据存储与调用。然而，这种做法并不科学且缺乏优雅性。keep-alive 组件提供了一种保留组件实例的方法，但默认情况下，所有组件数据均被保留，这在用户前进操作时形成障碍。为了解决此问题，本文提出并实施了一个解决方案，通过直接操作 keep-alive 组件内部的缓存列表，实现组件的动态销毁，进而解决缓存问题。

       在文章开头，我们引入了一个记账项目的例子，以说明页面间互动行为的两种情况：用户前进和后退。keep-alive 组件在后退时能有效保留数据，但在前进时则无法实现进入新页面的预期效果。为解决这一问题，官方提供了 include 和 exclude 特性，允许开发者自定义哪些页面使用缓存。然而，这并没有解决如何根据需求灵活使用缓存的问题。因此，有人提出了在离开页面时销毁该页面的想法，但实验证明此法存在组件销毁而缓存仍存在的 bug。

       为解决这个问题，开发者研究了 keep-alive 的源代码，并在其中寻找了一个关键点：在组件销毁时判断其是否已被缓存，进而决定是否使用缓存。然而，这一尝试并未获得通过。因此，开发者转向寻找其他解决方案，并在打印组件变量的过程中发现了 keep-alive 组件的 cache 列表。通过在组件销毁前直接操作此列表，实现缓存的动态删除，问题迎刃而解。

       本文提出的解决方案提供了一种直接且暴力的方法，即在组件销毁前，寻找对应路由组件的 keep-alive 组件，然后控制其 cache 列表，以强制删除缓存。通过这一手段，可以有效解决 keep-alive 组件在页面切换时的缓存问题。文章最后，作者强调了 keep-alive 默认不支持动态销毁缓存的限制，并指出了解决方案的局限性。同时，作者预告了后续文章将深入讨论如何在前后页之间进行数据传递的解决方案。

android中 如何清理webview缓存？

       一、清除cookie

       public static void clearCookies(Context context) {

       // Edge case: an illegal state exception is thrown if an instance of

       // CookieSyncManager has not be created. CookieSyncManager is normally

       // created by a WebKit view, but this might happen if you start the

       // app, restore saved state, and click logout before running a UI

       // dialog in a WebView -- in which case the app crashes

       @SuppressWarnings("unused")

       CookieSyncManager cookieSyncMngr =

       CookieSyncManager.createInstance(context);

       CookieManager cookieManager = CookieManager.getInstance();

       cookieManager.removeAllCookie();

       }

       这是facebook sdk的源码，我不知道第一句到底起了什么作用？

       二、清除webview缓存，查看root过的手机data下的文件，会发现有这个东西：webview命名的东西

       删除保存于手机上的缓存.

       // clear the cache before time numDays

       private int clearCacheFolder(File dir, long numDays) {

       int deletedFiles = 0;

       if (dir!= null && dir.isDirectory()) {

       try {

       for (File child:dir.listFiles()) {

       if (child.isDirectory()) {

       deletedFiles += clearCacheFolder(child, numDays);

       }

       if (child.lastModified() < numDays) {

       if (child.delete()) {

       deletedFiles++;

       }

       }

       }

       } catch(Exception e) {

       e.printStackTrace();

       }

       }

       return deletedFiles;

       }

       打开关闭使用缓存

       //优先使用缓存：

       WebView.getSettings().setCacheMode(WebSettings.LOAD_CACHE_ELSE_NETWORK);

       //不使用缓存：

       WebView.getSettings().setCacheMode(WebSettings.LOAD_NO_CACHE);

       在退出应用的时候加上如下代码

       File file = CacheManager.getCacheFileBaseDir();

       if (file != null && file.exists() && file.isDirectory()) {

       for (File item : file.listFiles()) {

       item.delete();

       }

       file.delete();

       }

       context.deleteDatabase("webview.db");

       context.deleteDatabase("webviewCache.db");

       发现这个问题，一个朋友在iteye上问的：

       Android的CookieManager只提供了removeAllCookies方法，用来删除所有的cookie，有什么办法只删除和特定url关联的cookie呢？本来打算使用setCookie(url, value)将指定url关联的cookie设为空串，但试了一下发现这个方法只是在已有的基础上继续添加cookie，并不能重置已有的cookie。

       有朋友给打答案：

       /

       * 同步一下cookie

       */

       public static void synCookies(Context context, String url) {

       CookieSyncManager.createInstance(context);

       CookieManager cookieManager = CookieManager.getInstance();

       cookieManager.setAcceptCookie(true);

       cookieManager.removeSessionCookie();//移除

       cookieManager.setCookie(url, cookies);//指定要修改的cookies

       CookieSyncManager.getInstance().sync();

       }

增强Spring改造@CacheEvict，支持缓存批量模糊删除！

       在开发中，遇到一个需要批量模糊删除特定租户缓存的需求。常规的使用方式包括使用@CacheEvict注解清除指定的缓存key或全部缓存。然而，当需要按照租户的唯一TelnetID进行缓存分离时，常规的allEntries = true清空namespace下的所有元素方式已不再适用。因为这种操作将导致所有缓存数据清空，不符合需求。

       为了实现批量模糊删除，需要深入理解@CacheEvict注解的实现原理。通常，@CacheEvict是通过AOP（面向切面编程）实现的，核心类是CacheAspectSupport，其内部方法负责缓存的清理。通过对CacheAspectSupport类的源码分析，我们可以发现缓存清理的逻辑主要在processCacheEvicts方法中，该方法通过调用performCacheEvict方法进行实际的缓存清理。

       在processCacheEvicts方法中，performCacheEvict方法负责调用RedisCache类的evict和clear方法进行缓存清理。当allEntries为true时，调用的是clear方法，该方法以namespace:: *作为key规则进行模糊删除。这一发现为实现批量模糊删除提供了可能，我们可以通过修改evict方法，在namespace *中插入特定的TelnetID，从而实现目标。

       为了实现这一需求，需要重写RedisCache类中的evict方法，并集成RedisCache。同时，为了确保定制的RedisCacheResolver生效，需要将其注入到RedisCacheManager中。这涉及定义一个自定义的RedisCacheManagerResolver类，集成RedisCacheManagerResolver实现。

       在完成RedisCacheResolver的实现后，只需要在RedisConfig中管理自定义的RedisCacheManagerResolver。至此，批量模糊删除特定租户缓存的需求已得到解决。

       通过以上步骤，不仅实现了使用自定义注解进行模糊删除缓存，还深入理解了Spring Cache的实现机制，进一步优化了缓存管理流程。这一技术进阶策略不仅适用于当前问题的解决，也为未来的缓存优化提供了参考。