1.④优雅的缓缓存缓存框架：SpringCache之多级缓存
2.简单概括Linux内核源码高速缓存原理（图例解析）
3.基于Spring Cache实现二级缓存(Caffeine+Redis)
4.缓存cache的主要作用是什么?
5.CPU缓存(Cache)背后的运行逻辑2-缓存存放内存数据的规则
6.沉浸式go-cache源码阅读！
④优雅的缓存框架：SpringCache之多级缓存
多级缓存策略能够显著提升系统响应速度并减轻二级缓存压力。本文采用Redis作为二级缓存，缓缓存Caffeine作为一级缓存，存源通过多级缓存的缓缓存设计实现优化。
首先，存源分销平台平台源码进行多级缓存业务流程图的缓缓存声明，并通过LocalCache注解对一级缓存进行管理。存源具体源码地址如下。缓缓存
其次，存源自定义CaffeineRedisCache，缓缓存进一步优化缓存性能。存源相关源码地址提供如下。缓缓存
为了确保缓存机制的存源正确执行，自定义CacheResolver并将其注册为默认的缓缓存cacheResolver。具体实现细节可参考以下源码链接。
在实际应用中，通过上述自定义缓存机制，能够有效地提升系统性能和用户体验。为了验证多级缓存优化效果，我们提供实战应用案例和源码。相关实战案例和源码如下链接。
实现多级缓存策略的完整源码如下：
后端代码：<a href="github.com/L1yp/van-tem...
前端代码：<a href="github.com/L1yp/van-tem...
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简单概括Linux内核源码高速缓存原理（图例解析）
高速缓存(cache)概念和原理涉及在处理器附近增加一个小容量快速存储器(cache)，基于SRAM，由硬件自动管理。其基本思想为将频繁访问的数据块存储在cache中，CPU首先在cache中查找想访问的数据，而不是直接访问主存，以期数据存放在cache中。
Cache的基本概念包括块（block），CPU从内存中读取数据到Cache的时候是以块（CPU Line）为单位进行的，这一块块的数据被称为CPU Line，是CPU从内存读取数据到Cache的单位。
在访问某个不在cache中的block b时，从内存中取出block b并将block b放置在cache中。放置策略决定block b将被放置在哪里，Clion阅读源码而替换策略则决定哪个block将被替换。
Cache层次结构中，Intel Core i7提供一个例子。cache包含dCache（数据缓存）和iCache（指令缓存），解决关键问题包括判断数据在cache中的位置，数据查找(Data Identification)，地址映射(Address Mapping)，替换策略(Placement Policy)，以及保证cache与memory一致性的问题，即写入策略(Write Policy)。
主存与Cache的地址映射通过某种方法或规则将主存块定位到cache。映射方法包括直接(mapped)、全相联(fully-associated)、一对多映射等。直接映射优点是地址变换速度快，一对一映射，替换算法简单，但缺点是容易冲突，cache利用率低，命中率低。全相联映射的优点是提高命中率，缺点是硬件开销增加，相应替换算法复杂。组相联映射是一种特例，优点是提高cache利用率，缺点是替换算法复杂。
cache的容量决定了映射方式的选取。小容量cache采用组相联或全相联映射，大容量cache采用直接映射方式，查找速度快，但命中率相对较低。cache的访问速度取决于映射方式，要求高的场合采用直接映射，要求低的场合采用组相联或全相联映射。
Cache伪共享问题发生在多核心CPU中，两个不同线程同时访问和修改同一cache line中的cms源码分享不同变量时，会导致cache失效。解决伪共享的方法是避免数据正好位于同一cache line，或者使用特定宏定义如__cacheline_aligned_in_smp。Java并发框架Disruptor通过字节填充+继承的方式，避免伪共享，RingBuffer类中的RingBufferPad类和RingBufferFields类设计确保了cache line的连续性和稳定性，从而避免了伪共享问题。
基于Spring Cache实现二级缓存(Caffeine+Redis)
在探索缓存优化之道时，硬编码使用缓存的方式显得不够优雅。面对查询效率的提升需求，我们通常会采用缓存策略。然而，这种方式在业务逻辑与缓存操作之间引入了不必要的耦合，导致代码的复杂性和维护成本上升。Spring Cache的引入，为这一问题提供了优雅的解决方案。
Spring Cache是Spring-context包提供的组件，允许通过注解方式使用缓存。它定义了标准接口，如Cache和CacheManager，使得缓存的管理与业务逻辑分离，提高代码的可读性和可维护性。
Spring Cache的核心接口包括Cache和CacheManager。Cache接口定义了缓存的基本操作，如存储、读取和清理；CacheManager接口则负责创建Cache实现bean，并提供基于缓存名进行隔离的功能。
在Spring Cache中，常用注解有@Cacheable、@CacheEvict、@CachePut和@Caching。@Cacheable用于查询数据的方法，@CacheEvict用于清除缓存，@CachePut用于更新缓存，而@Caching则允许在一个方法上配置多种注解。
为了进一步提升性能，eventbus源码讲解我们引入了二级缓存的概念。一级缓存通常位于应用内部，如使用Caffeine作为高速缓存，而二级缓存则利用像Redis这样的远程存储。这种设计通过减少对远程缓存的频繁访问，显著降低了网络开销。
实现二级缓存时，需要考虑一致性、空值存储、缓存预热、存储数量上限、过期策略等关键问题。Caffeine作为高性能缓存库，提供了一种简洁的解决方案。它支持手动、同步加载和异步加载的写入策略，以及基于大小、时间或引用的缓存值清理策略。
统计信息的记录、高效的缓存淘汰算法、底层数据存储采用ConcurrentHashMap（结合了JDK8的优化）都是Caffeine的关键特性。LRU、LFU和FIFO等算法被用于缓存淘汰，其中W-TinyLFU算法结合了LRU和LFU的优点，以实现高命中率和低内存占用。
在实际应用中，结合Spring Cache与Caffeine实现二级缓存时，还需考虑分布式节点的一致性问题。通过Redis的订阅/发布功能，可以实现对数据更新和删除操作的跨节点通知，从而确保缓存的一致性。引入Redis缓存，不仅简化了节点间通信的复杂性，还避免了依赖额外组件。
为了集成Caffeine缓存，可通过Maven引入相关依赖包，趋势追踪源码并在配置文件（如application.yml）中添加二级缓存相关配置。在启动类上使用@EnableCaching注解启用缓存功能，最后在需要缓存的方法上添加@Cacheable注解即可。
缓存cache的主要作用是什么?
缓存cache的主要作用在于加速数据访问，提升系统性能。在深入理解cache基本原理之前，必须认识到cache在CPU内部的RAM地位，它相较于外部内存更昂贵且容量较小，但其访问速度与CPU相匹配，能够显著提高程序性能并降低功耗。典型的CPU中，cache由多个层级构成，包括L1、L2等，数据访问遵循寄存器、L1 cache、L2 cache直至外部存储的层级结构。
在理解cache工作模式时，经典模式下，CPU在访问内存时会同时将虚拟地址发送给TLB和cache。TLB用于存储虚拟地址到物理地址的转换，处理器通过查找获得物理地址。如果发生TLB未命中，系统性能会受到严重惩罚，处理器需访问MMU并查询页表。相反，如果TLB命中，处理器快速获取物理地址，提升性能。
cache内部结构复杂，现代cache组织模式为“4路（way）组（set）相连模式”。cache需保存地址、数据和状态信息，包括valid/invalid、dirty等状态位。理解cache的关键概念如tag、index、way、set等。tag用于标识数据，cache线是主存连续空间的数据，包含有效数据的cache线处于valid状态。cache映射方式包括直接映射和组相联，直接映射简单直接，但可能导致高速缓存颠簸，而组相联通过增加高速缓存行替换的几率，提高性能。
TAB（Translation Lookaside Buffer）用于缓存已经翻译好的页表项，减少访问页表的次数，提高性能。TLB命中率与容量成正比，合理的TLB容量能有效减少TLB未命中的情况，特别是对于大型应用程序，使用大页可以减少TLB未命中次数。
虚拟cache和物理cache是两种访问模式。虚拟cache在CPU内部使用虚拟地址寻址高速缓存，而物理cache则在获得物理地址后查询高速缓存。物理cache需要额外的延迟以查询MMU和TLB，增加了流水线延迟。
掌握这些概念和原理，对于提升程序性能、优化Linux系统具有重要意义。深入理解cache机制，结合实践，能有效提高编程效率和系统性能。
CPU缓存(Cache)背后的运行逻辑2-缓存存放内存数据的规则
上篇文章我们介绍了缓存的基本概念、容量、延时和架构，以及Cache的最小存储单位Cache Line。我们还探讨了伪共享问题和缓存行对齐技术。
本文将重点讨论缓存存放内存数据的规则。
当Cache从内存中取数据后，如何存储这些数据呢？目前主要有三种存放机制：全映射、直接映射和组映射机制。
全映射Cache（Fully associative cache）：
首先，全映射的概念相对简单。当Cache从内存中取到一个Cacheline后，会检查是否有空位可以存储，如果有空位就直接存储，如果没有空位，就会按照一定的替换规则替换掉旧数据，将新数据存入可替换的位置。全映射的“全”表示内存中的数据可以存储在Cache中的任何位置。
直接映射Cache（Direct-mapped cache）：
看完全映射后，我们再来看看直接映射。全映射虽然灵活，但查找起来比较麻烦。那么我们是否可以像整理书架一样整理Cache的存储空间呢？这里我们假设内存大小为4MB，Cache可以存储个Cache line，即4KB。接下来的一系列操作都基于这样的假设。
将内存分成若干块，每块大小与整个Cache相等，即4KB。这样，我们将整个内存分为块。然后，针对每一块，我们将其视为一个Cache，并在该块中按B（Cache line的大小）分成个小块，并给这些小块编号（方便理解）。对每个块都进行这样的操作。
这样看，整个内存被分为个大块，每个大块下有个小块，每个小块是字节，即一个Cache line的大小。划分完成后，每个大块下具有相同编号的小块存储在相同的Cache line中。这种Cache存放数据的方式称为直接映射。
组映射Cache（Set-associative cache）：
最后，我们来说说组映射。组映射是直接映射的一个加强版。许多“小内存”在争夺一个Cache line，竞争激烈。那么我们可以增加一些空间，将一个Cache line改为一组，例如2个Cache line。现在比较流行的有2路组映射、4路组映射和8路组映射技术。
组映射的原理如下：
组映射的好处是既可以保证查找过程中的低代价，又不像直接映射中的“小内存”竞争那么激烈。但缺点是仍存在缓存浪费，且随着路数增加，会制约CPU频率的提升。当然，组映射可以设计出流水线结构，由此出现的“路预测”技术将在后续文章中探讨。
沉浸式go-cache源码阅读！
大家好，我是豆小匠，这期将带领大家探索go-cache的内部实现，深入理解本地缓存机制，并分享一些阅读源码的实用技巧。
首先，我们从源码入手，Goland中仅需关注cache.go和sharded.go两个文件，总共行代码，是不错的学习资源。通过README.md，可以了解到包的使用方法。
创建缓存实例时，我们注意到它依赖于清理间隔，而非实时过期删除。这引出了一个问题：如何在逻辑上处理过期缓存？我们开始在cache.go中寻找答案。
首先，我们关注Cache结构体，它定义了整个缓存的框架。接下来，重点阅读New函数，这里使用了runtime.SetFinalizer来确保即使对象被设置为nil，清理协程的GC回收也受到影响。
通过源码解析，我们明白，如果清理协程与Cache对象关联，即使对象不再活跃，GC仍无法立即回收。再深入Get方法，你会发现，缓存失效并非通过key是否存在，而是通过item中的过期时间判断，定时清理主要为了释放存储空间。
最后，我们对常用的方法进行挑选，梳理cache类的成员变量和功能，通过创建图示的方式，来帮助我们更好地理解和记忆。值得注意的是，onEvicted是删除key的回调函数，而sharded.go是未公开的分片缓存实验代码。
JVM Code Cache代码缓存简介
在本文中，我们将深入探讨JVM的Code Cache 代码缓存。Code Cache，简单来说，是JVM中用于存储编译成本机代码的字节码的区域。每个可执行本机代码的块称为nmethod，可以是一个完整的或内联的Java方法。即时（JIT）编译器是代码缓存区的主要消费者，这也是为何有些开发者将其称为JIT代码缓存。
代码缓存的大小是固定的，当它满载时，JVM将不再编译额外代码，导致JIT编译器关闭。此时，会收到“CodeCache is full… The compiler has been disabled ”警告消息，从而影响应用程序性能。为解决此问题，可调整大小选项以增加ReservedCodeCacheSize，但通常这只是暂时解决方案。幸运的是，JVM提供UseCodeCache 刷新选项，用于控制代码缓存区域的刷新，当满足特定条件时释放占用空间。
为了监控代码缓存的使用情况，我们需要关注当前正在使用的内存大小。可使用–XX:+PrintCodeCache JVM选项获取代码缓存使用情况信息。此选项运行应用程序后，将显示类似输出，让我们理解各种值的含义。
分段代码缓存是从Java9版本开始引入的，JVM将代码缓存分为三个不同段，每个段包含特定类型的编译代码。这三个部分以不同方式处理各种编译代码，从而提高整体性能。例如，短命编译代码与长寿命代码分离，有助于提高方法清理器性能，因为它需要扫描更小的内存区域。
本文提供了一览JVM Code Cache的全面介绍，包括使用和调整选项来监控和诊断该内存区域。
