[Redis]缓存常见问题解决(缓存穿透、击穿、雪崩一文解决!通俗易懂、代码实战!手把手教你解决缓存问题三兄弟!)

Redis常见问题解决

要求

只用一种缓存技术，从实验点中挑一些试验进行试验原理。

1.缓存原理

目标：理解缓存的基本原理和工作机制。

实验步骤：

  1. 阅读各缓存技术机制的文档和官方资料。
  2. 实现一个简单的应用程序，模拟数据的读写和缓存操作。
  3. 观察实时操作日志，了解缓存的实际运行情况。

实验

  1. 缓存的基本原理主要围绕以下几个核心概念：

    • 时间局部性与空间局部性：缓存利用了程序访问数据的时间局部性和空间局部性，即如果一个数据被访问过，它很可能在不久的将来再次被访问；并且，如果一个数据被访问，其相邻的数据也可能很快被访问。

    • 高速存储介质：缓存通常位于更快的存储介质上，比如内存，相比硬盘等慢速存储，能显著提升数据访问速度。

    • 缓存命中与未命中：当请求的数据在缓存中存在时称为缓存命中，此时直接从缓存返回数据，无需访问较慢的后端存储；反之，如果数据不在缓存中，则称为缓存未命中，需要从后端加载数据并存储到缓存中，以便下次快速访问。

    • 缓存策略：包括但不限于LRU（Least Recently Used，最近最少使用）、LFU（Least Frequently Used，最不经常使用）和FIFO（First In First Out，先进先出）等淘汰策略，以及过期策略、缓存更新策略等。

    • 缓存一致性：在多线程或多进程环境下，确保缓存与数据源保持一致性的机制，如写直达、写回等。

  2. 以下是一个简化的Java示例，使用HashMap模拟内存缓存：

    import java.util.HashMap;
import java.util.Map;public class SimpleCacheExample {private final Map<String, String> cache = new HashMap<>();public String getUserInfo(String userId) {// 先尝试从缓存中获取数据String userInfo = cache.get(userId);if (userInfo == null) {// 如果缓存中没有，模拟从数据库读取userInfo = fetchFromDatabase(userId);// 将数据放入缓存cache.put(userId, userInfo);System.out.println("缓存未命中！！！");} else {System.out.println("缓存命中！！！");} return userInfo;}private String fetchFromDatabase(String userId) {// 这里实际应调用数据库查询逻辑，这里简单模拟return "UserInfo of " + userId;}public static void main(String[] args) {SimpleCacheExample cacheExample = new SimpleCacheExample();System.out.println(cacheExample.getUserInfo("1001")); // 首次访问，会从数据库获取System.out.println(cacheExample.getUserInfo("1001")); // 再次访问，直接从缓存获取}
}

  3. 实时操作日志：

    1. 观察首次访问

      在这里插入图片描述

    2. 未命中缓存，查询数据库

      在这里插入图片描述

    3. 观察第二次访问

      在这里插入图片描述

    4. 命中缓存！直接返回结果。

      在这里插入图片描述

    5. 程序运行结果（首次访问，会从数据库获取。再次访问，直接从缓存获取。）

      在这里插入图片描述

2.缓存击穿

目标：模拟和解决缓存击穿问题。

实验步骤：

  1. 设计一个常被请求的热点数据。
  2. 启动多个并发请求同时访问该热点数据，观察缓存是否会因此而失效。
  3. 实现解决缓存击穿的方法，比如使用互斥锁或者提前加载数据。

实验

  1. 我们首先模拟实验环境（使用Redis作为缓存）

    查询心理健康产品详情接口：

    @Resource
private RedisTemplate redisTemplate;
int count = 1;@ApiOperation("查询心理健康产品详情")
@GetMapping("/detail")
public R<MentalHealthProduce> detail(@RequestParam(value = "id") String id) {MentalHealthProduce mentalHealthProduce;// 动态构造keyString key = "produce_" + id; // 例:produce_1397844391040167938// 先从Redis中获取缓存数据mentalHealthProduce = (MentalHealthProduce) redisTemplate.opsForValue().get(key);// 如果存在, 直接返回, 无需查询数据库if (mentalHealthProduce != null) {return R.success(mentalHealthProduce);}mentalHealthProduce = mentalHealthProduceService.getById(id);// 这里每一次进行数据库查询我们进行打印日志System.out.println("查询数据库次数:" + count++);if (mentalHealthProduce == null) {return R.error("心理健康产品不存在");}// 将查询到的热点数据缓存到Redis中,过期时间为3秒redisTemplate.opsForValue().set(key, mentalHealthProduce, 3, TimeUnit.SECONDS);return R.success(mentalHealthProduce);
}

  2. 我们进行压测，查看效果（开启10个线程，压测10秒）

    在这里插入图片描述

    我们观察控制台：即使我们开启了缓存，但在失效的时间内仍然请求了38次，在高并发中还是存在风险

    在这里插入图片描述

  3. 我们进行对缓存击穿的解决

    1. 热点数据永不过期（把过期时间取消即可，不再演示）

    2. 添加互斥锁

      1. 修改代码逻辑（加锁再去获取数据）

        // 动态构造key
String key = "produce_" + id; // 例:produce_1397844391040167938
// 创建基于id的唯一锁
String lockKey = "lock_produce_" + id;// 尝试获取基于id的锁
RLock lock = redissonClient.getLock(lockKey);
lock.lock(); // 先加锁，确保并发安全try {// 先从Redis中获取缓存数据mentalHealthProduce = (MentalHealthProduce) redisTemplate.opsForValue().get(key);// 如果存在, 直接返回, 无需查询数据库if (mentalHealthProduce != null) {return R.success(mentalHealthProduce);}mentalHealthProduce = mentalHealthProduceService.getById(id);// 这里每一次进行数据库查询我们进行打印日志System.out.println("查询数据库次数:" + count++);if (mentalHealthProduce == null) {return R.error("心理健康产品不存在");}// 将查询到的热点数据缓存到Redis中redisTemplate.opsForValue().set(key, mentalHealthProduce, 3, TimeUnit.SECONDS);
} catch (Exception e) {e.printStackTrace();
} finally {// 3、释放锁lock.unlock();
}

      2. 再次进行压测：开启10个线程，压测10秒

        在这里插入图片描述

      3. 观察控制台日志：我们过期时间设置为3秒，正常来说10秒压测只会进行四次数据库查询

        在这里插入图片描述

3.缓存穿透

目标：模拟和解决缓存穿透问题。

实验步骤：

  1. 构造一个不存在于缓存和数据库中的无效数据。
  2. 启动多个并发请求同时访问该无效数据，观察缓存是否被绕过直接访问数据库。
  3. 实现解决缓存穿透的方法，比如使用布隆过滤器或者空对象缓存。

实验

  1. 我们首先模拟实验环境（使用Redis作为缓存）

    查询文章接口：

    @ApiOperation("查询文章详情")
@GetMapping("/detail")
public R<ArticleResp> detail(@RequestParam(value = "id") String id) {// 构造返回参数ArticleResp articleResp;// 动态构造keyString key = "article_" + id; // 例:article_1397844391040167938// 先从Redis中获取缓存数据articleResp = (ArticleResp) redisTemplate.opsForValue().get(key);// 如果存在, 直接返回, 无需查询数据库if (articleResp != null) {return R.success(articleResp);}Article article = articleService.getById(id);if (article == null) {return R.error("文章不存在");}articleResp = new ArticleResp();BeanUtils.copyProperties(article, articleResp);// 设置点赞数int count = likeService.count(new LambdaQueryWrapper<Like>().eq(Like::getEventId, id));articleResp.setLikeNum(count);// 设置评论列表List<CommentResp> commentRespList = commentService.list(new LambdaQueryWrapper<Comment>().eq(Comment::getEventId, id)).stream().map(comment -> {// ......return commentResp;}).collect(Collectors.toList());articleResp.setCommentRespList(commentRespList);// 将查询到的文章数据缓存到Redis中redisTemplate.opsForValue().set(key, articleResp, 1, TimeUnit.HOURS);return R.success(articleResp);
}

  2. 我们请求一个不存在的id值（id=1）来查看查询情况

    在这里插入图片描述

    可以看到，确实是请求了数据库的（缓存失效），如果黑客进行大量请求，系统将存在巨大隐患。

  3. 我们进行压测，查看效果（开启10个线程，压测10轮）

    在这里插入图片描述

  4. 我们进行对缓存穿透的解决

    1. 缓存无效数据

      • 修改代码（无效数据同样进行缓存）

        在这里插入图片描述

      • 再次进行压测：同样10个线程进行10轮压测，请求数增多（150%）的情况下平均响应时间还缩短了将近35%！！！

        在这里插入图片描述

      • 但这种处理方式是有问题的，假如传进来的这个不存在的Key值每次都是随机的，那存进Redis也没有意义。

    2. 布隆过滤器（Redisson实现）

      在这里插入图片描述

      1. pom.xml中导入Redisson依赖

        <!--Redisson-->
<dependency><groupId>org.redisson</groupId><artifactId>redisson-spring-boot-starter</artifactId><version>3.17.6</version>
</dependency>

      2. RedisConfig中添加以下配置（Redis进行正常配置即可）

        @Value("${spring.redis.host}")
private String host;@Value("${spring.redis.port}")
private String port;@Bean
public RedissonClient redisson() {//创建配置Config config = new Config();config.useSingleServer().setAddress("redis://" + host + ":" + port);//根据config创建出RedissonClient实例return Redisson.create(config);
}

      3. 项目中使用

        @Resource
private RedissonClient redissonClient;
private RBloomFilter<String> bloomFilter;@PostConstruct // 项目启动的时候执行该方法，也可以理解为在spring容器初始化的时候执行该方法
public void init() {// 启动项目时初始化bloomFilterList<Article> articleList = articleService.list();//参数：布隆过滤器的名字bloomFilter = redissonClient.getBloomFilter("articleFilter");// 初始化布隆过滤器  预计数据量   误判率bloomFilter.tryInit(1000L, 0.01);for (Article article : articleList) {bloomFilter.add(article.getId());}
}

        因为我们已经初始化过数据，所以在查询时可以先查询布隆过滤器

        在这里插入图片描述

      4. 观察实际运行情况

        在这里插入图片描述

        在这里插入图片描述

4.缓存雪崩

目标：模拟和解决缓存雪崩问题。

实验步骤：

  1. 设定多个缓存数据的失效时间相同，并在某一时刻让它们同时失效。
  2. 启动多个并发请求，观察在缓存数据失效时的响应时间和Redis服务器的负载情况。
  3. 实现解决缓存雪崩的方法，比如使用不同的失效时间或者限流策略。

实验

  1. 我们首先模拟实验环境（使用Redis作为缓存）

    我们事先将全部数据存入数据库，并把所有数据存活时间都设置为60秒：

    @PostConstruct // 项目启动的时候执行该方法，也可以理解为在spring容器初始化的时候执行该方法
public void init() {// 启动项目时事先存入Redis热点数据List<MentalHealthProduce> produceList = mentalHealthProduceService.list();for (MentalHealthProduce produce : produceList) {String key = "produce_" + produce.getId(); // 例:produce_1397844391040167938redisTemplate.opsForValue().set(key, produce, 60, TimeUnit.SECONDS);}System.out.println("当前时间" + new Date());
}

  2. 在缓存快要失效时，我们进行压测查看效果（开启10000个线程，压测10秒）

    在这里插入图片描述

    可以看到，在缓存同一时间失效的情况下，还是会有很多请求同时请求数据库，给数据库造成一定的压力！

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

  3. 我们进行对缓存雪崩的解决

    1. 使用随机或梯度失效时间（为每项数据设置一个随机范围内的过期时间，或者采用梯度失效策略，即相近的数据项过期时间错开一定间隔），示例代码：

      Random random = new Random();
for (String user : users) {long expireTime = 24 * 60 * 60 + random.nextInt(300); // 基础24小时过期时间加上0-5分钟的随机偏移RBucket<Object> bucket = redisson.getBucket("user:" + user);bucket.set(userDetails, expireTime, TimeUnit.SECONDS);
}

    2. 限流与降级（在服务端实施请求限流，避免在缓存失效瞬间服务被大量请求压垮。同时，可以设置服务降级策略，当请求超过阈值时返回降级内容（如静态数据、默认值或部分数据）而非直接失败）

      1. 限流实现

        Redisson 提供了 RRateLimiter 接口来实现限流功能，支持固定窗口、滑动窗口、令牌桶等多种限流算法。例如，使用令牌桶算法进行限流，可以这样配置：

        // 创建一个令牌桶限流器，每秒填充5个令牌，最多存储10个令牌
RRateLimiter rateLimiter = redisson.getRateLimiter("myRateLimiter");
rateLimiter.trySetRate(RateType.OVERALL, 5, 10, RateIntervalUnit.SECONDS);// 在需要限流的地方尝试获取令牌，如果获取不到则说明限流
boolean permit = rateLimiter.tryAcquire(1);
if (!permit) {// 限流逻辑，比如抛出异常或者返回错误信息
}

      2. 降级实现

        在限流逻辑中加入降级逻辑，当检测到请求量过大或系统资源紧张时，主动返回简化版的服务响应或者错误信息，避免进一步加重系统负担。

        例如，可以在限流失败时，执行降级逻辑：

        if (!rateLimiter.tryAcquire(1)) {// 降级处理，例如返回默认值或者错误提示return "服务繁忙，请稍后再试";
}

        另外，结合Spring框架或AOP（面向切面编程），可以更加灵活地在应用层面实现更复杂的降级策略。例如，通过自定义注解和切面来判断服务是否需要降级：

        @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Target(ElementType.METHOD)
public @interface RateLimitAndFallback {// 可以定义一些配置属性，如降级时的返回值
}@Aspect
@Component
public class RateLimitAndFallbackAspect {@Around("@annotation(rateLimitAndFallback)")public Object handleMethodWithRateLimit(ProceedingJoinPoint joinPoint, RateLimitAndFallback rateLimitAndFallback) throws Throwable {// 这里可以结合Redisson的限流逻辑if (!rateLimiter.tryAcquire(1)) {// 根据注解或配置返回降级内容return "降级响应内容";}// 正常执行方法return joinPoint.proceed();}
}

        通过上述方式，我们可以结合Redisson的限流功能和自定义的降级策略，有效地应对高并发场景下的系统稳定性问题。

总结与优化

总结

  1. 缓存基本原理的实践揭示了缓存机制的核心优势，包括时间与空间局部性、高速存储介质的使用、命中与未命中的处理机制、多样化淘汰策略以及确保一致性的方法。通过简单的Java示例，我们直观体验了缓存对提升数据访问效率的显著作用。
  2. 缓存击穿问题通过模拟高并发访问热点数据，发现即使使用了缓存，数据过期时仍会导致数据库负载激增。采用永不过期策略和互斥锁（Mutex）解决了这一问题，有效降低了数据库压力，但需要注意永不过期策略需谨慎使用，以免造成内存压力。
  3. 缓存穿透现象通过构造不存在的数据请求，观察到直接绕过缓存访问数据库的现象。采用缓存无效数据（null值）以及布隆过滤器有效减少了无效数据库查询，提高了系统效率。布隆过滤器虽有误报可能，但在多数场景下能有效减轻数据库负担。
  4. 缓存雪崩的模拟与解决展示了当大量缓存同时过期时，系统响应时间和数据库负载的剧增。通过为数据设置随机或梯度过期时间以及实施限流与降级策略，显著改善了这一问题。限流保证了系统在高并发下的稳定性，而降级策略保证了即使在资源紧张时也能提供一定程度的服务。

优化与改进建议

  1. 精细化配置缓存策略：根据业务特点调整缓存过期时间，避免集中失效，使用梯度过期或随机过期策略分散风险。
  2. 动态调整限流阈值：根据系统实时负载动态调整限流阈值，以适应不同时间段的访问压力，避免过度限制或限制不足。
  3. 监控与预警系统：建立完善的监控体系，实时监测缓存命中率、系统负载、以及Redis服务器状态，设置阈值预警，及时发现并处理潜在问题。
  4. 优化缓存更新机制：采用异步更新策略，减少因更新缓存造成的阻塞，确保数据新鲜度的同时不影响用户体验。
  5. 分布式锁的优化：优化互斥锁的使用，减少锁等待时间，避免因锁竞争导致的性能瓶颈。探索使用读写锁或乐观锁机制，提高并发效率。
  6. 持续性能测试与调优：定期进行压力测试，模拟各种极端场景，根据测试结果不断调整和优化缓存策略和系统配置。
  7. 完善降级策略：细化降级逻辑，根据不同场景提供更合理的降级内容，如提供有限功能、默认数据或历史数据，确保用户体验。

通过上述措施，可以显著增强缓存系统性能，提高系统的稳定性和用户体验，降低运营成本。

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.rhkb.cn/news/356599.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系长河编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com，一经查实，立即删除！

相关文章

Web渗透-CSRF跨站请求伪造

Web渗透-CSRF跨站请求伪造

跨站请求伪造&#xff08;Cross-Site Request Forgery&#xff0c;CSRF&#xff09;是一种网络攻击&#xff0c;通过利用受害者的身份认证状态在不知情的情况下执行恶意操作。通常&#xff0c;这种攻击会诱使用户点击恶意链接或访问一个特制的网站&#xff0c;从而触发不被用户…
阅读更多...
上交商汤联合提出一种虚拟试穿的创新方法，利用自监督视觉变换器 (ViT) 和扩散模型

上交商汤联合提出一种虚拟试穿的创新方法，利用自监督视觉变换器 (ViT) 和扩散模型

上交&商汤联合提出一种虚拟试穿的创新方法&#xff0c;利用自监督视觉变换器 (ViT) 和扩散模型&#xff0c;强调细节增强&#xff0c;通过将 ViT 生成的局部服装图像嵌入与其全局对应物进行对比。虚拟试穿体验中细节的真实感和精确度有了显着提高&#xff0c;大大超越了现有…
阅读更多...
创建OpenWRT虚拟机

创建OpenWRT虚拟机

环境&#xff1a;Ubuntu 2204&#xff0c;VM VirtualBox 7.0.18 安装必备软件包&#xff1a; sudo apt update sudo apt install subversion automake make cmake uuid-dev gcc vim build-essential clang flex bison g gawk gcc-multilib g-multilib gettext git libncurses…
阅读更多...
vulnhub靶场之FunBox-11

vulnhub靶场之FunBox-11

一.环境搭建 1.靶场描述 As always, its a very easy box for beginners. Add to your /etc/hosts: funbox11 This works better with VirtualBox rather than VMware. 2.靶场下载 https://www.vulnhub.com/entry/funbox-scriptkiddie,725/ 3.靶场启动 二.信息收集 1.寻找靶…
阅读更多...
数学建模系列（3/4）：典型建模方法

数学建模系列（3/4）：典型建模方法

目录 引言 1. 回归分析 1.1 线性回归 基本概念 Matlab实现 1.2 多元回归 基本概念 Matlab实现 1.3 非线性回归 基本概念 Matlab实现 2. 时间序列分析 2.1 时间序列的基本概念 2.2 移动平均 基本概念 Matlab实现 2.3 指数平滑 基本概念 Matlab实现 2.4 ARIM…
阅读更多...
Vue 自定义ElementUI的Loading效果

Vue 自定义ElementUI的Loading效果

import { loadingText, messageDuration } from "/settings";import { Loading } from "element-ui"; // loadingText、messageDuration 这两个参数我是调的公共配置文件,按自己需求来 const install (Vue, opts {}) > {/* 全局多彩Loading加载层 *…
阅读更多...
Open3D点云处理学习

Open3D点云处理学习

Color ICP Colored point cloud registration — Open3D 0.11.0 documentation Colored point cloud registration - Open3D 0.18.0 documentation 展示了使用color-icp结果 对比gicp错误处理结果 intel自己的论文 Colored Point Cloud Registration Revisited 优化方程 参…
阅读更多...
web版的数字孪生，选择three.js、unity3D、还是UE4

web版的数字孪生，选择three.js、unity3D、还是UE4

数字孪生分为客户端版和web端版&#xff0c;开发引擎多种多用&#xff0c;本文重点分析web端版采用哪种引擎最合适&#xff0c; 贝格前端工场结合实际经验和网上主流说法&#xff0c;为您讲解。 一、数字孪生的web版和桌面版 数字孪生的Web版和桌面版是数字孪生技术在不同平台…
阅读更多...
昇思25天学习打卡营第4天|网络构建|函数式自动微分

昇思25天学习打卡营第4天|网络构建|函数式自动微分

学AI还能赢奖品&#xff1f;每天30分钟&#xff0c;25天打通AI任督二脉 (qq.com) 网络构建 神经网络模型是由神经网络层和Tensor操作构成的&#xff0c;mindspore.nn提供了常见神经网络层的实现&#xff0c;在MindSpore中&#xff0c;Cell类是构建所有网络的基类&#xff0c;也…
阅读更多...
29-Linux--守护进程

29-Linux--守护进程

一.基础概念 1.守护进程&#xff1a;精灵进程&#xff0c;在后台为用户提高服务&#xff0c;是一个生存周期长&#xff0c;通常独立于控制终端并且周期性的执行任务火处理事件发生 2.ps axj&#xff1a;查看守护进程 3.进程组&#xff1a;多个进程的集合&#xff0c;由于管理…
阅读更多...
快捷方式(lnk)--加载HTA-CS上线

快捷方式(lnk)--加载HTA-CS上线

免责声明:本文仅做技术交流与学习... 目录 CS: HTA文档 文件托管 借助mshta.exe突破 本地生成lnk快捷方式: 非系统图标路径不同问题: 关于lnk的上线问题: CS: HTA文档 配置监听器 有效载荷---->HTA文档--->选择监听器--->选择powershell模式----> 默认生成一…
阅读更多...
Python神经影像数据的处理和分析库之nipy使用详解

Python神经影像数据的处理和分析库之nipy使用详解

概要 神经影像学（Neuroimaging）是神经科学中一个重要的分支，主要研究通过影像技术获取和分析大脑结构和功能的信息。nipy（Neuroimaging in Python）是一个强大的 Python 库，专门用于神经影像数据的处理和分析。nipy 提供了一系列工具和方法，帮助研究人员高效地处理神经影…
阅读更多...
Desoutter智能拧紧中枢Connect过压维修

Desoutter智能拧紧中枢Connect过压维修

马头智能拧紧中枢过压维修是马头拧紧设备维护中的重要环节。当出现马头拧紧设备中枢过压现象时&#xff0c;会导致设备性能下降&#xff0c;甚至损坏设备&#xff0c;因此及时对过压中枢进行维修是保障设备正常运转的关键。 Desoutter电动螺丝刀控制器过压的原因可能有很多&am…
阅读更多...
emqx5.6.1 数据、配置备份与迁移

emqx5.6.1 数据、配置备份与迁移

EMQX 支持导入和导出的数据包括&#xff1a; EMQX 配置重写的内容&#xff1a; 认证与授权配置规则、连接器与 Sink/Source监听器、网关配置其他 EMQX 配置内置数据库 (Mnesia) 的数据 Dashboard 用户和 REST API 密钥客户端认证凭证&#xff08;内置数据库密码认证、增强认证…
阅读更多...
五十六、openlayers官网示例Magnify解析——在地图上实现放大镜效果

五十六、openlayers官网示例Magnify解析——在地图上实现放大镜效果

官网demo地址&#xff1a; Magnify 这篇讲了如何在地图上添加放大镜效果。 首先加载底图 const layer new TileLayer({source: new StadiaMaps({layer: "stamen_terrain_background",}),});const container document.getElementById("map");const map …
阅读更多...
ES6+Vue

ES6+Vue

ES6Vue ES6语法 ​ VUE基于是ES6的&#xff0c;所以在使用Vue之前我们需要先了解一下ES6的语法。 1.什么是ECMAScript6 ECMAScript是浏览器脚本语言的规范&#xff0c;基于javascript来制定的。为什么会出现这个规范呢&#xff1f; 1.1.JS发展史 1995年&#xff0c;网景工…
阅读更多...
Linux中部署MySQL环境（本地安装）

Linux中部署MySQL环境（本地安装）

进入官网&#xff1a;http://www.mysql.com 选择社区版本得到MySQL 选择对应的版本和系统进行安装 用wget进行软件包下载 wget https://cdn.mysql.com//Downloads/MySQL-8.0/mysql-8.0.32-1.el9.x86_64.rpm-bundle.tar解压该软件包 tar -xf mysql-8.0.32-1.el9.x86_64.rpm-bu…
阅读更多...
Rcmp: Reconstructing RDMA-Based Memory Disaggregation via CXL——论文阅读

Rcmp: Reconstructing RDMA-Based Memory Disaggregation via CXL——论文阅读

TACO 2024 Paper CXL论文阅读笔记整理 背景 RDMA&#xff1a;RDMA是一系列协议&#xff0c;允许一台机器通过网络直接访问远程机器中的数据。RDMA协议通常固定在RDMA NIC&#xff08;RNIC&#xff09;上&#xff0c;具有高带宽&#xff08;>10 GB/s&#xff09;和微秒级延…
阅读更多...
实验13 简单拓扑BGP配置

实验13 简单拓扑BGP配置

实验13 简单拓扑BGP配置 一、 原理描述二、 实验目的三、 实验内容四、 实验配置五、 实验步骤 一、 原理描述 BGP&#xff08;Border Gateway Protocol&#xff0c;边界网关协议&#xff09;是一种用于自治系统间的动态路由协议&#xff0c;用于在自治系统&#xff08;AS&…
阅读更多...
聚类算法（1）---最大最小距离、C-均值算法

聚类算法（1）---最大最小距离、C-均值算法

本篇文章是博主在人工智能等领域学习时&#xff0c;用于个人学习、研究或者欣赏使用&#xff0c;并基于博主对人工智能等领域的一些理解而记录的学习摘录和笔记&#xff0c;若有不当和侵权之处&#xff0c;指出后将会立即改正&#xff0c;还望谅解。文章分类在AI学习笔记&#…
阅读更多...
最新文章
推荐文章

Copyright @ 2022~2023