亿级别黑名单与短链接：该选什么数据结构？从需求到落地的技术选型指南 面对亿级规模的数据（如黑名单、短链接），技术选型的核心矛盾永远是 “查询效率” 与 “空间占用” 的平衡 —— 用数组存亿级数据会导

Caffeine 缓存详解与 Redis 缓存一致性实践 一、Caffeine 缓存简介 Caffeine 是一个高性能的本地缓存库，广泛应用于 Java 应用程序中。它基于 Java 8 开发，提供

基于 Redis 的发布/订阅机制，我们可以很方便地实现一个“刷新本地缓存”的工具，适用于多个实例之间同步缓存刷新的场景。 以下是一个完整可落地的实现方案，基于 SpringBoot 和 RedisT

在Spring生态中选择合适的缓存方案需要根据应用场景、性能需求、分布式特性等多方面因素综合考虑。 以下是对Spring Cache、Caffeine、Ehcache、Redis、Guava缓存的对比

多级缓存架构深度解析：从设计原理到生产实践 一、多级缓存架构核心定位与设计原则 1. 架构分层与角色定位 多级缓存通过分层存储、流量削峰、数据分级实现性能与成本的平衡，典型三层架构如下： 层级 代表组

1. 引言 在后端开发的高速赛道上，缓存就像是为赛车加装的涡轮增压器，能显著提升性能，减少延迟。尤其在Go语言开发的高并发场景中，缓存设计直接决定了系统能否在压力下保持流畅。Go以其轻量级的并发模型

前言 时间轮算法（Timing Wheel Algorithm） 是一种高效的定时任务调度算法，通过将时间划分为固定间隔的“槽位”（slot），并利用一个“指针”（cursor）按固定周期移动

分布式缓存架构优化与实战：从设计到落地 一、分布式缓存架构核心设计原则 1. 分层与分片策略 分布式缓存通过数据分片与分层存储实现水平扩展，核心设计原则包括： 哈希分片：通过哈希函数将数据均匀分布到不

XXL-CACHE 定位多级缓存框架，高效组合本地缓存和分布式缓存(Redis+Caffeine)，支持“多级缓存、一致性保障、TTL、Category隔离、防穿透”等能力。