程序員緩存怎麼用

㈠ 為什麼說cache對程序員是透明的

cache對程序員是透明的是因為程序員不需要知道其運行原理。因為程序員不需要知道cache的緩存機制，直接調用cache介面即可實現cache緩存。

cache獨一無二地提供了三種整合的、能並發訪問同一數據的資料庫技術：成熟的對象訪問方式，高性能的 SQL 訪問方式以及豐富的多維訪問。在對象數據、關系型數據以及多維數據視圖之間不需要映射，這樣就大大節省了開發和運行時間。

(1)程序員緩存怎麼用擴展閱讀：

cache的作用

Caché提供了快速 Web 應用開發、高速的事務處理、大規模的擴展性、對事務數據的實時查詢。 Caché運行概述對Caché架構和性能進行了深層次的描述。 Caché的技術優勢主要在為什麼選擇Caché這一文檔中稱述。

在小冊子以多維引擎全面整合對象和 SQL 中，你可以了解到後關系型技術更多的優勢。 Caché問與答中主要回答了一些關於Caché的常見問題，以及為什麼增值商和企業選擇Caché來提升他們應用的性能。

㈡ 手機網速被程序員拖住怎麼辦

手機網速被程序員拖住處理方法如下：
1、檢查網路連接：首先要確定自己是否處於良好的網路環境中，盡可能地靠近無線路由器並確保手機信號良好衡察源，同時關閉其他手機應用程序可能會佔用網路帶寬的情況。咐態
2、清除緩存：程序員可能通過使用沒源大量的緩存來提高應用程序的速度，但這也會導致您的手機變慢。可以通過清除應用程序的緩存，釋放更多的內存和存儲空間，從而提高其性能。
3、排除應用程序沖突：有時會發生應用程序之間的沖突，可能會影響您的手機性能和網速。在這種情況下，請嘗試禁用或卸載不必要的應用程序，並檢查是否有任何已安裝的應用程序不兼容。
4、更新應用程序：更新應用程序可能會提高程序的速度和性能，從而減少對網路的負荷。請確保定期更新您的應用程序，以獲取最新的修補程序和優化。
5、與開發人員聯系：如果以上方法無法解決問題，您可以考慮與應用程序開發人員聯系，並獲得他們的幫助和支持，以找出根本原因並解決問題。

㈢ Mybatis的緩存講解

前段時間阿粉的一個朋友和阿粉吃飯，在吃飯的時候和阿粉瘋狂的吐槽面試官，說面試官問的問題都是些什麼問題呀，我一個幹了三四年的開發，也不說問點靠譜的，阿粉很好奇，問題問完基礎的，一般不都是根據你自己的簡歷進行提問么？而接下來他說的出來的問題，阿粉表示，阿粉需要繼續學習了。

說到這個，讀者大人們肯定心想，阿粉是在開玩笑么？你一個 Java 程序員，你不知道Mybatis是啥么？不就是個持久層的框架么，這東西有啥好說的呢？但是阿粉還是要給大家說。

為什麼說 Mybatis 是一個半自動 ORM 的框架呢？

ORM，是Object和Relation之間的映射，而Mybatis 在查詢關聯對象野亂或關聯集合對象時，需要手動編寫 sql 來完成，所以，稱之為半自動 ORM 框架，而Hibernate 屬於全自動 ORM 映射工具，使用 Hibernate 查詢關聯對象或者關聯集合對象時，可以根據對象關系模型直接獲取，所以它是全自動的。

這也是為什麼有些面試官在面試初級程序員的時候，很喜歡說，你覺得 Mybatis , 和 Hibernate 都有什麼優缺點，為啥你們選擇使用的 Mybatis 而不選擇使用 Hibernate 呢？

我們都說了 Mybatis是什麼了，接下來肯定需要說說面試官都問了什麼問題，能讓阿粉的朋友變得非常猶豫。

當我們面試的時候，說完這個，一般情況下，面試官一定會追問下去，畢竟技術就是要問到你的知識盲區才會停止。

那我們就來畫個圖表示一下一級緩存

那面試官肯定會說，直接從資料庫查不就行了，為啥要一級緩存呢？

當我們使用MyBatis開啟一次和資料庫的會話時, MyBatis 會創建出一個 SqlSession 對象表示一次與資料庫之間的信息傳遞,在我們執行 SQL 語句的過程中,們可能會反復執行完全相同的查詢語句,如果不採取一些措施,我們每一次查詢都會查詢一次資料庫,而如果在極短的時間內做了很多次相同的查詢操作,那麼這些查詢返回的結果很可能相同。

也就是說，如果我們在短時間內，頻繁的去執行一條 SQL ,查詢返回的結果本來應該是改變了，但是我們查詢出來的時候，會出現結果一致的情況,正是為了解決這種問題，也為了減輕資料庫的開銷，所以 Mybatis 默認開啟了一級緩存。

Mybatis 的二級緩存一般如果你不對他進行設置，他是不會開啟的，而二級緩存是什麼呢？Mybatis 中的二級緩存實際上就是 mapper 級別的緩存,而這時候肯定會有人說，那麼不同之間的 Mapper 是同一個緩存么？

答案是否兄脊宏定的，他不是一個，Mapper 級別的緩存實際上就是相同的 Mapper 使用的是一個二級緩存，但是在二級緩存中，又有多個不同的 SqlSession ,而不同的 Mapper 之間的二級緩存也就是互相不會影響的。

就類似下面的圖

這二級緩存是不是就看起來有點意思了？

那怎麼能夠羨冊開啟二級緩存呢？

1.MyBatis 配置文件

2.MyBatis 要求返回的 POJO 必須是可序列化的

3.Mapper 的 xml 配置文件中加入 標簽

既然我們想要了解這個二級緩存,那麼必然，我們還得知道它裡面的配置都有哪些含義。

我們先從標簽看起，然後從源碼裡面看都有哪些配置信息提供給我們使用：

blocking : 直譯就是調度，而在 Mybatis 中,如果緩存中找不到對應的 key ，是否會一直 blocking ,直到有對應的數據進入緩存。

eviction : 緩存回收策略

而緩存回收策略，在源碼中是有直接體現的，那麼他們分別都對應了什麼形式呢？

大家雖然看著 PERPETUAL 排在了第一位，但是它可不是默認的，在 Mybatis 的緩存策略裡面，默認的是 LRU 。

PERPETUAL :

源代碼如下：

恩？看著是不是有點眼熟，它怎麼就只是包裝了 HashMap ? 你還別奇怪，他還真的就是使用的 HashMap ，不得不說，雖然人家是使用的 HashMap ，但是那可是比咱們寫的高端多了。

既然使用 HashMap ,那麼必然就會有Key,那麼他們的Key是怎麼設計的?

CacheKey:

確實牛逼，至於內部如何初始化，如何進行操作，大家有興趣的可以去閱讀一下源碼，導入個源碼包，打開自己看一下。

FIFO : 先進先出緩沖淘汰策略

在 FIFO 淘汰策略中使用了 Java 中的 Deque,而 Deque 一種常用的數據結構，可以將隊列看做是一種特殊的線性表，該結構遵循的先進先出原則。Java中，LinkedList實現了Queue介面,因為LinkedList進行插入、刪除操作效率較高。

當你看完這個源碼的時候，是不是就感覺源碼其實也沒有那麼難看懂，裡面都是我們已經掌握好的知識，只不過中間做了一些操作，進行了一些封裝。

LRU : 最近最少使用的緩存策略

而 LUR 演算法，阿粉之前都說過，如果對這個演算法感興趣的話，文章地址給大家送上，經典的 LRU 演算法，你真的了解嗎？

而我們需要看的源碼則是在 Mybatis 中的源碼，

SOFT : 基於垃圾回收器狀態和軟引用規則的對象

在看到基於垃圾回收器的時候，阿粉就已經開始興奮了，竟然有GC的事情，那還不趕緊看看，這如此高大上(裝杯)的事情，來瞅瞅吧！

WEAK : 基於垃圾收集器狀態和弱引用規則的對象

WeakCache在實現上與SoftCache幾乎相同，只是把引用對象由SoftReference軟引用換成了WeakReference弱引用。

在這里阿粉也就不再多說了，關於 Mybatis 的二級緩存，你了解了么？下次遇到面試官問這個的時候，你應該知道怎麼成功（裝杯）不被打了吧。

㈣ cache是什麼文件夾可以刪除嗎

Cache就是緩存文件，可以刪除。Cache這個文件夾代表緩存，主要是我們平時在使用APP時，應用需要自動緩存的一些東西，這類文件夾一般沒有重要的數據。但長時間不清理會占據存儲空間，有需要的朋友可以選擇性的刪除釋放手機內存。

cache的主要作用

cache是高速緩沖存儲器，，介於CPU與主存之間，它的工作速度數倍於主存，全部功能由硬體實現，並且對程序員是透明的.buffer一般是主存.還有，一般buffer對程序員是不透明的，除非是底層的地程序員，偶爾會需要知道一些buffer的詳細信息(一般是嵌入式的，必須對每個地址都要自己分配)，一般情況下，只要程序自己去分配。

㈤ 程序員必備知識（操作系統5-文件系統）

本篇與之前的第三篇的內存管理知識點有相似的地方

對於運行的進程來說，內存就像一個紙箱子, 僅僅是一個暫存數據的地方， 而且空間有限。如果我們想要進程結束之後，數據依然能夠保存下來，就不能只保存在內存里，而是應該保存在 外部存儲 中。就像圖書館這種地方，不僅空間大,而且能夠永久保存。

我們最常用的外部存儲就是 硬碟 ，數據是以文件的形式保存在硬碟上的。為了管理這些文件，我們在規劃文件系統的時候，需要考慮到以下幾點。

第一點,文件系統要有嚴格的組織形式，使得文件能夠 以塊為單位進行存儲 。這就像圖書館里，我們會給設置一排排書架，然後再把書架分成一個個小格子，有的項目存放的資料非常多，一個格子放不下，就需要多個格子來進行存放。我們把這個區域稱為存放原始資料的 倉庫區 。

第二點,文件系統中也要有 索引區 ，用來方便查找一個文件分成的多個塊都存放在了什麼位置。這就好比，圖書館的書太多了,為了方便查找,我們需要專門設置一排書架,這裡面會寫清楚整個檔案庫有哪些資料,資料在哪個架子的哪個格子上。這樣找資料的時候就不用跑遍整個檔案庫,在這個書架上找到後，直奔目標書架就可以了。

第三點,如果文件系統中有的文件是熱點文件,近期經常被讀取和寫入，文件系統應該有 緩存層 。這就相當於圖書館裡面的熱門圖書區,這裡面的書都是暢銷書或者是常常被借還的圖書。因為借還的次數比較多,那就沒必要每次有人還了之後，還放回遙遠的貨架，我們可以專門開辟一個區域, 放置這些借還頻次高的圖書。這樣借還的效率就會提高。

第四點,文件應該用 文件夾 的形式組織起來，方便管理和查詢。這就像在圖書館裡面，你可以給這些資料分門別類,比如分成計算機類.文學類.歷史類等等。這樣你也容易管理，項目組借閱的時候只要在某個類別中去找就可以了。

在文件系統中，每個文件都有一個名字,這樣我們訪問一個文件，希望通過它的名字就可以找到。文件名就是一個普通的文本。 當然文件名會經常沖突,不同用戶取相同的名字的情況還是會經常出現的。

要想把很多的文件有序地組織起來,我們就需要把它們成為 目錄 或者文件夾。這樣,一個文件夾里可以包含文件夾,也可以包含文件,這樣就形成了一種 樹形結構 。而我們可以將不同的用戶放在不同的用戶目錄下，就可以一定程度上避免了命名的沖突問題。

第五點，Linux 內核要在自己的內存裡面維護一套數據結構，來保存哪些文件被哪些進程打開和使用 。這就好比，圖書館里會有個圖書管理系統，記錄哪些書被借閱了，被誰借閱了，借閱了多久,什麼時候歸還。

文件系統是操作系統中負責管理持久數據的子系統，說簡單點,就是負責把用戶的文件存到磁碟硬體中,因為即使計算機斷電了，磁碟里的數據並不會丟失,所以可以持久化的保存文件。

文件系統的基本數據單位是 文件 ，它的目的是對磁碟上的文件進行組織管理，那組織的方式不同,就會形成不同的文件系統。

Linux最經典的一句話是:「一切皆文件」,不僅普通的文件和目錄，就連塊設備、管道、socket 等，也都是統一交給文件系統管理的。

Linux文件系統會為每個文件分配兩個數據結構: 索引節點(index node) 和 目錄項(directory entry) ，它們主要用來記錄文件的元信息和目錄層次結構。

●索引節點，也就是inode, 用來記錄文件的元信息，比如inode編號、文件大小訪問許可權、創建時間、修改時間、 數據在磁碟的位置 等等。 索引節點是文件的唯一標識 ,它們之間一一對應, 也同樣都會被 存儲在硬碟 中,所以索引節點同樣佔用磁碟空間。

●目錄項，也就是dentry, 用來記錄文件的名字、索引節點指針以及與其他目錄項的層級關聯關系。多個目錄項關聯起來，就會形成 目錄結構 ，但它與索引節點不同的是,目錄項是由內核維護的一個數據結構,不存放於磁碟，而是 緩存在內存 。

由於索引節點唯一標識一個文件，而目錄項記錄著文件的名，所以目錄項和索引節點的關系是多對一,也就是說，一個文件可以有多個別字。比如，硬鏈接的實現就是多個目錄項中的索引節點指向同一個文件。

注意，目錄也是文件，也是用索引節點唯一標識，和普通文件不同的是，普通文件在磁碟裡面保存的是文件數據，而目錄文件在磁碟裡面保存子目錄或文件。

（PS：目錄項和目錄不是一個東西！你也不是一個東西（^_=）， 雖然名字很相近，但目錄是個文件。持久化存儲在磁碟,而目錄項是內核一個數據結構,緩存在內存。

如果查詢目錄頻繁從磁碟讀，效率會很低，所以內核會把已經讀過的目錄用目錄項這個數據結構緩存在內存，下次再次讀到相同的目錄時，只需從內存讀就可以,大大提高了 文件系統的效率。

目錄項這個數據結構不只是表示目錄，也是可以表示文件的。）

磁碟讀寫的最小單位是 扇區 ，扇區的大小隻有512B大小，很明顯，如果每次讀寫都以這么小為單位，那這讀寫的效率會非常低。

所以，文件系統把多個扇區組成了一個 邏輯塊 ，每次讀寫的最小單位就是邏輯塊(數據塊) , Linux中的邏輯塊大小為4KB,也就是一次性讀寫 8個扇區,這將大大提高了磁碟的讀寫的效率。

以上就是索引節點、目錄項以及文件數據的關系，下面這個圖就很好的展示了它們之間的關系:

索引節點是存儲在硬碟上的數據，那麼為了加速文件的訪問，通常會把索引節點載入到內存中。

另外，磁碟進行格式化的時候，會被分成三個存儲區域，分別是超級塊、索引節點區和數據塊區。

●超級塊,用來存儲文件系統的詳細信息，比如塊個數、塊大小、空閑塊等等。

●索引節點區,用來存儲索引節點;

●數據塊區，用來存儲文件或目錄數據;

我們不可能把超級塊和索引節點區全部載入到內存,這樣內存肯定撐不住，所以只有當需要使用的時候，才將其載入進內存，它們載入進內存的時機是不同的.

●超級塊:當文件系統掛載時進入內存;

●索引節點區:當文件被訪問時進入內存;

文件系統的種類眾多，而操作系統希望 對用戶提供一個統一的介面 ，於是在用戶層與文件系統層引入了中間層，這個中間層就稱為 虛擬文件系統(Virtual File System, VFS) 。

VFS定義了一組所有文件系統都支持的數據結構和標准介面,這樣程序員不需要了解文件系統的工作原理，只需要了解VFS提供的統一介面即可。

在Linux文件系統中，用戶空間、系統調用、虛擬機文件系統、緩存、文件系統以及存儲之間的關系如下圖:

Linux支持的文件系統也不少，根據存儲位置的不同，可以把文件系統分為三類:

●磁碟的文件系統，它是直接把數據存儲在磁碟中,比如Ext 2/3/4. XFS 等都是這類文件系統。

●內存的文件系統，這類文件系統的數據不是存儲在硬碟的,而是佔用內存空間，我們經常用到的/proc 和/sys文件系統都屬於這一類,讀寫這類文件,實際上是讀寫內核中相關的數據。

●網路的文件系統,用來訪問其他計算機主機數據的文件系統，比如NFS. SMB等等。

文件系統首先要先掛載到某個目錄才可以正常使用，比如Linux系統在啟動時,會把文件系統掛載到根目錄。

在操作系統的輔助之下，磁碟中的數據在計算機中都會呈現為易讀的形式，並且我們不需要關心數據到底是如何存放在磁碟中,存放在磁碟的哪個地方等等問題，這些全部都是由操作系統完成的。

那麼，文件數據在磁碟中究竟是怎麼樣的呢?我們來一探究竟!

磁碟中的存儲單元會被劃分為一個個的「 塊 」，也被稱為 扇區 ,扇區的大小一般都為512byte.這說明即使一塊數據不足512byte,那麼它也要佔用512byte的磁碟空間。

而幾乎所有的文件系統都會把文件分割成固定大小的塊來存儲，通常一個塊的大小為4K。如果磁碟中的扇區為512byte,而文件系統的塊大小為4K,那麼文件系統的存儲單元就為8個扇區。這也是前面提到的一個問題，文件大小和佔用空間之間有什麼區別?文件大小是文件實際的大小，而佔用空間則是因為即使它的實際大小沒有達到那麼大,但是這部分空間實際也被佔用，其他文件數據無法使用這部分的空間。所以我們 寫入1byte的數據到文本中,但是它佔用的空間也會是4K。

這里要注意在Windows下的NTFS文件系統中，如果一開始文件數據小於 1K,那麼則不會分配磁碟塊來存儲，而是存在一個文件表中。但是一旦文件數據大於1K,那麼不管以後文件的大小，都會分配以4K為單位的磁碟空間來存儲。

與內存管理一樣,為了方便對磁碟的管理,文件的邏輯地址也被分為一個個的文件塊。於是文件的邏輯地址就是(邏輯塊號，塊內地址)。用戶通過邏輯地址來操作文件,操作系統負責完成邏輯地址與物理地址的映射。

不同的文件系統為文件分配磁碟空間會有不同的方式，這些方式各自都有優缺點。

連續分配要求每個文件在磁碟上有一組連續的塊，該分配方式較為簡單。

通過上圖可以看到，文件的邏輯塊號的順序是與物理塊號相同的,這樣就可以實現隨機存取了，只要知道了第一個邏輯塊的物理地址, 那麼就可以快速訪問到其他邏輯塊的物理地址。那麼操作系統如何完成邏輯塊與物理塊之間的映射呢?實際上,文件都是存放在目錄下的，而目錄是一種有結構文件, 所以在文件目錄的記錄中會存放目錄下所有文件的信息，每一個文件或者目錄都是一個記錄。 而這些信息就包括文件的起始塊號和佔有塊號的數量。

那麼操作系統如何完成邏輯塊與物理塊之間的映射呢? (邏輯塊號, 塊內地址) -> (物理塊號, 塊內地址)，只需要知道邏輯塊號對應的物理塊號即可,塊內地址不變。

用戶訪問一個文件的內容,操作系統通過文件的標識符找到目錄項FCB, 物理塊號=起始塊號+邏輯塊號。 當然，還需要檢查邏輯塊號是否合法,是否超過長度等。因為可以根據邏輯塊號直接算出物理塊號，所以連續分配支持 順序訪問和隨機訪問 。

因為讀/寫文件是需要移動磁頭的，如果訪問兩個相隔很遠的磁碟塊,移動磁頭的時間就會變長。使用連續分配來作為文件的分配方式，會使文件的磁碟塊相鄰，所以文件的讀/寫速度最快。

連續空間存放的方式雖然讀寫效率高，但是有 磁碟空間碎片 和 文件長度不易擴展 的缺陷。

如下圖，如果文件B被刪除，磁碟上就留下一塊空缺，這時，如果新來的文件小於其中的一個空缺，我們就可以將其放在相應空缺里。但如果該文件的大小大於所

有的空缺，但卻小於空缺大小之和，則雖然磁碟上有足夠的空缺，但該文件還是不能存放。當然了，我們可以通過將現有文件進行挪動來騰出空間以容納新的文件,但是這個在磁碟挪動文件是非常耗時，所以這種方式不太現實。

另外一個缺陷是文件長度擴展不方便，例如上圖中的文件A要想擴大一下，需要更多的磁碟空間,唯一的辦法就只能是挪動的方式，前面也說了，這種方式效率是非常低的。

那麼有沒有更好的方式來解決上面的問題呢?答案當然有，既然連續空間存放的方式不太行，那麼我們就改變存放的方式，使用非連續空間存放方式來解決這些缺陷。

非連續空間存放方式分為 鏈表方式 和 索引方式 。

鏈式分配採取離散分配的方式，可以為文件分配離散的磁碟塊。它有兩種分配方式:顯示鏈接和隱式鏈接。

隱式鏈接是只目錄項中只會記錄文件所佔磁碟塊中的第一塊的地址和最後一塊磁碟塊的地址, 然後通過在每一個磁碟塊中存放一個指向下一 磁碟塊的指針， 從而可以根據指針找到下一塊磁碟塊。如果需要分配新的磁碟塊,則使用最後一塊磁碟塊中的指針指向新的磁碟塊,然後修改新的磁碟塊為最後的磁碟塊。

我們來思考一個問題, 採用隱式鏈接如何將實現邏輯塊號轉換為物理塊號呢?

用戶給出需要訪問的邏輯塊號i,操作系統需要找到所需訪問文件的目錄項FCB.從目錄項中可以知道文件的起始塊號，然後將邏輯塊號0的數據讀入內存,由此知道1號邏輯塊的物理塊號，然後再讀入1號邏輯塊的數據進內存，此次類推，最終可以找到用戶所需訪問的邏輯塊號i。訪問邏輯塊號i,總共需要i+ 1次磁碟1/0操作。

得出結論: 隱式鏈接分配只能順序訪問，不支持隨機訪問，查找效率低 。

我們來思考另外一個問題，採用隱式鏈接是否方便文件拓展?

我們知道目錄項中存有結束塊號的物理地址，所以我們如果要拓展文件，只需要將新分配的磁碟塊掛載到結束塊號的後面即可，修改結束塊號的指針指向新分配的磁碟塊，然後修改目錄項。

得出結論: 隱式鏈接分配很方便文件拓展。所有空閑磁碟塊都可以被利用到，無碎片問題，存儲利用率高。

顯示鏈接是把用於鏈接各個物理塊的指針顯式地存放在一張表中，該表稱為文件分配表(FAT, File Allocation Table)。

由於查找記錄的過程是在內存中進行的,因而不僅顯著地 提高了檢索速度 ，而且 大大減少了訪問磁碟的次數 。但也正是整個表都存放在內存中的關系，它的主要的缺點是 不適 用於大磁碟 。

比如，對於200GB的磁碟和1KB大小的塊，這張表需要有2億項，每一項對應於這2億個磁碟塊中的一個塊,每項如果需要4個位元組，那這張表要佔用800MB內存,很顯然FAT方案對於大磁碟而言不太合適。

一直都在，加油！（*゜Д゜）σ凸←自爆按鈕

鏈表的方式解決了連續分配的磁碟碎片和文件動態打展的問題，但是不能有效支持直接訪問(FAT除外) ,索引的方式可以解決這個問題。

索引的實現是為每個文件創建一個 索引數據塊 ，裡面存放的 是指向文件數據塊的指針列表 ,說白了就像書的目錄一樣,要找哪個章節的內容,看目錄查就可以。

另外， 文件頭需要包含指向索引數據塊的指針 ,這樣就可以通過文件頭知道索引數據塊的位置，再通過索弓|數據塊里的索引信息找到對應的數據塊。

創建文件時，索引塊的所有指針都設為空。當首次寫入第i塊時，先從空閑空間中取得一個塊， 再將其地址寫到索引塊的第i個條目。

索引的方式優點在於:

●文件的創建、增大、縮小很方便;

●不會有碎片的問題;

●支持順序讀寫和隨機讀寫;

由於索引數據也是存放在磁碟塊的，如果文件很小，明明只需一塊就可以存放的下，但還是需要額外分配一塊來存放索引數據，所以缺陷之一就是存儲索引帶來的開銷。

如果文件很大，大到一個索引數據塊放不下索引信息，這時又要如何處理大文件的存放呢?我們可以通過組合的方式，來處理大文件的存儲。

先來看看 鏈表+索引 的組合，這種組合稱為 鏈式索引塊 ，它的實現方式是在 索引數據塊留出一個存放下一個索引數據塊的指針 ，於是當一個索引數據塊的索引信息用完了，就可以通過指針的方式，找到下一個索引數據塊的信息。那這種方式也會出現前面提到的鏈表方式的問題，萬一某個指針損壞了，後面的數據也就會無法讀取了。

還有另外一種組合方式是 索引+索引 的方式，這種組合稱為多級索引塊，實現方式是通過一個索引塊來存放多個索引數據塊,一層套一層索引， 像極了俄羅斯套娃是吧๑乛◡乛๑ 

前面說到的文件的存儲是針對已經被佔用的數據塊組織和管理，接下來的問題是，如果我要保存一個數據塊, 我應該放在硬碟上的哪個位置呢?難道需要將所有的塊掃描一遍，找個空的地方隨便放嗎?

那這種方式效率就太低了，所以針對磁碟的空閑空間也是要引入管理的機制，接下來介紹幾種常見的方法:

●空閑表法

●空閑鏈表法

●點陣圖法

空閑表法

空閑表法就是為所有空閑空間建立一張表，表內容包括空閑區的第一個塊號和該空閑區的塊個數，注意，這個方式是連續分配的。如下圖:

當請求分配磁碟空間時，系統依次掃描空閑表裡的內容，直到找到一個合適的空閑區域為止。當用戶撤銷一個文件時，系統回收文件空間。這時，也需順序掃描空閑表,尋找一個空閑表條目並將釋放空間的第一個物理塊號及它佔用的塊數填到這個條目中。

這種方法僅當有少量的空閑區時才有較好的效果。因為，如果存儲空間中有著大量的小的空閑區,則空閑表變得很大,這樣查詢效率會很低。另外，這種分配技術適用於建立連續文件。

空閑鏈表法

我們也可以使用鏈表的方式來管理空閑空間，每一個空閑塊里有一個指針指向下一個空閑塊，這樣也能很方便的找到空閑塊並管理起來。如下圖：

當創建文件需要一塊或幾塊時，就從鏈頭上依次取下一塊或幾塊。反之，當回收空間時，把這些空閑塊依次接到鏈頭上。

這種技術只要在主存中保存一個指針, 令它指向第一個空閑塊。其特點是簡單,但不能隨機訪問，工作效率低，因為每當在鏈上增加或移動空閑塊時需要做很多1/0操作,同時數據塊的指針消耗了一定的存儲空間。

空閑表法和空閑鏈表法都不適合用於大型文件系統，因為這會使空閑表或空閑鏈表太大。

點陣圖法

點陣圖是利用二進制的一位來表示磁碟中一個盤塊的使用情況，磁碟上所有的盤塊都有一個二進制位與之對應。

當值為0時，表示對應的盤塊空閑，值為1時，表示對應的盤塊已分配。它形式如下:

在Linux文件系統就採用了點陣圖的方式來管理空閑空間,不僅用於數據空閑塊的管理,還用於inode空閑塊的管理，因為inode也是存儲在磁碟的，自然也要有對其管理。

前面提到Linux是用點陣圖的方式管理空閑空間，用戶在創建一個新文件時， Linux 內核會通過inode的點陣圖找到空閑可用的inode,並進行分配。要存儲數據時，會通過塊的點陣圖找到空閑的塊，並分配，但仔細計算一下還是有問題的。

數據塊的點陣圖是放在磁碟塊里的，假設是放在一個塊里,一個塊4K,每位表示一個數據塊,共可以表示4 * 1024 * 8 = 2^15個空閑塊,由於1個數據塊是4K大小，那麼最大可以表示的空間為2^15 * 4 * 1024 = 2^27個byte,也就是128M。

也就是說按照上面的結構，如果採用（一個塊的點陣圖+ 一系列的塊），外加一（個塊的inode的點陣圖+一系列的inode）的結構能表示的最大空間也就128M,

這太少了，現在很多文件都比這個大。

在Linux文件系統，把這個結構稱為一個 塊組 ，那麼有N多的塊組,就能夠表示N大的文件。

最終,整個文件系統格式就是下面這個樣子。

最前面的第一個塊是引導塊,在系統啟動時用於啟用引導，接著後面就是一個一個連續的塊組了,塊組的內容如下:

● 超級塊 ,包含的是文件系統的重要信息，比如inode總個數、塊總個數、每個塊組的inode個數、每個塊組的塊個數等等。

● 塊組描述符 ,包含文件系統中各個塊組的狀態,比如塊組中空閑塊和inode的數目等，每個塊組都包含了文件系統中「所有塊組的組描述符信息」。

● 數據點陣圖和inode點陣圖 ，用於表示對應的數據塊或inode是空閑的，還是被使用中。

● inode 列表 ，包含了塊組中所有的inode, inode 用於保存文件系統中與各個文件和目錄相關的所有元數據。

● 數據塊 ，包含文件的有用數據。

你可以會發現每個塊組里有很多重復的信息，比如 超級塊和塊組描述符表，這兩個都是全局信息，而且非常的重要 ，這么做是有兩個原因:

●如果系統崩潰破壞了超級塊或塊組描述符,有關文件系統結構和內容的所有信息都會丟失。如果有冗餘的副本,該信息是可能恢復的。

●通過使文件和管理數據盡可能接近，減少了磁頭尋道和旋轉,這可以提高文件系統的性能。

不過，Ext2 的後續版本採用了稀疏技術。該做法是，超級塊和塊組描述符表不再存儲到文件系統的每個塊組中,而是只寫入到塊組0、塊組1和其他ID可以表示為3、5、7的冪的塊組中。

在前面，我們知道了一個普通文件是如何存儲的，但還有一個特殊的文件,經常用到的目錄，它是如何保存的呢?

基於Linux 一切切皆文件的設計思想，目錄其實也是個文件,你甚至可以通過vim打開它，它也有inode, inode 裡面也是指向一些塊。

和普通文件不同的是， 普通文件的塊裡面保存的是文件數據，而目錄文件的塊裡面保存的是目錄裡面一項一項的文件信息 。

在目錄文件的塊中，最簡單的保存格式就是 列表 ，就是一項一項地將目錄下的文件信息(如文件名、文件inode.文件類型等)列在表裡。

列表中每一項就代表該目錄下的文件的文件名和對應的inode,通過這個inode,就可以找到真正的文件。

通常，第一項是「則」，表示當前目錄,第二項是.，表示上一級目錄, 接下來就是一項一項的文件名和inode。

如果一個目錄有超級多的文件,我們要想在這個目錄下找文件,按照列表一項一項的找,效率就不高了。

於是，保存目錄的格式改成 哈希表 ，對文件名進行哈希計算,把哈希值保存起來,如果我們要查找一個目錄下面的文件名，可以通過名稱取哈希。如果哈希能夠匹配上,就說明這個文件的信息在相應的塊裡面。

Linux系統的ext文件系統就是採用了哈希表，來保存目錄的內容,這種方法的優點是查找非常迅速，插入和刪除也較簡單,不過需要一些預備措施來避免哈希沖突。

目錄查詢是通過在磁碟上反復搜索完成，需要不斷地進行/0操作,開銷較大。所以,為了減少/0操作,把當前使用的文件目錄緩存在內存，以後要使用該文件時只要在內存中操作，從而降低了磁碟操作次數,提高了文件系統的訪問速度。

感謝您的閱讀，希望您能攝取到知識！加油！沖沖沖！（發現光，追隨光，成為光，散發光！）我是程序員耶耶！有緣再見。<－biubiu－⊂(`ω´∩)

㈥ python緩存數據除了全局變數

python緩存數據除了全局變數，就是Python將一些值預先歲凱存好，告雀哪當定義一個變數，並給他賦值時，會先匹配這些緩存好的值，如果有匹配的話，就將變數指襪碼向對應的內存。

㈦ 電腦的緩沖區是指什麼

你知道：電腦緩沖區就像你在網上看電影，有時候需要緩沖才能播放一樣。x0dx0a 也就是說我們的電腦內存分成5個區，他們分別是堆、棧、自由存儲區、全局/靜態存儲區和常量存儲區x0dx0ax0dx0a 1.棧，就是那些由編譯器在需要的時候分配，在不需要的時候自動清楚的變數的存儲區。裡面的變數通常是局部變數、函數參數等。x0dx0ax0dx0a 2.堆，就是那些由new分配的內存塊，他們的釋放編譯器不去管，由我們的應用程序去控制，一般一個new就要對應一個delete.如果程序員沒有釋放掉，那麼在程序結束後，操作系統會自動回收。x0dx0ax0dx0a 3.自由存儲區，就是那些由malloc等分配的內存塊，他和堆是十分相似的，不過它是用free來結束自己的生命的。x0dx0ax0dx0a 4.全局/靜態存儲區，全局變數和靜態變數被分配到同一塊虛談敗內存中，在以前的C語言中，全局變數又分為初始化的和未初始化的，在C++裡面沒有這個區分了，他們共同佔用同一塊內存區。x0dx0ax0dx0a 5.常量存儲區，這是一塊比較差顫特殊的存侍寬儲區，他們裡面存放的是常量，不允許修改（當然，你要通過非正當手段也可以修改）x0dx0ax0dx0a 然而------------電腦緩沖區就是預留下來的做為急用的那一部分。

㈧ C#中如何把數據備份到緩存中

這種問題我細想了下，有三種解決辦法，把你資料庫中的「數據量」與程序要求分析數據的「復雜度」平衡一下：
第一種：數據量小且演算法復雜，你可以把分析後的數據按一定格式（如XML、JSON等）轉存到文件中，以後程序再要讀這些信息的時候，直接讀轉存的緩存文件就可以了；
第二種：數據量大且演算法簡單，讀取轉存文件是沒有直接在資料庫中取記錄執行速度快的，如果這樣的話，你可以把原始數據備份到一個表中，用你的程序讀取這個表中的數據（其實我覺得這個沒什麼必要）。
第三種：數據量大且演算法復雜，這樣的話，只有把程序計算出的結果存到另一個表中，而不是文件中，這樣的話，可以權衡利弊，保證最大的效率。

自己的想法，高手們跟帖談談見解。

㈨ JS清除IE瀏覽器緩存的方法

js中自動清除ie緩存方法 — 常用 對於動態文件 比如 index asp?id= 或者 index aspx?id= 相信有經驗的程序員都知道怎樣禁止瀏覽器緩存數據了 但是對於靜態文件(css jpg gif等等) 在什麼場合下面我們需要禁止瀏覽器緩存他們 怎麼做? 方法一 Dojo中我們可以用簡單的方法完成 在dojo xhrGet(包括post)等方法中都包含preventCache屬性 此屬性的含義 「默認為啟用瀏覽器緩存 否則將通過自動增加不同的參數來確保瀏覽器緩存失效」 我們只襪租要把此屬性賦值為 「true」即可 方法二 document write(" 其中 ver= 的 就是版本號 一般都是採用 CVS 或其他工具生成的開發版本號 這樣真正做到了應該緩存的時候緩存靜態告茄兆文件 當版本有更新的時候從獲取最新的版本 並更新緩存 對於圖像 來有效利用和更新緩存 js清除瀏覽器緩存 二 為 了減小瀏覽器與伺服器之間網路傳輸壓力 往往對靜態文件 如js css 修飾的圖片做cache 也就是給這些文件的HTTP響應頭加入 Expires和Cache Control參數 並指定緩存時間 這樣一定時間內瀏覽器就不會給伺服器發出任何的HTTP請求(除了強制刷新) 即使在 這段時間內伺服器的js或css或圖片文件已經更新多次 但瀏覽器的數據依然是原來最能初cache的舊數據 有沒有辦法讓瀏覽器拿到已經修改後的最新數 據呢? 有 方法是用ajax請求伺服器最納歲新文件 並加上請求頭If Modified Since和Cache Control 如下:

這里用了jquery 這樣瀏覽器就會把最新的文件替換掉本地舊文件 當然 這里還一個問題就是js必須知道伺服器更新了那個js css 圖片 利用cookie和時間版本應該可以解決 jquery自從 開始就有ifModified和cache參數了 不用自己加header ifModified Boolean Default: false Allow the request to be successful only if the response has changed since the last request This is done by checking the Last Modified header Default value is false ignoring the header cache Boolean Default: true Added in jQuery if set to false it will force the pages that you request to not be cached by the browser

㈩ 如何處理大量數據並發操作

處理大量數據並發操作可以採用如下幾種方法:

1.使用緩存：使用程序直接保存到內存中。或者使用緩存框架: 用一個特定的類型值來保存，以區別空數據和未緩存的兩種狀態。

2.資料庫優化：表結構優化;SQL語句優化，語法優化和處理邏輯優化;分區;分表;索引優化;使用存儲過程代替直接操作。

3.分離活躍數據:可以分為活躍用戶和不活躍用戶。

4.批量讀取和延遲修改: 高並發情況可以將多個查詢請求合並到一個。高並發且頻繁修改的可以暫存緩存中。

5.讀寫分離: 資料庫伺服器配置多個，配置主從資料庫。寫用主資料庫，讀用從資料庫。

6.分布式資料庫: 將不同的表存放到不同的資料庫中，然後再放到不同的伺服器中。

7.NoSql和Hadoop: NoSql，not only SQL。沒有關系型資料庫那麼多限制，比較靈活高效。Hadoop，將一個表中的數據分層多塊，保存到多個節點（分布式）。每一塊數據都有多個節點保存（集群）。集群可以並行處理相同的數據，還可以保證數據的完整性。

拓展資料:

大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣捷徑，而採用所有數據進行分析處理。大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。