三者情况有什么区别和联系,什么情况下会发生200 from memory cache 或 200 from disk cache 或 304 Not Modified? 200 from memory cache / from disk cache / 304 Not Modified 区别 >> python这个答案描述的挺清楚的:http://www.goodpm.net/postreply/python/1010000008991724/200frommemorycachefromdis

200 from memory cache 不访问服务器,直接读缓存,从内存中读取缓存.此时的数据时缓存到内存中的,当kill进程后,数据将不存在200 from disk cache 不访问服务器,直接读缓存,从磁盘中读取缓存,当kill进程时,数据还是存在.304 Not Modified 访问服务器,发现数据没有更新,服务器返回此状态码.然后从缓存中读取数据.

webkit资源的分类 webkit的资源分类主要分为两大类:主资源和派生资 http状态码 200 from memory cache 不访问服务器,直接读缓存,从内存中读取缓存.此时的数据时缓存到内存中的,当kill进程后,也就是浏览器关闭以后,数据将不存在. 但是这种方式只能缓存派生资源 200 from disk cache 不访问服务器,直接读缓存,从磁盘中读取缓存,当kill进程时,数据还是存在. 这种方式也只能缓存派生资源 304 Not Modified 访问服务器,发现数据没有

Chrome disable cache & clear memory cache disable cache

memory cache简介:MemoryCache顾名思义,就是将资源缓存到内存中,等待下次访问时不需要重新下载资源,而直接从内存中获取.Webkit早已支持memoryCache. 目前Webkit资源分成两类,一类是主资源,比如HTML页面,或者下载项,一类是派生资源,比如HTML页面中内嵌的图片或者脚本链接,分别对应代码中两个类:MainResourceLoader和SubresourceLoader.虽然Webkit支持memoryCache,但是也只是针对派生资源,它对应的类为Cac

你真的了解字典(Dictionary)吗?   从一道亲身经历的面试题说起 半年前,我参加我现在所在公司的面试,面试官给了一道题,说有一个Y形的链表,知道起始节点,找出交叉节点.为了便于描述,我把上面的那条线路称为线路1,下面的称为线路2. 思路1 先判断线路1的第一个节点的下级节点是否是线路2的第一个节点,如果不是,再判断是不是线路2的第二个,如果也不是,判断是不是第三个节点,一直到最后一个.如果第一轮没找到,再按以上思路处理线路一的第二个节点,第三个,第四个... 找到为止.时间复杂度n2,

from memory cache

Single instance of a MemoryCache across multiple application pools on the same server [duplicate] You could create a separate Web Api project and host your implementation of the MemoryCache there. Then expose an api that gets / sets items from the ca

当Google测试了Google Search服务的可用性后,发现速度是最影响Web应用的可用性的因素之一.相对于作用相同但是速度慢的应用,用户更喜欢速度快的应用.多来年,Google已经掌握了如何使应用运行更快,甚至是有上百万的用户访问这个应用.提高Web应用的速度的一个方法就是为存储使用分布式的内存缓存,而不是从磁盘中获取经常用的数据. 当你将信息放到DataStore上的时候,你的信息被永久地保存了,被保存在云中某个地方的磁盘中,甚至你的应用不在使用,也会被备份和维护. 内存缓存遍布于云中

背景 前些天公司服务器数据库访问量偏高,运维人员收到告警推送,安排我团队小伙伴排查原因. 我们发现原来系统定期会跑一个回归测试,该测运行的任务较多,每处理一条任务都会到数据库中取相关数据,高速地回归测试也带来了高频率的数据库读取. 解决方案1 我们认为每个任务要取的数据大相径庭,因此我们考虑对这个过程进行修改,加入MemoryCache把数据库中读取到的数据进行缓存. 整个修改非常简单,相信对常年混迹在博客园中的各位大佬来说小菜一碟,因此小弟不再叙述添加缓存的步骤细节. 从缓存的添加,代码提交,

因最近客户端慢的问题,系统分析了下http协议缓存问题.本文主要记录总结http缓存相关知识. 1. 讨论涉及的要点 访问返回类 > 访问返回200 OK > 访问返回200 (from memory cache) > 访问返回200 (from disk cache) > 访问返回304 Not Modified 头设置类 > Cache-Control: max-age=604800 > Expires: Thu, 05 Jan 2017 12:24:24 GMT

1.图解缓存 示例: 200 (from disk cache): 200 (from memory cache) MemoryCache顾名思义,就是将资源缓存到内存中,等待下次访问时不需要重新下载资源,而直接从内存中获取. diskCache顾名思义,就是将资源缓存到磁盘中,等待下次访问时不需要重新下载资源,而直接从磁盘中获取,它的直接操作对象为CurlCacheManager.它与memoryCache最大的区别在于,当退出进程时,内存中的数据会被清空,而磁盘的数据不会,所以,当下次再进入

HTTP cache in depth HTTP 缓存 https://developers.google.com/web/fundamentals/performance/optimizing-content-efficiency/http-caching?hl=zh-CN https://developer.mozilla.org/zh-CN/docs/Web/HTTP/Caching_FAQ 强缓存 200 Expires (HTTP/1.0) ? Cache-Control (HTTP/

背景: 1:.NET Core 已经没System.Web,也木有了HttpRuntime.Cache,因此,该空间下Cache也木有了. 2:.NET Core 有新的Memory Cache提供,不过该内存类我看了一下,并没有支持文件的缓存依赖. 因此,在此前提下,预计.NET Core明年出来2.0版本时,可能也没支持文件的缓存依赖,因此,有必要提前准备实现. 在写此文前,我扫了一下园子里关于自定义缓存类的相关文章. 发现很多自定义的缓存类文章都简单停留在对字典的增删改查. 因此,决定补充

缓存(cached)是把读取过的数据保存起来,重新读取时若命中(找到需要的数据)就不要去读硬盘了,若没有命中就读硬盘.其中的数据会根据读取频率进行组织,把最频繁读取的内容放在最容易找到的位置,把不再读的内容不断往后排,直至从中删除. 缓冲(buffers)是根据磁盘的读写设计的,把分散的写操作集中进行,减少磁盘碎片和硬盘的反复寻道,从而提高系统性能.linux有一个守护进程定期清空缓冲内容(即写入磁盘),也可以通过sync命令手动清空缓冲.举个例子吧:我这里有一个ext2的U盘,我往里面cp一个

转载:http://my.oschina.net/rengwuxian/blog/184650 应用的场景 假设你开发了一个聊天程序,它的好友列表中显示从网络获取的好友头像.可是如果用户发现每次进入好友列表的时候,程序都要重新下载头像才能进行显示,甚至当把列表滑动到底部再重新滑动回顶部的时候,刚才已经加载完成了的头像竟然又变成了空白图片开始重新加载,这将是一种糟糕的用户体验.为了解决这种问题,你需要使用高速缓存技术——Cache. 什么是Cache? Cache,高速缓存,原意是指计算机中一块比

由于Bitmap的特殊性以及Android对单个应用所施加的内存限制,比如16M,这导致加载Bitmap的时候很容易出现内存溢出.比如以下场景: java.lang.OutofMemoryError:bitmap size exceeds VM budget Android中常用的缓存策略也是很有意思,缓存策略一个通用的思想,可以用到很多场景中,比如在实际开发中经常需要用到Bitmap做缓存.通过缓存策略,我们不需要每次都从网络上请求图片或者从存储设备中加载图片,这样就极大地提高了图片的加载效率

这篇文章属于典型的剥洋葱文,由表及里,逐步引入新的知识点,挖掘最本质的原因.这篇文的逻辑是先假设再证明,按照这个思路去阅读会比较轻松. Maya里的GPU Cache导入的几何体为什么不能编辑顶点?这可以算是一个高频问题了,这个问题可以转换为:GPU Cache导入的几何体为什么不能编辑Mesh(不仅不能编辑顶点,为它添加bevel一类的节点也不可以)?实际上这个问题在Maya的帮助文档中是有明确答案的. 我们来看看官方是如何解释的: GPU caches are Alembic-based f

在spark中<Memory usage of state in Spark Structured Streaming>讲解Spark内存分配情况,以及提到了HDFSBackedStateStoreProvider存储多个版本的影响:从stackoverflow上也可以看到别人遇到了structured streaming中内存问题,同时也对问题做了分析<Memory issue with spark structured streaming>:另外可以从spark的官网问题修复列

一.首先大概了解一下计算机CPU.Cache.Buffer.内存.硬盘.SWAP CPU也称为中央处理器(CPU,Central Processing Unit)是一块超大规模的集成电路,是一台计算机的运算核心(Core)和控制核心( Control Unit).它的功能主要是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据.中央处理器主要由三核心部件组成,运算器.控制器和总线(BUS),运算器又主要由算术逻辑单元(ALU)和寄存器(RS)组成. CPU Cache(缓存区)即高速缓冲存储器,集成在CP