㈠ b站離線緩存怎麼單集循環
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㈡ 什麼是零拷貝循環緩存機制
我好奇怪哦，你居然會求助我這個外行人，既然求助了，我就幫你搜搜，希望能幫到你！
零拷貝（zero-）是實現主機或路由器等設備高速網路介面的主要技術。零拷貝技術通過減少或消除關鍵通信路徑影響速率的操作，降低數據傳輸的操作系統開銷和協議處理開銷，從而有效提高通信性能，實現高速數據傳輸。
零拷貝技術可以減少數據拷貝和共享匯流排操作的次數，消除通信數據在存儲器之間不必要的中間拷貝過程，有效地提高通信效率，是設計高速介面通道、實現高速伺服器和路由器的關鍵技術之一。數據拷貝受制於傳統的操作系統或通信協議，限制了通信性能。採用零拷貝技術，通過減少數據拷貝次數，簡化協議處理的層次，在應用和網路間提供更快的數據通路，可以有效地降低通信延遲，增加網路吞吐率。
零拷貝技術的研究主要針對以下兩個方面：(1)創建有效的用戶級通信介面，即應用程序直接將數據從通信介面發送出去或接收進來，消除系統內核中不必要的拷貝過程；(2)路由器的入端到出端的直接數據傳輸，即接收的報文只經過一次存儲器緩沖，而緩沖隊列中的報文經過必要的控制信息處理後，直接傳送到輸出埠發送出去，實現報文快速轉發。
一般來說,認為從網卡到用戶空間的系統調用會經歷兩次或者兩次半的過程.
zero就是要消除這些過程.
從網卡的ring-buffer到softwarepackets的可以通過直接DMA數據到softwarepacket完成.
所謂半次可以有hardwarechecksumoffload來解決.
最後的內核空間到用戶空間的還存在問題,最近提出的比較好的方案是IOAT2技術,可以直接做Hostmemeory對Hostmemroy的DMA.
也看到有人使用把DMA的buffer直接map到用戶空間的解決方案,但這個對用戶空間的程序不是透明的,不具備普遍意義.
2.循環緩沖機制在DSP非同步數據訪問中的應用
http://www.doc88.com/p-246838335934.html
3.緩存機制
http://wenku..com/view/a99e078ba0116c175f0e484f.html
㈢ 定義一個全局數據作為緩存,在運算部分隨時往數據里寫數據,循環保存,這個怎麼修改程序啊只是加入這個東西
許多人認為，「緩存」是內存的一部分
許多技術文章都是這樣教授的
但是還是有很多人不知道緩存在什麼地方，緩存是做什麼用的
其實，緩存是CPU的一部分，它存在於CPU中
CPU存取數據的速度非常的快，一秒鍾能夠存取、處理十億條指令和數據（術語：CPU主頻1G），而內存就慢很多，快的內存能夠達到幾十兆就不錯了，可見兩者的速度差異是多麼的大
緩存是為了解決CPU速度和內存速度的速度差異問題
內存中被CPU訪問最頻繁的數據和指令被復制入CPU中的緩存，這樣CPU就可以不經常到象「蝸牛」一樣慢的內存中去取數據了，CPU只要到緩存中去取就行了，而緩存的速度要比內存快很多
這里要特別指出的是：
1.因為緩存只是內存中少部分數據的復製品，所以CPU到緩存中尋找數據時，也會出現找不到的情況（因為這些數據沒有從內存復制到緩存中去），這時CPU還是會到內存中去找數據，這樣系統的速度就慢下來了，不過CPU會把這些數據復制到緩存中去，以便下一次不要再到內存中去取。
2.因為隨著時間的變化，被訪問得最頻繁的數據不是一成不變的，也就是說，剛才還不頻繁的數據，此時已經需要被頻繁的訪問，剛才還是最頻繁的數據，現在又不頻繁了，所以說緩存中的數據要經常按照一定的演算法來更換，這樣才能保證緩存中的數據是被訪問最頻繁的
3.關於一級緩存和二級緩存
為了分清這兩個概念，我們先了解一下RAM
ram和ROM相對的，RAM是掉電以後，其中才信息就消失那一種，ROM在掉電以後信息也不會消失那一種
RAM又分兩種，
一種是靜態RAM，SRAM；一種是動態RAM，DRAM。前者的存儲速度要比後者快得多，我們現在使用的內存一般都是動態RAM。
有的菜鳥就說了，為了增加系統的速度，把緩存擴大不就行了嗎，擴大的越大，緩存的數據越多，系統不就越快了嗎
緩存通常都是靜態RAM，速度是非常的快，
但是靜態RAM集成度低（存儲相同的數據，靜態RAM的體積是動態RAM的6倍），
價格高（同容量的靜態RAM是動態RAM的四倍），
由此可見，擴大靜態RAM作為緩存是一個非常愚蠢的行為，
但是為了提高系統的性能和速度，我們必須要擴大緩存，
這樣就有了一個折中的方法，不擴大原來的靜態RAM緩存，而是增加一些高速動態RAM做為緩存，
這些高速動態RAM速度要比常規動態RAM快，但比原來的靜態RAM緩存慢，
我們把原來的靜態ram緩存叫一級緩存，而把後來增加的動態RAM叫二級緩存。
一級緩存和二級緩存中的內容都是內存中訪問頻率高的數據的復製品（映射），它們的存在都是為了減少高速CPU對慢速內存的訪問。
通常CPU找數據或指令的順序是：先到一級緩存中找，找不到再到二級緩存中找，如果還找不到就只有到內存中找了
㈣ 如何設置計算機開機清除緩存計劃,並且每兩小時循環清理
①打開空白的記事本，黏貼這些清理瀏覽器緩存的批處理命令，保存文件為：清理緩存.BAT
@echo off
echo 清空IE臨時文件目錄...
del /f /s /q "%userprofile%Local SettingsTemporary Internet Files*.*"
del /f /s /q "%temp%*.*"
echo 清除系統完成！
echo. & pause
②點擊開始→控制面板→計劃任務→添加計劃任務→下一步→瀏覽→找到這個BAT批處理文件。
㈤ 如何使用Guava的緩存管理
首先，看一下使用範例：
Java代碼
LoadingCache<Key,Graph> graphs =CacheBuilder.newBuilder()
.maximumSize(1000)
.expireAfterWrite(10,TimeUnit.MINUTES)
.removalListener(MY_LISTENER)
.build(
newCacheLoader<Key,Graph>(){
publicGraph load(Key key)throwsAnyException{
return createExpensiveGraph(key);
}
});
適用性
緩存在很多情況下都是非常有用的。比如，我們需要多次根據給定的輸入獲取值，而且該值計算或者獲取的開銷是非常昂貴的。
緩存和ConcurrentMap是非常相像的，但是它們也不完全一樣。最根本的區別就是，ConcurrentMap會持有所有添加的對象，直到被顯示的移除。而緩存為了限制其內存的使用，通常都會配置成可以自動的將對象移除。在某些情況下即使不自動移除對象也是非常有用的，如LoadingCache它會自動載入緩存對象。
一般，Guava緩存適用於以下幾種情況：
你願意花費一些內存來換取性能提升；
你預測到某些鍵會多次進行查詢；
你的緩存數據不超過內存（Guava緩存是單個應用中的本地緩存。它不會將數據存儲到文件中，或者外部伺服器。如果不適合你，可以考慮一下 Memcached）。
如果你的需要符合上面所說的每一條，那麼選擇Guava緩存絕對沒錯。
使用CacheBuilder的構建模式可以獲取一個Cache，如上面的範例所示。但是如何進行定製才是比較有趣的。
注意：如果你不需要緩存的這些特性，那麼使用ConcurrentHashMap會有更好的內存效率，但是如果想基於舊有的ConcurrentMap復制實現Cache的一些特性，那麼可能是非常困難或者根本不可能。
載入
對於緩存首先需要明確的是：有沒有一個方法可以通過給定的鍵來計算/載入相應的值？如果有，那麼可以使用CacheLoader。如果沒有這樣的方法，或者你想復寫緩存的載入方式，但你仍想保留「get-if-absent-compute」語義，你可以在調用get方法時傳入一個Callable實例，來達到目的。緩存的對象可以通過Cache.put直接插入，但是自動載入是首選，因為自動載入可以更加容易的判斷所有緩存信息的一致性。
From a CacheLoader
LoadingCache 緩存是通過一個CacheLoader來構建緩存。創建一個CacheLoader僅需要實現V load(K key) throws Exception方法即可。下面的範例就是如何創建一個LoadingCache：
Java代碼
LoadingCache<Key,Graph> graphs =CacheBuilder.newBuilder()
.maximumSize(1000)
.build(
newCacheLoader<Key,Graph>(){
publicGraph load(Key key)throwsAnyException{
return createExpensiveGraph(key);
}
});
...
try{
return graphs.get(key);
}catch(ExecutionException e){
thrownewOtherException(e.getCause());
}
通過方法get(K)可以對LoadingCache進行查詢。該方法要不返回已緩存的值，要不通過CacheLoader來自動載入相應的值到緩存中。這里需要注意的是：CacheLoader可能會拋出Exception，LoaderCache.get(K)則可能會拋出ExecutionException。假如你定義的CacheLoader沒有聲明檢查型異常，那麼可以通過調用getUnchecked(K)來獲取緩存值；但是一旦當CacheLoader中聲明了檢查型異常，則不可以調用getUnchecked。
Java代碼
LoadingCache<Key,Graph> graphs =CacheBuilder.newBuilder()
.expireAfterAccess(10,TimeUnit.MINUTES)
.build(
newCacheLoader<Key,Graph>(){
publicGraph load(Key key){// no checked exception
return createExpensiveGraph(key);
}
});
...
return graphs.getUnchecked(key);
批量查詢可以使用getAll(Iterable<? extends K>)方法。預設，getAll方法將循環每一個鍵調用CacheLoader.load方法獲取緩存值。當緩存對象的批量獲取比單獨獲取更有效時，可以通過復寫CacheLoader.loadAll方法實現緩存對象的載入。此時當調用getAll(Iterable)方法時性能也會提升。
需要注意的是CacheLoader.loadAll的實現可以為沒有明確要求的鍵載入緩存值。比如，當為某組中的一些鍵進行計算時，loadAll方法則可能會同時載入組中其餘鍵的值。
From a Callable
所有Guava緩存，不論是否會自動載入，都支持get(K, Callable(V))方法。當給定鍵的緩存值已存在時則直接返回，否則通過指定的Callable方法進行計算並將值存放到緩存中。直到載入完成時，相應的緩存才會被更改。該方法簡單實現了"if cached, return; otherwise create, cache and return"語義。
Java代碼
Cache<Key,Value> cache =CacheBuilder.newBuilder()
.maximumSize(1000)
.build();// look Ma, no CacheLoader
...
try{
// If the key wasn't in the "easy to compute" group, we need to
// do things the hard way.
cache.get(key,newCallable<Value>(){
@Override
publicValue call()throwsAnyException{
return doThingsTheHardWay(key);
}
});
}catch(ExecutionException e){
thrownewOtherException(e.getCause());
}
直接插入
使用cache.put(key, value)方法可以將值直接插入到緩存中，但這將會覆蓋緩存中已存在的值。通過使用Cache.asMap()所導出的ConcurrentMap對象中的方法也可以對緩存進行修改。但是，請注意asMap中的任何方法都不能自動的將數據載入到緩存中。也就是說，asMap中的各方法是在緩存自動載入范圍之外來運作。所以，當你使用CacheLoader或Callable來載入緩存時，應該優先使用Cache.get(K, Callable<V>)，而不是Cache.asMap().putIfAbsent。
緩存回收
殘酷的現實是我們可以肯定的說我們沒有足夠的內存來緩存一切。你必須來決定：什麼時候緩存值不再值得保留？Guava提供了三種基本的緩存回收策略：基於容量回收策略，基於時間回收策略，基於引用回收策略。
基於容量回收策略
使用CacheBuilder.maximumSize(long)可以設置緩存的最大容量。緩存將會嘗試回收最近沒有使用，或者沒有經常使用的緩存項。警告：緩存可能會在容量達到限制之前執行回收，通常是在緩存大小逼近限制大小時。
另外，如果不同的緩存項有不同的「權重」， 如，緩存項有不同的內存佔用，此時你需要使用CacheBuilder.weigher(Weigher)指定一個權重計算函數，並使用CacheBuilder.maxmumWeight(long)設定總權重。和maximumSize同樣需要注意的是緩存也是在逼近總權重的時候進行回收處理。此外，緩存項的權重是在創建時進行計算，此後不再改變。
Java代碼
LoadingCache<Key,Graph> graphs =CacheBuilder.newBuilder()
.maximumWeight(100000)
.weigher(
newWeigher<Key,Graph>(){
publicint weigh(Key k,Graph g){
return g.vertices().size();
}
})
.build(
newCacheLoader<Key,Graph>(){
publicGraph load(Key key){// no checked exception
return createExpensiveGraph(key);
}
});
基於時間回收策略
CacheBuilder為基於時間的回收提供了兩種方式：
expireAfterAccess(long, TimeUnit) 當緩存項在指定的時間段內沒有被讀或寫就會被回收。這種回收策略類似於基於容量回收策略；
expireAfterWrite(long, TimeUnit) 當緩存項在指定的時間段內沒有更新就會被回收。如果我們認為緩存數據在一段時間後數據不再可用，那麼可以使用該種策略。
就如下面的討論，定時過期回收會在寫的過程中周期執行，偶爾也會讀的過程中執行。
測試定時回收
測試定時回收其實不需要那麼痛苦的，我們不必非得花費2秒來測試一個2秒的過期。在構建緩存時使用Ticker介面，並通過CacheBuilder.ticker(Ticker)方法指定時間源，這樣我們就不用傻乎乎等系統時鍾慢慢的走了。
基於引用回收策略
通過鍵或緩存值的弱引用(weak references)，或者緩存值的軟引用(soft references)，Guava可以將緩存設置為允許垃圾回收。
CacheBuilder.weakKeys() 使用弱引用存儲鍵。當沒有(強或軟)引用到該鍵時，相應的緩存項將可以被垃圾回收。由於垃圾回收是依賴==進行判斷，因此這樣會導致整個緩存也會使用==來比較鍵的相等性，而不是使用equals()；
CacheBuilder.weakValues() 使用弱引用存儲緩存值。當沒有(強或軟)引用到該緩存項時，將可以被垃圾回收。由於垃圾回收是依賴==進行判斷，因此這樣會導致整個緩存也會使用==來比較緩存值的相等性，而不是使用equals()；
CacheBuilder.softValues() 使用軟引用存儲緩存值。當響應需要時，軟引用才會被垃圾回收通過最少使用原則回收掉。由於使用軟引用造成性能上的影響，我們強烈建議使用可被預言的maximum cache size的策略來代替。同樣使用softValues()緩存值的比較也是使用==，而不是equals()。
顯示移除
在任何時候，你都可以可以通過下面的方法顯式將無效的緩存移除，而不是被動等待被回收：
使用Cache.invalidate(key)單個移除;
使用Cache.invalidteAll(keys)批量移除；
使用Cache.invalidateAll()移除全部。
㈥ 什麼是循環緩沖區
循環緩沖區需要讀端和寫端2個指針來標定一塊buffer，寫端寫到buffer的邊界的時候，會跳到另一個邊界繼續寫，直到寫端指針和讀端指針重合，這個時候緩沖區FULL狀態,不可以再寫，讀端會一直讀數據直到和寫端指針重合，這個時候緩沖區為EMPTY狀態，不可以再讀。
比如下面這段緩沖，存儲了數字數據，r和w分別是讀寫指針
|-------------------------------------------|
1
2
3
4
5
r
w
當讀了2個數據1和2，同時寫入了1個6的時候如下：
|-------------------------------------------|
3
4
5
6
r
w
當上面步驟一直到寫到buffer臨界區時候：
|-------------------------------------------|
8
9
0
r
w
這個時候再寫5和9就是這樣：會循環到開頭繼續寫。
|-------------------------------------------|
9
8
9
0
5
w
r
這樣的循環緩沖對流stream的實現非常的實用，空間利用率很高
㈦ 怎樣批量刪除iphone程序里的緩存
可以下載一個手機管家 一次性可以清理很多緩存
㈧ 愛奇藝客戶端無限循環緩存是什麼情況ipad iphone都這樣，比如100M的視頻，下到99變為
我也他m要被愛奇藝這s比氣死了，收費，還不讓看，一頓無限下載。我浪費2G流量就tm讓這個傻x逼給我這個後果。反饋意見里根本不讓打全字，愛奇藝這個坑我ctm的了！我先下的移動迷宮超清版1.17G，下完自動下載3次300m不知道什麼模式的。本來打算清流量的，一下進去多用一個G，一共多花1000塊錢，坑人愛奇藝我了！
㈨ 利用循環隊列編程實現一個緩存,具備以下功能:具備緩存的讀寫功能,並每緩存5組數據，從緩存一次性讀出處理
網路傳輸中，協議都是為一定的目的制定的，要遵守一定的規則
如果是客戶機發了一段沒用的數，那說明就是不符合你的規則，也就是不符合你制定協議的內容
如果真的要在這基礎上改，可以為你的socket設置一個接收超時（setsockopt）,比如1秒，
再接收這段你認為沒有用的數據（根據實際你可以預先就分配一個空間，比如1K，然後循環接收，直到超時，也就是recv返回0）。
這個buff你不處理就是了