㈠ b站离线缓存怎么单集循环
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㈡ 什么是零拷贝循环缓存机制
我好奇怪哦，你居然会求助我这个外行人，既然求助了，我就帮你搜搜，希望能帮到你！
零拷贝（zero-）是实现主机或路由器等设备高速网络接口的主要技术。零拷贝技术通过减少或消除关键通信路径影响速率的操作，降低数据传输的操作系统开销和协议处理开销，从而有效提高通信性能，实现高速数据传输。
零拷贝技术可以减少数据拷贝和共享总线操作的次数，消除通信数据在存储器之间不必要的中间拷贝过程，有效地提高通信效率，是设计高速接口通道、实现高速服务器和路由器的关键技术之一。数据拷贝受制于传统的操作系统或通信协议，限制了通信性能。采用零拷贝技术，通过减少数据拷贝次数，简化协议处理的层次，在应用和网络间提供更快的数据通路，可以有效地降低通信延迟，增加网络吞吐率。
零拷贝技术的研究主要针对以下两个方面：(1)创建有效的用户级通信接口，即应用程序直接将数据从通信接口发送出去或接收进来，消除系统内核中不必要的拷贝过程；(2)路由器的入端到出端的直接数据传输，即接收的报文只经过一次存储器缓冲，而缓冲队列中的报文经过必要的控制信息处理后，直接传送到输出端口发送出去，实现报文快速转发。
一般来说,认为从网卡到用户空间的系统调用会经历两次或者两次半的过程.
zero就是要消除这些过程.
从网卡的ring-buffer到softwarepackets的可以通过直接DMA数据到softwarepacket完成.
所谓半次可以有hardwarechecksumoffload来解决.
最后的内核空间到用户空间的还存在问题,最近提出的比较好的方案是IOAT2技术,可以直接做Hostmemeory对Hostmemroy的DMA.
也看到有人使用把DMA的buffer直接map到用户空间的解决方案,但这个对用户空间的程序不是透明的,不具备普遍意义.
2.循环缓冲机制在DSP异步数据访问中的应用
http://www.doc88.com/p-246838335934.html
3.缓存机制
http://wenku..com/view/a99e078ba0116c175f0e484f.html
㈢ 定义一个全局数据作为缓存,在运算部分随时往数据里写数据,循环保存,这个怎么修改程序啊只是加入这个东西
许多人认为，“缓存”是内存的一部分
许多技术文章都是这样教授的
但是还是有很多人不知道缓存在什么地方，缓存是做什么用的
其实，缓存是CPU的一部分，它存在于CPU中
CPU存取数据的速度非常的快，一秒钟能够存取、处理十亿条指令和数据（术语：CPU主频1G），而内存就慢很多，快的内存能够达到几十兆就不错了，可见两者的速度差异是多么的大
缓存是为了解决CPU速度和内存速度的速度差异问题
内存中被CPU访问最频繁的数据和指令被复制入CPU中的缓存，这样CPU就可以不经常到象“蜗牛”一样慢的内存中去取数据了，CPU只要到缓存中去取就行了，而缓存的速度要比内存快很多
这里要特别指出的是：
1.因为缓存只是内存中少部分数据的复制品，所以CPU到缓存中寻找数据时，也会出现找不到的情况（因为这些数据没有从内存复制到缓存中去），这时CPU还是会到内存中去找数据，这样系统的速度就慢下来了，不过CPU会把这些数据复制到缓存中去，以便下一次不要再到内存中去取。
2.因为随着时间的变化，被访问得最频繁的数据不是一成不变的，也就是说，刚才还不频繁的数据，此时已经需要被频繁的访问，刚才还是最频繁的数据，现在又不频繁了，所以说缓存中的数据要经常按照一定的算法来更换，这样才能保证缓存中的数据是被访问最频繁的
3.关于一级缓存和二级缓存
为了分清这两个概念，我们先了解一下RAM
ram和ROM相对的，RAM是掉电以后，其中才信息就消失那一种，ROM在掉电以后信息也不会消失那一种
RAM又分两种，
一种是静态RAM，SRAM；一种是动态RAM，DRAM。前者的存储速度要比后者快得多，我们现在使用的内存一般都是动态RAM。
有的菜鸟就说了，为了增加系统的速度，把缓存扩大不就行了吗，扩大的越大，缓存的数据越多，系统不就越快了吗
缓存通常都是静态RAM，速度是非常的快，
但是静态RAM集成度低（存储相同的数据，静态RAM的体积是动态RAM的6倍），
价格高（同容量的静态RAM是动态RAM的四倍），
由此可见，扩大静态RAM作为缓存是一个非常愚蠢的行为，
但是为了提高系统的性能和速度，我们必须要扩大缓存，
这样就有了一个折中的方法，不扩大原来的静态RAM缓存，而是增加一些高速动态RAM做为缓存，
这些高速动态RAM速度要比常规动态RAM快，但比原来的静态RAM缓存慢，
我们把原来的静态ram缓存叫一级缓存，而把后来增加的动态RAM叫二级缓存。
一级缓存和二级缓存中的内容都是内存中访问频率高的数据的复制品（映射），它们的存在都是为了减少高速CPU对慢速内存的访问。
通常CPU找数据或指令的顺序是：先到一级缓存中找，找不到再到二级缓存中找，如果还找不到就只有到内存中找了
㈣ 如何设置计算机开机清除缓存计划,并且每两小时循环清理
①打开空白的记事本，黏贴这些清理浏览器缓存的批处理命令，保存文件为：清理缓存.BAT
@echo off
echo 清空IE临时文件目录...
del /f /s /q "%userprofile%Local SettingsTemporary Internet Files*.*"
del /f /s /q "%temp%*.*"
echo 清除系统完成！
echo. & pause
②点击开始→控制面板→计划任务→添加计划任务→下一步→浏览→找到这个BAT批处理文件。
㈤ 如何使用Guava的缓存管理
首先，看一下使用范例：
Java代码
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);
}
});
适用性
缓存在很多情况下都是非常有用的。比如，我们需要多次根据给定的输入获取值，而且该值计算或者获取的开销是非常昂贵的。
缓存和ConcurrentMap是非常相像的，但是它们也不完全一样。最根本的区别就是，ConcurrentMap会持有所有添加的对象，直到被显示的移除。而缓存为了限制其内存的使用，通常都会配置成可以自动的将对象移除。在某些情况下即使不自动移除对象也是非常有用的，如LoadingCache它会自动加载缓存对象。
一般，Guava缓存适用于以下几种情况：
你愿意花费一些内存来换取性能提升；
你预测到某些键会多次进行查询；
你的缓存数据不超过内存（Guava缓存是单个应用中的本地缓存。它不会将数据存储到文件中，或者外部服务器。如果不适合你，可以考虑一下 Memcached）。
如果你的需要符合上面所说的每一条，那么选择Guava缓存绝对没错。
使用CacheBuilder的构建模式可以获取一个Cache，如上面的范例所示。但是如何进行定制才是比较有趣的。
注意：如果你不需要缓存的这些特性，那么使用ConcurrentHashMap会有更好的内存效率，但是如果想基于旧有的ConcurrentMap复制实现Cache的一些特性，那么可能是非常困难或者根本不可能。
加载
对于缓存首先需要明确的是：有没有一个方法可以通过给定的键来计算/加载相应的值？如果有，那么可以使用CacheLoader。如果没有这样的方法，或者你想复写缓存的加载方式，但你仍想保留“get-if-absent-compute”语义，你可以在调用get方法时传入一个Callable实例，来达到目的。缓存的对象可以通过Cache.put直接插入，但是自动加载是首选，因为自动加载可以更加容易的判断所有缓存信息的一致性。
From a CacheLoader
LoadingCache 缓存是通过一个CacheLoader来构建缓存。创建一个CacheLoader仅需要实现V load(K key) throws Exception方法即可。下面的范例就是如何创建一个LoadingCache：
Java代码
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());
}
通过方法get(K)可以对LoadingCache进行查询。该方法要不返回已缓存的值，要不通过CacheLoader来自动加载相应的值到缓存中。这里需要注意的是：CacheLoader可能会抛出Exception，LoaderCache.get(K)则可能会抛出ExecutionException。假如你定义的CacheLoader没有声明检查型异常，那么可以通过调用getUnchecked(K)来获取缓存值；但是一旦当CacheLoader中声明了检查型异常，则不可以调用getUnchecked。
Java代码
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);
批量查询可以使用getAll(Iterable<? extends K>)方法。缺省，getAll方法将循环每一个键调用CacheLoader.load方法获取缓存值。当缓存对象的批量获取比单独获取更有效时，可以通过复写CacheLoader.loadAll方法实现缓存对象的加载。此时当调用getAll(Iterable)方法时性能也会提升。
需要注意的是CacheLoader.loadAll的实现可以为没有明确要求的键加载缓存值。比如，当为某组中的一些键进行计算时，loadAll方法则可能会同时加载组中其余键的值。
From a Callable
所有Guava缓存，不论是否会自动加载，都支持get(K, Callable(V))方法。当给定键的缓存值已存在时则直接返回，否则通过指定的Callable方法进行计算并将值存放到缓存中。直到加载完成时，相应的缓存才会被更改。该方法简单实现了"if cached, return; otherwise create, cache and return"语义。
Java代码
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)方法可以将值直接插入到缓存中，但这将会覆盖缓存中已存在的值。通过使用Cache.asMap()所导出的ConcurrentMap对象中的方法也可以对缓存进行修改。但是，请注意asMap中的任何方法都不能自动的将数据加载到缓存中。也就是说，asMap中的各方法是在缓存自动加载范围之外来运作。所以，当你使用CacheLoader或Callable来加载缓存时，应该优先使用Cache.get(K, Callable<V>)，而不是Cache.asMap().putIfAbsent。
缓存回收
残酷的现实是我们可以肯定的说我们没有足够的内存来缓存一切。你必须来决定：什么时候缓存值不再值得保留？Guava提供了三种基本的缓存回收策略：基于容量回收策略，基于时间回收策略，基于引用回收策略。
基于容量回收策略
使用CacheBuilder.maximumSize(long)可以设置缓存的最大容量。缓存将会尝试回收最近没有使用，或者没有经常使用的缓存项。警告：缓存可能会在容量达到限制之前执行回收，通常是在缓存大小逼近限制大小时。
另外，如果不同的缓存项有不同的“权重”， 如，缓存项有不同的内存占用，此时你需要使用CacheBuilder.weigher(Weigher)指定一个权重计算函数，并使用CacheBuilder.maxmumWeight(long)设定总权重。和maximumSize同样需要注意的是缓存也是在逼近总权重的时候进行回收处理。此外，缓存项的权重是在创建时进行计算，此后不再改变。
Java代码
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);
}
});
基于时间回收策略
CacheBuilder为基于时间的回收提供了两种方式：
expireAfterAccess(long, TimeUnit) 当缓存项在指定的时间段内没有被读或写就会被回收。这种回收策略类似于基于容量回收策略；
expireAfterWrite(long, TimeUnit) 当缓存项在指定的时间段内没有更新就会被回收。如果我们认为缓存数据在一段时间后数据不再可用，那么可以使用该种策略。
就如下面的讨论，定时过期回收会在写的过程中周期执行，偶尔也会读的过程中执行。
测试定时回收
测试定时回收其实不需要那么痛苦的，我们不必非得花费2秒来测试一个2秒的过期。在构建缓存时使用Ticker接口，并通过CacheBuilder.ticker(Ticker)方法指定时间源，这样我们就不用傻乎乎等系统时钟慢慢的走了。
基于引用回收策略
通过键或缓存值的弱引用(weak references)，或者缓存值的软引用(soft references)，Guava可以将缓存设置为允许垃圾回收。
CacheBuilder.weakKeys() 使用弱引用存储键。当没有(强或软)引用到该键时，相应的缓存项将可以被垃圾回收。由于垃圾回收是依赖==进行判断，因此这样会导致整个缓存也会使用==来比较键的相等性，而不是使用equals()；
CacheBuilder.weakValues() 使用弱引用存储缓存值。当没有(强或软)引用到该缓存项时，将可以被垃圾回收。由于垃圾回收是依赖==进行判断，因此这样会导致整个缓存也会使用==来比较缓存值的相等性，而不是使用equals()；
CacheBuilder.softValues() 使用软引用存储缓存值。当响应需要时，软引用才会被垃圾回收通过最少使用原则回收掉。由于使用软引用造成性能上的影响，我们强烈建议使用可被预言的maximum cache size的策略来代替。同样使用softValues()缓存值的比较也是使用==，而不是equals()。
显示移除
在任何时候，你都可以可以通过下面的方法显式将无效的缓存移除，而不是被动等待被回收：
使用Cache.invalidate(key)单个移除;
使用Cache.invalidteAll(keys)批量移除；
使用Cache.invalidateAll()移除全部。
㈥ 什么是循环缓冲区
循环缓冲区需要读端和写端2个指针来标定一块buffer，写端写到buffer的边界的时候，会跳到另一个边界继续写，直到写端指针和读端指针重合，这个时候缓冲区FULL状态,不可以再写，读端会一直读数据直到和写端指针重合，这个时候缓冲区为EMPTY状态，不可以再读。
比如下面这段缓冲，存储了数字数据，r和w分别是读写指针
|-------------------------------------------|
1
2
3
4
5
r
w
当读了2个数据1和2，同时写入了1个6的时候如下：
|-------------------------------------------|
3
4
5
6
r
w
当上面步骤一直到写到buffer临界区时候：
|-------------------------------------------|
8
9
0
r
w
这个时候再写5和9就是这样：会循环到开头继续写。
|-------------------------------------------|
9
8
9
0
5
w
r
这样的循环缓冲对流stream的实现非常的实用，空间利用率很高
㈦ 怎样批量删除iphone程序里的缓存
可以下载一个手机管家 一次性可以清理很多缓存
㈧ 爱奇艺客户端无限循环缓存是什么情况ipad iphone都这样，比如100M的视频，下到99变为
我也他m要被爱奇艺这s比气死了，收费，还不让看，一顿无限下载。我浪费2G流量就tm让这个傻x逼给我这个后果。反馈意见里根本不让打全字，爱奇艺这个坑我ctm的了！我先下的移动迷宫超清版1.17G，下完自动下载3次300m不知道什么模式的。本来打算清流量的，一下进去多用一个G，一共多花1000块钱，坑人爱奇艺我了！
㈨ 利用循环队列编程实现一个缓存,具备以下功能:具备缓存的读写功能,并每缓存5组数据，从缓存一次性读出处理
网络传输中，协议都是为一定的目的制定的，要遵守一定的规则
如果是客户机发了一段没用的数，那说明就是不符合你的规则，也就是不符合你制定协议的内容
如果真的要在这基础上改，可以为你的socket设置一个接收超时（setsockopt）,比如1秒，
再接收这段你认为没有用的数据（根据实际你可以预先就分配一个空间，比如1K，然后循环接收，直到超时，也就是recv返回0）。
这个buff你不处理就是了