Ⅰ U盤windows寫入緩存失敗如何處理
有時候，會發現U盤的質量真的不敢恭維，上次還好好的，現在使用就出現了大小毛病，復制一個小文件就慢吞吞，甚至最後卡住不動了，而且電腦識別U盤的時間也很久，有時還出現了「windows寫入緩存失敗」，我們該如何處理?
U盤出現緩存失敗，很容易造成U盤數據丟失，首先我們了解一下緩存寫入，這是Windows本身提供的`一個功能，在系統繁忙時，其能夠把對磁碟的寫入操作暫時緩存起來，然後等到系統空閑的時候再執行相應操作。這種技術能夠提升系統性能，不過如果你的USB線質量不高，或者U盤讀寫能力不強，則可能在緩存時出現你遇到的問題。
處理方法1：我們可以通過關閉該選項來解決問題。右擊「我的電腦」，選擇「屬性」-「硬體」-「設備管理器」，展開你的「磁碟驅動器」，在需要關閉該功能的驅動器圖標上單擊滑鼠右鍵，選擇「屬性」，選擇「策略」標簽，在里邊你可以看到兩個選項：「為快速刪除而優化」(即所有的東西都直接寫入硬碟驅動器，不進行緩存)和「為提高性能而優化」(寫入到緩存)。選擇「為快速刪除而優化」即可解決延緩寫入失敗的問題。
處理方法2：如果已經遇到像我這樣的問題了，無法在U盤上進行操作，那麼只能使用量產工具來進行修復，在修復之前若有重要資料可以嘗試使用easyrecovery進行恢復。修復之後需要對U盤進行格式化，要確認U盤上重要文件已備份。
雖然U盤體積小，卻可以便捷地遷移數據文件，但是U盤在使用過程中，還是不夠穩定，說壞就壞，所以我在此建議大家重要的數據文件，還是需要多保持在不同的地方，不然損失可就大了。
Ⅱ 該怎麼解決 Redis 緩存穿透和緩存雪崩問題
緩存雪崩： 由於緩存層承載著大量請求，有效地 保護了存儲層，但是如果緩存層由於某些原因不能提供服務，比如 Redis 節點掛掉了，熱點 key 全部失效了，在這些情況下，所有的請求都會直接請求到資料庫，可能會造成資料庫宕機的情況。
預防和解決緩存雪崩問題，可以從以下三個方面進行著手：
1、使用 Redis 高可用架構：使用 Redis 集群來保證 Redis 服務不會掛掉
2、緩存時間不一致： 給緩存的失效時間，加上一個隨機值，避免集體失效
3、限流降級策略：有一定的備案，比如個性推薦服務不可用了，換成熱點數據推薦服務
緩存穿透： 緩存穿透是指查詢一個根本不存在的數據，這樣的數據肯定不在緩存中，這會導致請求全部落到資料庫上，有可能出現資料庫宕機的情況。
預防和解決緩存穿透問題，可以考慮以下兩種方法：
1、緩存空對象： 將空值緩存起來，但是這樣就有一個問題，大量無效的空值將佔用空間，非常浪費。
2、布隆過濾器攔截： 將所有可能的查詢key 先映射到布隆過濾器中，查詢時先判斷key是否存在布隆過濾器中，存在才繼續向下執行，如果不存在，則直接返回。布隆過濾器有一定的誤判，所以需要你的業務允許一定的容錯性。
Ⅲ 蘋果手機清理緩存怎麼清理
不論是蘋果手機還是安卓手機，用久了，手機就會存滿各種不需要的文件，占滿手機有限的內存空間。像小編用的iPhone 7，內存只有32G，現在每天都要收到無數遍彈窗提醒：存儲容量幾乎已滿，太令人崩潰了。
那麼，果粉們到底該怎麼減少緩存垃圾的堆積，清理內存，釋放儲存空間呢？小編整理了以下六種方法供大家參考：
1. 取消手機應用里的自動下載與保存
有些手機用戶的聊天軟體包括QQ和微信，都會自動下載聊天記錄中拍攝或查看的視頻和圖片，其實這些文件我們大多是不需要的，還都佔了不小的內存空間，關閉自動下載後能節約不少存儲空間。這里教大家取消內存大頭qq和微信的自動下載和保存，其他的包括知乎，微博等大家也都可以到設置里去取消。具體步驟如下：
QQ：打開QQ-「設置」-「通用」-「自動下載與保存」。
微信：打開微信-「我」-「設置」-「通用」-「照片、視頻和文件」-取消「自動下載」
2. 清理手機應用APP的緩存垃圾
打開「設置」-「通用」-「iPhone儲存空間」，詳細掌握各個APP佔用存儲空間的大小情況。
比如微信，QQ和微博這類軟體通常佔用的內存都比較大，我們可以針對性的進行緩存清理。
清理微信緩存數據：打開微信-「我」-「設置」-「存儲空間」- 「清理緩存」。
選擇「清除緩存」可能會清除比較重要的文件，大家也可以通過「管理聊天數據」來刪除特定的不需要的聊天緩存文件。
同理清理內存佔比較大的微博和QQ緩存數據：
微博: 打開微博-「我」-「設置」-「清理緩存」。
QQ: 清除QQ緩存數據：打開QQ-「設置」-「通用」-「存儲空間」-「清理聊天文件」/「清空緩存數據」。
3. 清理Safari瀏覽器歷史記錄與網站數據
我們每天都要瀏覽大量的網站，雖然我們關閉了網頁，可是無意中還是存了不少網頁垃圾！果粉們可以根據以下步驟清理Safari瀏覽器的歷史記錄與網站數據，也可以省出不少空間。
打開手機「設置」-「Safari瀏覽器」-「清除歷史記錄與網站數據」
4. 設置簡訊停留時間，批量清理無用簡訊
相信每位手機用戶都會收到大量的垃圾簡訊，這些簡訊如果不刪除就會佔用大量的手機儲存空間。我們可以通過兩種方式來清理這些簡訊，釋放存儲空間：
第一種：批量刪除無意義簡訊
打開簡訊-點擊屏幕右上角三個圓點符號-「管理信息列表」-勾選無用信息（雙指下拉批量選擇），批量刪除。
第二種：設置簡訊停留時間
設置簡訊的停留時間，可以定期清理簡訊，但使用這種辦法注意保存重要簡訊哦。操作如下：
打開手機「設置」-「信息」-「保留信息」。
5. Home鍵一鍵清理
還有一種一鍵清除手機所有緩存數據的便捷方式，可能很多果粉還不知道，大家可以試試這種方法，操作如下：
針對有Home鍵的蘋果手機：
長按電源鍵直到出現滑動關機頁面→再次長按Home鍵直到自動返回桌面-清理成功！
針對無Home鍵的蘋果手機：
首先開啟手機輔助觸控白點：「設置」-「通用」-「輔助功能」-「開啟輔助觸控」，
然後回到主界面選擇關機，出現滑動關機選項後，長按輔助觸控白點的主屏幕按鈕，直到屏幕閃回桌面後松開。
6. 通過電腦第三方軟體批量清理內存。
好比登錄iCloud網頁端清理iCloud賬戶上的贅余文件，大家也可以嘗試用第三方工具批量整理手機內存文件。牛學長蘋果數據管理工具（iCareFone）作為一款專業的蘋果數據管理工具，可以高效便捷地批量刪除不需要的文件，卸載不常使用的手機應用，甚至能在文件傳輸過程中自動刪除重復項。簡單三步，讓你的手機大瘦身：
第一步：使用USB數據線連接手機和電腦，選擇文件「管理」功能。
第二步：通過文件類型，批量勾選需要刪除的文件。
第三步：點擊刪除。
再次提醒：不管是用哪種方法，大家記得一定要先備份重要的文件信息哦~不然被清理了就很難找回了！
Ⅳ 華為技術架構師分享：高並發場景下緩存處理的一些思路
在實際的開發當中，我們經常需要進行磁碟數據的讀取和搜索，因此經常會有出現從資料庫讀取數據的場景出現。但是當數據訪問量次數增大的時候，過多的磁碟讀取可能會最終成為整個系統的性能瓶頸，甚至是壓垮整個資料庫，導致系統卡死等嚴重問題。
常規的應用系統中，我們通常會在需要的時候對資料庫進行查找，因此系統的大致結構如下所示：
1.緩存和資料庫之間數據一致性問題
常用於緩存處理的機制我總結為了以下幾種：
首先來簡單說說Cache aside的這種方式：
Cache Aside模式
這種模式處理緩存通常都是先從資料庫緩存查詢，如果緩存沒有命中則從資料庫中進行查找。
這裡面會發生的三種情況如下：
緩存命中：
當查詢的時候發現緩存存在，那麼直接從緩存中提取。
緩存失效：
當緩存沒有數據的時候，則從database裡面讀取源數據，再加入到cache裡面去。
緩存更新：
當有新的寫操作去修改database裡面的數據時，需要在寫操作完成之後，讓cache裡面對應的數據失效。
關於這種模式下依然會存在缺陷。比如，一個是讀操作，但是沒有命中緩存，然後就到資料庫中取數據，此時來了一個寫操作，寫完資料庫後，讓緩存失效，然後，之前的那個讀操作再把老的數據放進去，所以，會造成臟數據。
Facebook的大牛們也曾經就緩存處理這個問題發表過相關的論文，鏈接如下:
分布式環境中要想完全的保證數據一致性是一件極為困難的事情，我們只能夠盡可能的減低這種數據不一致性問題產生的情況。
Read Through模式
Read Through模式是指應用程序始終從緩存中請求數據。 如果緩存沒有數據，則它負責使用底層提供程序插件從資料庫中檢索數據。 檢索數據後，緩存會自行更新並將數據返回給調用應用程序。使用Read Through 有一個好處。
我們總是使用key從緩存中檢索數據, 調用的應用程序不知道資料庫， 由存儲方來負責自己的緩存處理，這使代碼更具可讀性， 代碼更清晰。但是這也有相應的缺陷，開發人員需要給編寫相關的程序插件，增加了開發的難度性。
Write Through模式
Write Through模式和Read Through模式類似，當數據發生更新的時候，先去Cache裡面進行更新，如果命中了，則先更新緩存再由Cache方來更新database。如果沒有命中的話，就直接更新Cache裡面的數據。
2.緩存穿透問題
在高並發的場景中，緩存穿透是一個經常都會遇到的問題。
什麼是緩存穿透？
大量的請求在緩存中沒有查詢到指定的數據，因此需要從資料庫中進行查詢，造成緩存穿透。
會造成什麼後果？
大量的請求短時間內湧入到database中進行查詢會增加database的壓力，最終導致database無法承載客戶單請求的壓力，出現宕機卡死等現象。
常用的解決方案通常有以下幾類：
1.空值緩存
在某些特定的業務場景中，對於數據的查詢可能會是空的，沒有實際的存在，並且這類數據信息在短時間進行多次的反復查詢也不會有變化，那麼整個過程中，多次的請求資料庫操作會顯得有些多餘。
不妨可以將這些空值（沒有查詢結果的數據）對應的key存儲在緩存中，那麼第二次查找的時候就不需要再次請求到database那麼麻煩，只需要通過內存查詢即可。這樣的做法能夠大大減少對於database的訪問壓力。
2.布隆過濾器
通常對於database裡面的數據的key值可以預先存儲在布隆過濾器裡面去，然後先在布隆過濾器裡面進行過濾，如果發現布隆過濾器中沒有的話，就再去redis裡面進行查詢，如果redis中也沒有數據的話，再去database查詢。這樣可以避免不存在的數據信息也去往存儲庫中進行查詢情況。
什麼是緩存雪崩？
當緩存伺服器重啟或者大量緩存集中在某一個時間段失效，這樣在失效的時候，也會給後端系統(比如DB)帶來很大壓力。
如何避免緩存雪崩問題？
1.使用加鎖隊列來應付這種問題。當有多個請求湧入的時候，當緩存失效的時候加入一把分布式鎖，只允許搶鎖成功的請求去庫裡面讀取數據然後將其存入緩存中，再釋放鎖，讓後續的讀請求從緩存中取數據。但是這種做法有一定的弊端，過多的讀請求線程堵塞，將機器內存占滿，依然沒有能夠從根本上解決問題。
2.在並發場景發生前，先手動觸發請求，將緩存都存儲起來，以減少後期請求對database的第一次查詢的壓力。數據過期時間設置盡量分散開來，不要讓數據出現同一時間段出現緩存過期的情況。
3.從緩存可用性的角度來思考，避免緩存出現單點故障的問題，可以結合使用 主從+哨兵的模式來搭建緩存架構，但是這種模式搭建的緩存架構有個弊端，就是無法進行緩存分片，存儲緩存的數據量有限制，因此可以升級為Redis Cluster架構來進行優化處理。（需要結合企業實際的經濟實力，畢竟Redis Cluster的搭建需要更多的機器）
4.Ehcache本地緩存 + Hystrix限流&降級,避免MySQL被打死。
使用 Ehcache本地緩存的目的也是考慮在 Redis Cluster 完全不可用的時候，Ehcache本地緩存還能夠支撐一陣。
使用 Hystrix進行限流 & 降級 ，比如一秒來了5000個請求，我們可以設置假設只能有一秒 2000個請求能通過這個組件，那麼其他剩餘的 3000 請求就會走限流邏輯。
然後去調用我們自己開發的降級組件（降級），比如設置的一些默認值呀之類的。以此來保護最後的 MySQL 不會被大量的請求給打死。