Ⅰ 什麼是Cache作用是什麼
Cache指的是緩存。
高速緩存（英語：cache，/kæʃ/kash[2][3][4]）簡稱緩存，原始意義是指訪問速度比一般隨機存取存儲器（RAM）快的一種RAM，通常它不像系統主存那樣使用DRAM技術，而使用昂貴但較快速的SRAM技術。
提供「緩存」的目的是為了讓數據訪問的速度適應CPU的處理速度，其基於的原理是內存中「程序執行與數據訪問的局域性行為」，即一定程序執行時間和空間內，被訪問的代碼集中於一部分。
為了充分發揮緩存的作用，不僅依靠「暫存剛剛訪問過的數據」，還要使用硬體實現的指令預測與數據預取技術——盡可能把將要使用的數據預先從內存中取到緩存里。
(1)cache緩存用戶token擴展閱讀
緩存的特點
緩存是指可以進行高速數據交換的存儲器，它先於內存與CPU交換數據，因此速率很快。L1Cache(一級緩存)是CPU第一層高速緩存。
內置的L1高速緩存的容量和結構對CPU的性能影響較大，不過高速緩沖存儲器均由靜態RAM組成，結構較復雜，在CPU管芯面積不能太大的情況下，L1級高速緩存的容量不可能做得太大。一般L1緩存的容量通常在32—256KB。
L2Cache(二級緩存)是CPU的第二層高速緩存，分內部和外部兩種晶元。內部的晶元二級緩存運行速率與主頻相同，而外部的二級緩存則只有主頻的一半。
L2高速緩存容量也會影響CPU的性能，原則是越大越好，普通台式機CPU的L2緩存一般為128KB到2MB或者更高，筆記本、伺服器和工作站上用CPU的L2高速緩存最高可達1MB-3MB。
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，這樣系統的速率就慢下來了，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。
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，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。
Ⅱ .net中寫一個登錄界面,登錄成功後把該登錄的用戶用Cache緩存起來,該怎麼寫
我給點實例代碼你 ，你類推就行了，我緩存的是主頁數據
private DataSet GetIndexDataSet()
{
string cachekey = "clubIndexData";
if (Cache[cachekey] != null)
{
return (DataSet)Cache[cachekey];
}
else
{
IIndex indexbll = new IndexBll();
DataSet ds = indexbll.GetIndexData();
//緩存10分鍾
Cache.Insert(cachekey, ds, null, DateTime.Now.AddMinutes(10), Cache.NoSlidingExpiration, CacheItemPriority.Normal, null);
return ds;
}
}
Ⅲ Python性能提升神器！lru_cache的介紹和講解
我們經常談論的緩存一詞，更多的類似於將硬碟中的數據存放到內存中以至於提高讀取速度，比如常說的redis，就經常用來做數據的緩存。 Python的緩存（lru_cache）是一種裝飾在被執行的函數上，將其執行的結果緩存起來，當下次請求的時候，如果請求該函數的傳參未變則直接返回緩存起來的結果而不再執行函數的一種緩存裝飾器。
那它和redis的區別在哪？有什麼優勢？怎麼使用？ 下面為你講解
1.現在我們先不使用緩存來寫一個求兩數之和的函數，並調用執行它兩次：
執行結果
可以看到 test 被執行了兩次，現在我們加上緩存再進行執行：
執行結果
可以看到 test 函數只被執行了一次，第二次的調用直接輸出了結果，使用了緩存起來的值。
2.當我們使用遞歸求斐波拉契數列 （斐波那契數列指的是這樣一個數列：0,1,1,2,3,5,8，它從第3項開始，每一項都等於前兩項之和） 的時候，緩存對性能的提升就尤其明顯了：
不使用緩存求第40項的斐波拉契數列
執行時間
使用緩存求第40項的斐波拉契數列：
執行時間
兩個差距是非常明顯的，因為不使用緩存時，相當於要重復執行了很多的函數，而使用了 lru_cache 則把之前執行的函數結果已經緩存了起來，就不需要再次執行了。
查看lru_cache源碼會發現它可以傳遞兩個參數： maxsize 、 typed ：
代表被lru_cache裝飾的方法最大可緩存的結果數量 （被裝飾方法傳參不同一樣，則結果不一樣；如果傳參一樣則為同一個結果） ， 如果不指定傳參則默認值為128，表示最多緩存128個返回結果，當達到了128個時，有新的結果要保存時，則會刪除最舊的那個結果。如果maxsize傳入為None則表示可以緩存無限個結果；
默認為false，代表不區分數據類型，如果設置為True，則會區分傳參類型進行緩存，官方是這樣描述的:
但在python3.9.8版本下進行測試，typed為false時，按照官方的測試方法測試得到的還是會被當成不同的結果處理，這個時候typed為false還是為true都會區別緩存，這與官方文檔的描述存在差異：
執行結果
但如果是多參數的情況下，則會被當成一個結果：
執行結果
這個時候設置typed為true時，則會區別緩存：
執行結果
當傳參個數大於1時，才符合官方的說法，不清楚是不是官方舉例有誤
當傳遞的參數是dict、list等的可變參數時，lru_cache是不支持的，會報錯：
報錯結果
緩存 緩存位置 是否支持可變參數 是否支持分布式 是否支持過期時間設置 支持的數據結構 需單獨安裝 redis 緩存在redis管理的內存中 是 是 是 支持5種數據結構 是 lru_cache 緩存在應用進程的內存中，應用被關閉則被清空 否 否 否 字典（參數為：key，結果為：value） 否
經過上面的分析，lru_cache 功能相對於redis來說要簡單許多，但使用起來更加方便，適用於小型的單體應用。如果涉及的緩存的數據種類比較多並且想更好的管理緩存、或者需要緩存數據有過期時間（類似登錄驗證的token）等，使用redis是優於lru_cache的。
Ⅳ 微信開發，調用微信各個介面時首先需要獲取access_token
寫一個倒計時，獲取以後開始倒計時。而獲得的數值賦值給一個變數進行使用。時間到以後變數失效，重新獲取