Ⅰ U盘windows写入缓存失败如何处理
有时候，会发现U盘的质量真的不敢恭维，上次还好好的，现在使用就出现了大小毛病，复制一个小文件就慢吞吞，甚至最后卡住不动了，而且电脑识别U盘的时间也很久，有时还出现了“windows写入缓存失败”，我们该如何处理?
U盘出现缓存失败，很容易造成U盘数据丢失，首先我们了解一下缓存写入，这是Windows本身提供的`一个功能，在系统繁忙时，其能够把对磁盘的写入操作暂时缓存起来，然后等到系统空闲的时候再执行相应操作。这种技术能够提升系统性能，不过如果你的USB线质量不高，或者U盘读写能力不强，则可能在缓存时出现你遇到的问题。
处理方法1：我们可以通过关闭该选项来解决问题。右击“我的电脑”，选择“属性”-“硬件”-“设备管理器”，展开你的“磁盘驱动器”，在需要关闭该功能的驱动器图标上单击鼠标右键，选择“属性”，选择“策略”标签，在里边你可以看到两个选项：“为快速删除而优化”(即所有的东西都直接写入硬盘驱动器，不进行缓存)和“为提高性能而优化”(写入到缓存)。选择“为快速删除而优化”即可解决延缓写入失败的问题。
处理方法2：如果已经遇到像我这样的问题了，无法在U盘上进行操作，那么只能使用量产工具来进行修复，在修复之前若有重要资料可以尝试使用easyrecovery进行恢复。修复之后需要对U盘进行格式化，要确认U盘上重要文件已备份。
虽然U盘体积小，却可以便捷地迁移数据文件，但是U盘在使用过程中，还是不够稳定，说坏就坏，所以我在此建议大家重要的数据文件，还是需要多保持在不同的地方，不然损失可就大了。
Ⅱ 该怎么解决 Redis 缓存穿透和缓存雪崩问题
缓存雪崩： 由于缓存层承载着大量请求，有效地 保护了存储层，但是如果缓存层由于某些原因不能提供服务，比如 Redis 节点挂掉了，热点 key 全部失效了，在这些情况下，所有的请求都会直接请求到数据库，可能会造成数据库宕机的情况。
预防和解决缓存雪崩问题，可以从以下三个方面进行着手：
1、使用 Redis 高可用架构：使用 Redis 集群来保证 Redis 服务不会挂掉
2、缓存时间不一致： 给缓存的失效时间，加上一个随机值，避免集体失效
3、限流降级策略：有一定的备案，比如个性推荐服务不可用了，换成热点数据推荐服务
缓存穿透： 缓存穿透是指查询一个根本不存在的数据，这样的数据肯定不在缓存中，这会导致请求全部落到数据库上，有可能出现数据库宕机的情况。
预防和解决缓存穿透问题，可以考虑以下两种方法：
1、缓存空对象： 将空值缓存起来，但是这样就有一个问题，大量无效的空值将占用空间，非常浪费。
2、布隆过滤器拦截： 将所有可能的查询key 先映射到布隆过滤器中，查询时先判断key是否存在布隆过滤器中，存在才继续向下执行，如果不存在，则直接返回。布隆过滤器有一定的误判，所以需要你的业务允许一定的容错性。
Ⅲ 苹果手机清理缓存怎么清理
不论是苹果手机还是安卓手机，用久了，手机就会存满各种不需要的文件，占满手机有限的内存空间。像小编用的iPhone 7，内存只有32G，现在每天都要收到无数遍弹窗提醒：存储容量几乎已满，太令人崩溃了。
那么，果粉们到底该怎么减少缓存垃圾的堆积，清理内存，释放储存空间呢？小编整理了以下六种方法供大家参考：
1. 取消手机应用里的自动下载与保存
有些手机用户的聊天软件包括QQ和微信，都会自动下载聊天记录中拍摄或查看的视频和图片，其实这些文件我们大多是不需要的，还都占了不小的内存空间，关闭自动下载后能节约不少存储空间。这里教大家取消内存大头qq和微信的自动下载和保存，其他的包括知乎，微博等大家也都可以到设置里去取消。具体步骤如下：
QQ：打开QQ-“设置”-“通用”-“自动下载与保存”。
微信：打开微信-“我”-“设置”-“通用”-“照片、视频和文件”-取消“自动下载”
2. 清理手机应用APP的缓存垃圾
打开“设置”-“通用”-“iPhone储存空间”，详细掌握各个APP占用存储空间的大小情况。
比如微信，QQ和微博这类软件通常占用的内存都比较大，我们可以针对性的进行缓存清理。
清理微信缓存数据：打开微信-“我”-“设置”-“存储空间”- “清理缓存”。
选择“清除缓存”可能会清除比较重要的文件，大家也可以通过“管理聊天数据”来删除特定的不需要的聊天缓存文件。
同理清理内存占比较大的微博和QQ缓存数据：
微博: 打开微博-“我”-“设置”-“清理缓存”。
QQ: 清除QQ缓存数据：打开QQ-“设置”-“通用”-“存储空间”-“清理聊天文件”/“清空缓存数据”。
3. 清理Safari浏览器历史记录与网站数据
我们每天都要浏览大量的网站，虽然我们关闭了网页，可是无意中还是存了不少网页垃圾！果粉们可以根据以下步骤清理Safari浏览器的历史记录与网站数据，也可以省出不少空间。
打开手机“设置”-“Safari浏览器”-“清除历史记录与网站数据”
4. 设置短信停留时间，批量清理无用短信
相信每位手机用户都会收到大量的垃圾短信，这些短信如果不删除就会占用大量的手机储存空间。我们可以通过两种方式来清理这些短信，释放存储空间：
第一种：批量删除无意义短信
打开短信-点击屏幕右上角三个圆点符号-“管理信息列表”-勾选无用信息（双指下拉批量选择），批量删除。
第二种：设置短信停留时间
设置短信的停留时间，可以定期清理短信，但使用这种办法注意保存重要短信哦。操作如下：
打开手机“设置”-“信息”-“保留信息”。
5. Home键一键清理
还有一种一键清除手机所有缓存数据的便捷方式，可能很多果粉还不知道，大家可以试试这种方法，操作如下：
针对有Home键的苹果手机：
长按电源键直到出现滑动关机页面→再次长按Home键直到自动返回桌面-清理成功！
针对无Home键的苹果手机：
首先开启手机辅助触控白点：“设置”-“通用”-“辅助功能”-“开启辅助触控”，
然后回到主界面选择关机，出现滑动关机选项后，长按辅助触控白点的主屏幕按钮，直到屏幕闪回桌面后松开。
6. 通过电脑第三方软件批量清理内存。
好比登录iCloud网页端清理iCloud账户上的赘余文件，大家也可以尝试用第三方工具批量整理手机内存文件。牛学长苹果数据管理工具（iCareFone）作为一款专业的苹果数据管理工具，可以高效便捷地批量删除不需要的文件，卸载不常使用的手机应用，甚至能在文件传输过程中自动删除重复项。简单三步，让你的手机大瘦身：
第一步：使用USB数据线连接手机和电脑，选择文件“管理”功能。
第二步：通过文件类型，批量勾选需要删除的文件。
第三步：点击删除。
再次提醒：不管是用哪种方法，大家记得一定要先备份重要的文件信息哦~不然被清理了就很难找回了！
Ⅳ 华为技术架构师分享：高并发场景下缓存处理的一些思路
在实际的开发当中，我们经常需要进行磁盘数据的读取和搜索，因此经常会有出现从数据库读取数据的场景出现。但是当数据访问量次数增大的时候，过多的磁盘读取可能会最终成为整个系统的性能瓶颈，甚至是压垮整个数据库，导致系统卡死等严重问题。
常规的应用系统中，我们通常会在需要的时候对数据库进行查找，因此系统的大致结构如下所示：
1.缓存和数据库之间数据一致性问题
常用于缓存处理的机制我总结为了以下几种：
首先来简单说说Cache aside的这种方式：
Cache Aside模式
这种模式处理缓存通常都是先从数据库缓存查询，如果缓存没有命中则从数据库中进行查找。
这里面会发生的三种情况如下：
缓存命中：
当查询的时候发现缓存存在，那么直接从缓存中提取。
缓存失效：
当缓存没有数据的时候，则从database里面读取源数据，再加入到cache里面去。
缓存更新：
当有新的写操作去修改database里面的数据时，需要在写操作完成之后，让cache里面对应的数据失效。
关于这种模式下依然会存在缺陷。比如，一个是读操作，但是没有命中缓存，然后就到数据库中取数据，此时来了一个写操作，写完数据库后，让缓存失效，然后，之前的那个读操作再把老的数据放进去，所以，会造成脏数据。
Facebook的大牛们也曾经就缓存处理这个问题发表过相关的论文，链接如下:
分布式环境中要想完全的保证数据一致性是一件极为困难的事情，我们只能够尽可能的减低这种数据不一致性问题产生的情况。
Read Through模式
Read Through模式是指应用程序始终从缓存中请求数据。 如果缓存没有数据，则它负责使用底层提供程序插件从数据库中检索数据。 检索数据后，缓存会自行更新并将数据返回给调用应用程序。使用Read Through 有一个好处。
我们总是使用key从缓存中检索数据, 调用的应用程序不知道数据库， 由存储方来负责自己的缓存处理，这使代码更具可读性， 代码更清晰。但是这也有相应的缺陷，开发人员需要给编写相关的程序插件，增加了开发的难度性。
Write Through模式
Write Through模式和Read Through模式类似，当数据发生更新的时候，先去Cache里面进行更新，如果命中了，则先更新缓存再由Cache方来更新database。如果没有命中的话，就直接更新Cache里面的数据。
2.缓存穿透问题
在高并发的场景中，缓存穿透是一个经常都会遇到的问题。
什么是缓存穿透？
大量的请求在缓存中没有查询到指定的数据，因此需要从数据库中进行查询，造成缓存穿透。
会造成什么后果？
大量的请求短时间内涌入到database中进行查询会增加database的压力，最终导致database无法承载客户单请求的压力，出现宕机卡死等现象。
常用的解决方案通常有以下几类：
1.空值缓存
在某些特定的业务场景中，对于数据的查询可能会是空的，没有实际的存在，并且这类数据信息在短时间进行多次的反复查询也不会有变化，那么整个过程中，多次的请求数据库操作会显得有些多余。
不妨可以将这些空值（没有查询结果的数据）对应的key存储在缓存中，那么第二次查找的时候就不需要再次请求到database那么麻烦，只需要通过内存查询即可。这样的做法能够大大减少对于database的访问压力。
2.布隆过滤器
通常对于database里面的数据的key值可以预先存储在布隆过滤器里面去，然后先在布隆过滤器里面进行过滤，如果发现布隆过滤器中没有的话，就再去redis里面进行查询，如果redis中也没有数据的话，再去database查询。这样可以避免不存在的数据信息也去往存储库中进行查询情况。
什么是缓存雪崩？
当缓存服务器重启或者大量缓存集中在某一个时间段失效，这样在失效的时候，也会给后端系统(比如DB)带来很大压力。
如何避免缓存雪崩问题？
1.使用加锁队列来应付这种问题。当有多个请求涌入的时候，当缓存失效的时候加入一把分布式锁，只允许抢锁成功的请求去库里面读取数据然后将其存入缓存中，再释放锁，让后续的读请求从缓存中取数据。但是这种做法有一定的弊端，过多的读请求线程堵塞，将机器内存占满，依然没有能够从根本上解决问题。
2.在并发场景发生前，先手动触发请求，将缓存都存储起来，以减少后期请求对database的第一次查询的压力。数据过期时间设置尽量分散开来，不要让数据出现同一时间段出现缓存过期的情况。
3.从缓存可用性的角度来思考，避免缓存出现单点故障的问题，可以结合使用 主从+哨兵的模式来搭建缓存架构，但是这种模式搭建的缓存架构有个弊端，就是无法进行缓存分片，存储缓存的数据量有限制，因此可以升级为Redis Cluster架构来进行优化处理。（需要结合企业实际的经济实力，毕竟Redis Cluster的搭建需要更多的机器）
4.Ehcache本地缓存 + Hystrix限流&降级,避免MySQL被打死。
使用 Ehcache本地缓存的目的也是考虑在 Redis Cluster 完全不可用的时候，Ehcache本地缓存还能够支撑一阵。
使用 Hystrix进行限流 & 降级 ，比如一秒来了5000个请求，我们可以设置假设只能有一秒 2000个请求能通过这个组件，那么其他剩余的 3000 请求就会走限流逻辑。
然后去调用我们自己开发的降级组件（降级），比如设置的一些默认值呀之类的。以此来保护最后的 MySQL 不会被大量的请求给打死。