Ⅰ 什么是Cache作用是什么
Cache指的是缓存。
高速缓存（英语：cache，/kæʃ/kash[2][3][4]）简称缓存，原始意义是指访问速度比一般随机存取存储器（RAM）快的一种RAM，通常它不像系统主存那样使用DRAM技术，而使用昂贵但较快速的SRAM技术。
提供“缓存”的目的是为了让数据访问的速度适应CPU的处理速度，其基于的原理是内存中“程序执行与数据访问的局域性行为”，即一定程序执行时间和空间内，被访问的代码集中于一部分。
为了充分发挥缓存的作用，不仅依靠“暂存刚刚访问过的数据”，还要使用硬件实现的指令预测与数据预取技术——尽可能把将要使用的数据预先从内存中取到缓存里。
(1)cache缓存用户token扩展阅读
缓存的特点
缓存是指可以进行高速数据交换的存储器，它先于内存与CPU交换数据，因此速率很快。L1Cache(一级缓存)是CPU第一层高速缓存。
内置的L1高速缓存的容量和结构对CPU的性能影响较大，不过高速缓冲存储器均由静态RAM组成，结构较复杂，在CPU管芯面积不能太大的情况下，L1级高速缓存的容量不可能做得太大。一般L1缓存的容量通常在32—256KB。
L2Cache(二级缓存)是CPU的第二层高速缓存，分内部和外部两种芯片。内部的芯片二级缓存运行速率与主频相同，而外部的二级缓存则只有主频的一半。
L2高速缓存容量也会影响CPU的性能，原则是越大越好，普通台式机CPU的L2缓存一般为128KB到2MB或者更高，笔记本、服务器和工作站上用CPU的L2高速缓存最高可达1MB-3MB。
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，这样系统的速率就慢下来了，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。
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，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。
Ⅱ .net中写一个登录界面,登录成功后把该登录的用户用Cache缓存起来,该怎么写
我给点实例代码你 ，你类推就行了，我缓存的是主页数据
private DataSet GetIndexDataSet()
{
string cachekey = "clubIndexData";
if (Cache[cachekey] != null)
{
return (DataSet)Cache[cachekey];
}
else
{
IIndex indexbll = new IndexBll();
DataSet ds = indexbll.GetIndexData();
//缓存10分钟
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的介绍和讲解
我们经常谈论的缓存一词，更多的类似于将硬盘中的数据存放到内存中以至于提高读取速度，比如常说的redis，就经常用来做数据的缓存。 Python的缓存（lru_cache）是一种装饰在被执行的函数上，将其执行的结果缓存起来，当下次请求的时候，如果请求该函数的传参未变则直接返回缓存起来的结果而不再执行函数的一种缓存装饰器。
那它和redis的区别在哪？有什么优势？怎么使用？ 下面为你讲解
1.现在我们先不使用缓存来写一个求两数之和的函数，并调用执行它两次：
执行结果
可以看到 test 被执行了两次，现在我们加上缓存再进行执行：
执行结果
可以看到 test 函数只被执行了一次，第二次的调用直接输出了结果，使用了缓存起来的值。
2.当我们使用递归求斐波拉契数列 （斐波那契数列指的是这样一个数列：0,1,1,2,3,5,8，它从第3项开始，每一项都等于前两项之和） 的时候，缓存对性能的提升就尤其明显了：
不使用缓存求第40项的斐波拉契数列
执行时间
使用缓存求第40项的斐波拉契数列：
执行时间
两个差距是非常明显的，因为不使用缓存时，相当于要重复执行了很多的函数，而使用了 lru_cache 则把之前执行的函数结果已经缓存了起来，就不需要再次执行了。
查看lru_cache源码会发现它可以传递两个参数： maxsize 、 typed ：
代表被lru_cache装饰的方法最大可缓存的结果数量 （被装饰方法传参不同一样，则结果不一样；如果传参一样则为同一个结果） ， 如果不指定传参则默认值为128，表示最多缓存128个返回结果，当达到了128个时，有新的结果要保存时，则会删除最旧的那个结果。如果maxsize传入为None则表示可以缓存无限个结果；
默认为false，代表不区分数据类型，如果设置为True，则会区分传参类型进行缓存，官方是这样描述的:
但在python3.9.8版本下进行测试，typed为false时，按照官方的测试方法测试得到的还是会被当成不同的结果处理，这个时候typed为false还是为true都会区别缓存，这与官方文档的描述存在差异：
执行结果
但如果是多参数的情况下，则会被当成一个结果：
执行结果
这个时候设置typed为true时，则会区别缓存：
执行结果
当传参个数大于1时，才符合官方的说法，不清楚是不是官方举例有误
当传递的参数是dict、list等的可变参数时，lru_cache是不支持的，会报错：
报错结果
缓存 缓存位置 是否支持可变参数 是否支持分布式 是否支持过期时间设置 支持的数据结构 需单独安装 redis 缓存在redis管理的内存中 是 是 是 支持5种数据结构 是 lru_cache 缓存在应用进程的内存中，应用被关闭则被清空 否 否 否 字典（参数为：key，结果为：value） 否
经过上面的分析，lru_cache 功能相对于redis来说要简单许多，但使用起来更加方便，适用于小型的单体应用。如果涉及的缓存的数据种类比较多并且想更好的管理缓存、或者需要缓存数据有过期时间（类似登录验证的token）等，使用redis是优于lru_cache的。
Ⅳ 微信开发，调用微信各个接口时首先需要获取access_token
写一个倒计时，获取以后开始倒计时。而获得的数值赋值给一个变量进行使用。时间到以后变量失效，重新获取