本文主要介绍 在纯servlet应用中 整合 EhCache 缓存的使用 1.整合EhCache首先我们要下载 EhCache的架包 下载地址: http://ehcache.org/downloads/catalog

DiskLruCache实现正是开发者常用的图片缓存技术之一。Disk LRU Cache，顾名思义，硬件缓存，就是一个在文件系统中使用有限空间进行高速缓存。每个缓存项都有一个字符串键和一个固定大小的值。

Mysql 查询缓存 查询缓存的作用就是当查询接收到一个和之前同样的查询，服务器将会从查询缓存种检索结果，而不是再次分析和执行上次的查询。这样就大大提高了性能，节省时间。 1.配置查询缓存 修改配

是一个很厉害的图片缓存的框架。既ASIHttp+AsyncImage之后，我一直使用AFNetworking集成的 UIImageView+AFNetworking.h ，但后者对于图片的缓存实际应用的是N

107），说明了一种对Java对象临时在内存中进行缓存的方法，包括对象的创建、共享访问、假脱机（spooling）、失效、各JVM的一致性等。它 可被用于缓存JSP内最经常读取的数据，如产品目录和价格列表。

JCS(Java Caching System)是Jakarta的子项目。它是一个复合式的缓冲工具。可以将对象缓冲到内存、硬盘。具有缓冲对象时间过期设定。还可以通过JCS构建具有缓冲的分布式构架，以实现高性能的应用。

Varnish 是互联网架构中重要的缓存代理组件。Varnish 一般跑在流量入口处，作为最前端一道防御，非常重要。 虽然 Varnish 并不像 Nginx 那么流行。 Varnish 就像 Nginx

是一组小型的类、全局函数和简便操作器，用来为你的 app 实现自定义、灵活和强大缓存层。 默认情况下，Carlos 附带的一个内存缓存，一个磁盘缓存和一个简单的网络提取程序。 项目主页： http://www

Service Workers 通过 postMessage 与主窗口通信 为应用添加离线缓存 Service workers 的生命周期与更新 当然，还是先来看看 Service Workers

缓存？ 内存缓存跟磁盘缓存，有这种一个概念，当第一次加载完数据之后保存到内存或者磁盘，当再次读取的时候。我们就可以>先去读硬盘里面的缓存，如果没有则读内存；如果在没有则去加载网络请求； 为何要双缓存

Ehcache缓存配置说明 开启Hibernate的缓存策略 true true org.hibernate.cache.EhCacheProvider

EHCache 是一个纯java的，在Hibernate2.1充当可插入的的在进程中的缓存，它具有以下缓存，最小的依赖性，全面的文特性：快速，简单，丰富的文档和测试用例。 官方网站 http://ehcache

LocalCache 本地数据缓存 本文目录 · 1、自定义方式本地数据缓存 · 2、EGOCache 方式本地数据缓存 回到顶部 1、自定义方式本地数据缓存 1.1 自定义缓存 1 · 沙盒路径下的 Library/Caches

iBATIS缓存介绍 Mov，2010-01-18整理 一．缓存介绍 2 1.1缓存对象 2 1.2缓存介质[保存在哪里] 2 1.2.1内存 2 1.2.2硬盘 2 1.2.3数据库 2 1.3命中率

data)，而不适合于 cache 主数据(master data)。还动不动就分布式缓存，其实没有必要。现在内存这么便宜，开个 4G 内存缓存，可以缓存 n 多数据，足够很多系统用的了。 　　这里的业务数据(transaction

locache 是一个 JavaScript 缓存框架，用于在浏览器上使用 localStorage 进行数据的缓存，如果浏览器不支持 localStorage 也可以优雅的降级处理。 项目主页：

在开发高并发量，高性能的网站应用系统时，缓存Cache起到了非常重要的作用。本文主要介绍EHCache的使用，以及使用EHCache的实践经验。 笔者使用过多种基于Java的开源Cache组件，其

上次我参与某个大型项目的优化工作，由于系统要求有比较高的TPS，因此就免不了要使用缓冲。 该项目中用的缓冲比较多，有MemCache，有Redis，有的还需要提供二级缓冲，也就是说应用服务器这层也可以设置一些缓冲。

快速的缓存类库，可以缓存NSString、UIImage、NSImage以及NSData。除此，如果还可以缓存任何一个实现了接口的对象。所有缓存的数据都可以自定义过期的时间，默认是1天。EGOCache

supycache 是 Python 对缓存的简单封装库，支持包括内存缓存、memcached 和 redis。 示例代码： import time import supycache @supycache