PyMemoize 是一个相对简单的 Python 缓存模块，可以用来存储任意的类 dict 的数据。
示例代码：
# Make a store.
store = {}
# Initialize the cache object.
from memoize import Memoizer
memo = Memoizer(store)
memo.exists('basic')
# return > True
memo.delete('basic')
memo.exists('basic')
# return > False
memo.get('basic', basic_func)
# stdout > called
# return > 123-
beego 的 cache 模块是用来做数据缓存的，设计思路来自于 database/sql，目前支持 file、memcache、memory 和 redis 四种引擎，安装方式如下： go get github.com/astaxie/beego/cache 如果你使用memcache 或者 redis 驱动就需要手工安装引入包 go get -u github.com/astaxie/be
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主要内容：1. 概述,2. Cache,3. CacheKey1. 概述 在优化系统性能时，优化数据库性能是非常重要的一个环节，而添加缓存则是优化数据库时最有效的手段之一。正确、合理地使用缓存可以将一部分数据库请求拦截在缓存这一层。 MyBatis 中提供了一级缓存和二级缓存，而这两级缓存都是依赖于基础支持层中的缓 存模块实现的。这里需要读者注意的是，MyBatis 中自带的这两级缓存与 MyBatis 以及整个应用是运行在同一个 JVM 中的，共享同一块堆
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在高频的业务场景下，我们可能会频繁的查询数据库获取业务数据，虽然有主键索引的加持，但也不可避免的对数据库性能造成了极大的考验。而对于这种 kv 的查询方式，我们可以很方便的通过使用 模型缓存 来减缓数据库的压力。本组件实现了 Model 数据自动缓存的功能，且当删除和修改模型数据时，自动删除和修改对应的缓存。执行累加、累减操作时，缓存数据自动进行对应累加、累减变更。 模型缓存暂时只支持 Redis
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7.11. 模板缓存 代码中有一个低效率的地方：每次显示一个页面，renderTemplate都要调用ParseFile。更好的做法是在程序初始化的时候对每个模板调用ParseFile一次，将结果保存为*Template类型的值，在以后使用。 首先，我们创建一个全局map，命名为templates。templates用于储存*Template类型的值，使用string索引。 然后，我们创建一个in
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我正在试着用mockito测试我的缓存层。 我用的是这里描述的咖啡因 基本上，我有这个... 这工作得很好,方法被缓存并且工作得很好。
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是一个用sqlite查询实现的缓存接口，FlowQueryList， FlowCursorList，或者其他你想使用它的任何地方。 只要增加 cachingEnabled = true在你得@Table注解中就可以启用表的高速缓存。要启用类缓存多列@PrimaryKey，你必须定义一个@MultiCacheField对象（下文解释）。 当查询在数据库运行时，它将在缓存中存储模型的实例，并且缓存是一
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当你使用本地（在内存中）缓存时，服务器可以缓存一些信息并快速地检索它，但是其他服务器不能访问这个缓存数据，他们需要到数据库中查询同样的信息。 如果你喜欢使用分布式缓存让其他服务器访问缓存的数据，由于它有一些序列化/反序列化和网络延迟开销，则需要注意：在某些情况下，它可能会降低性能。 缓存需要处理的另一个问题：缓存失效。 There are only two hard things in Compu
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Serenity 提供一些缓存抽象和实用功能让你更容易地使用本地缓存。 术语 本地（local） 的意思是指在本地内存中缓存项目（因此没有涉及到序列化）。 当你的应用程序在网站群(web farm) 中部署时，本地缓存可能还不够或者有时合适。我们将在 分布式缓存 章节中讨论该场景。