1报表缓存当某个客户端访问某个报表，引擎将其计算出来后，会将运算结果缓存下来，之后如果再有别的客户端用相同的参数访问同一个报表，引擎会将缓存下来的报表结果直接返回给该客户端，而不会重新计算报表。这种缓存方式在大用户并发的情况下可以大大的提高性能，缓解服务器

小Hub领读：不知道你们有没给cache设置过过期时间，来试试？上一篇文章中，我们使用springboot集成了redis，并使用RedisTemplate来操作缓存数据，可以灵活使用。今天我们要讲的是Spring为我们提供的缓存注解SpringCache。Spring支持多种缓存技术：RedisCacheManager

测试环境：阿里云服务器ECSOS:debian9服务器配置信息：架构：              x86_64CPU 运行模式：    32bit, 64bit字节序：           Little EndianCPU:                   8在线 CPU 列表：   0

说起缓存，我们总是充满敬意，介于程序与数据库之间，缓解数据库负载压力，以内存为代价，百倍提升程序性能。然而，内存是廉价的，只要不存储大数据，基本也是可以接受的。功能点：缓存keyvalue键值存储、缓存过期时间适用范围：小程序、小项目、小数据存储。高频访问数据存储。单机非集群数据存储。缓存代码类：packageorg.coody.

分布式缓存Flink提供了一个分布式缓存，类似于hadoop，可以使用户在并行函数中很方便的读取本地文件，并把它放在taskmanager节点中，防止task重复拉取。此缓存的工作机制如下：程序注册一个文件或者目录(本地或者远程文件系统，例如hdfs或者s3)，通过ExecutionEnvironment注册缓存文件并为它起一个名称。

Java注解的属性值，必须为常量。有些场景想把枚举名称设置为注解的属性值(如springcache用枚举配置缓存，使用时需要缓存名称)

一种动态实现核隔离的方法相关概念:核隔离：指定的cpu核心只参与最低限度的OS内核计算； DPDK(Dateplanedevelopmentkit):是一个用来进行包数据处理加速的软件库。Cpu亲和性：进程要在某个给定的CPU上尽量长时间地运行而不被迁移到其他处理器的倾向性。

背景在做系统监控时，CPU的使用率是一个关键的指标，它反映了系统的性能稳定性以及是否存在异常情况，能帮助我们了解系统的负载情况。通过监控CPU使用率，可以判断系统是否正常运行或者是否存在性能问题。如果CPU使用率过高，可能表示系统存在资源瓶颈，需要进行优化

背景在做系统监控时，CPU的使用率是一个关键的指标，它反映了系统的性能稳定性以及是否存在异常情况，能帮助我们了解系统的负载情况。通过监控CPU使用率，可以判断系统是否正常运行或者是否存在性能问题。如果CPU使用率过高，可能表示系统存在资源瓶颈，需要进行优化