lanerc如何离线缓存

有的家长说我出去了没网了，然后就听不了了吗？不是这样子的，给大家看一下它里面是有缓存的在哪里？然后打开百度网盘，百度网盘里面有一个我的缓存，默认我这个就是缓存下来的，没网的时候也是可以听的，告诉你们怎么去缓存， 你平时在家的时候呢，提前把你要听的东西下载下来，比如说张杰说我需要听什么听，如果是听迅龙大师的话，大家看一下，听迅龙大师点开之后去缓存啊，这个缓存一定是 mp 三格式，不要缓存 mp 四啊，点击三个点找到， 然后全选，看到没全选它就全部选择了，然后缓存已选， ok， 确定就可以了， 确定就可以，他现在都已经在下载缓存，对吧？好了，大家知道了吗？所以说我们需要没有网的情况下，请一定要先把百度网盘的音频或者繁忙端口里面的音频 下载缓存到你的缓存空间里，下次随便听啊，想听什么听什么，然后你可以一次性缓存一个动画片，不要缓存太多，因为你要循环起来吗？所以最好是单独的动画片给孩子去听，那这个缓存内容它是占用你留存听空间的， 然后像咱妈的端口啊，给你们提供的这个端口，他是不占用你流天星的空间啊，所以他一定要给咱妈要这个端口哦。我这边的动画片分的都非常仔细啊，把它分成 零基础出街和中街以及高街啊，高街的话呢，我放的还有桥梁书，章节书的音频，非常的全有，需要的话一定要给咱妈点关注哦，然后来私信我吧。最后呢，再给大家强烈推荐一下这个耳机啊，然后出去玩都是可以戴的。他这个好处还有一点就是他这个耳机是不入耳的， 就是他有耳返的功能，我在跟他讲话的时候，他也能听到，在这个耳朵洞洞旁边，然后然后你给他讲话呀，或者是呃，在户外玩的时候，有一些车子啊，或者是电瓶车啊，他也都能听到声音，安全系数很高。而且他这个呃分贝也是有严格要求的，根据小朋友的这个科学的分贝来设计的啊，大家放心使用。

抖音有一个功能叫离线缓存，它是什么意思呢？你在你坐飞机的时候，你不是没有网络了吗？你就可以提前离线缓存，抖音可以缓存个那个两百条、三百条的，它上面有离线设置， 然后呢就有缓存，五十条视频、一百条视频、一百五十条视频、两百条视频。

我们直接切入正题。在座的各位都是 reddis 领域的专家，想必都深有体会。在大型系统中， reddis 缓存的效率和成本控制是个永恒的挑战。 一个普遍现象是，大量内存被长期未使用的冷数据占据，这不仅浪费资源，还可能拖慢整体性能。传统的在线扫描方法虽然直观，但在生产环境中往往力不从心。 大家可以把 radis 想象成一片浩瀚的数据星河，而那些冷数据就像是其中不发光不发热的静默星球， 它们悄无声息地存在着，却实实在在地吞食着宝贵的内存资源。更令人头疼的是，我们常用的在线扫描手段，比如斯堪配合 objet ide， 就 像拿着放大镜在运行的服务器上摸索，不仅慢，而且风险极高， 随时可能引发性能抖动，甚至服务中断。这种低效且危险的方式，显然无法满足现代企业对稳定性和效率的严苛要求。 面对在线扫描的困境，离线分析 r d b 文件无疑是一道曙光，它的核心价值在于安全、高效和精准。 我们不再直接打扰正在运行的 rad 文件，而是分析它的一个快照 r d b 文件。 这就像给系统做一次全面体检，而不是在病人身上直接动刀。我们可以利用强大的计算资源，快速准确地解析出每个 key 的 空闲时间、内存占用等关键信息。 更重要的是，基于某个时间点的快照结果具有高度一致性，避免了在线扫描带来的不确定性。 对于生产环境，特别是数据量巨大的场景，离线分析无疑是更优的选择。要理解离线分析，我们必须深入 r d b。 文件的内部结构。 r d b 文件本质上是 read 内存状态的一个二进制快照， 关键在于它不仅保存了数据本身，还嵌入了用于 l r u 淘汰策略的原数据。 这里有个重要的细节， radis 使用一个特殊的操作符零 xf 八来标记 l r u 相关的空闲时间信息，并紧随其后存储一个八字节的 unix 时间戳。这个时间戳记录了 key 最后一次被访问的时间。 通过将 r d b。 文件生成时的系统时间减去这个时间戳，我们就能精确计算出 key 的 空隙时间。当然，前提是你的 reddis 配置了基于 l r u 的 淘汰策略。 如果用了 l f u， 那 故事就完全不同了。有了理论基础，我们来看看实战工具。 r d b 刊是目前非常流行的一个开源 r d b。 文件分析利器， 安装很简单，下载炸尔包或者用 homebrew 确保 java 环境到位就行。 它的强大之处在于能快速生成宏观报告。比如用 memories 命令加上 idol distribution 报告类型，就能得到一份包含丰富图标的 html 报告。 这份报告就像一张 x 光片，能清晰展示 k 按空闲时间分布的直方图，告诉你哪些时间段的 k 最多，以及它们占了多少内存。 同时，它还会列出 top 一 百大 k， 帮你快速定位哪些内存占用大户。这对于快速评估整个缓存集群的健康状况非常有价值。 宏观报告只是第一步，当我们需要动手清理时，就需要更精细的信息。这时， r d b client c s v 子命令就派上用场了， 通过指定 model 参数，比如六零四八零零秒，也就是七天，我们可以精确筛选出所有空闲超过七天的 key。 导出的 c s v 文件包含了这些 key 的 详细信息， 所在的数据库编号、数据类型、具体的替名、占用的内存大小、编码方式、元素数量等等。当然还有最关键的空闲时间。 有了这个列表，我们就可以像外科医生一样，精准地找到需要处理的目标，而不是盲目的进行模糊删除那个 size bytes 字段尤其重要，它直接关系到清理后能释放多少内存， 拿到数据只是开始，如何决策才是关键。我建议构建一个清理优先级矩阵，横轴是空闲时间，纵轴是内存占用。 比如那些既占用内存大又空闲超长的 key， 肯定是 p 零级，必须立刻清理，收益最高，风险最低。而对于那些内存占用不大但空闲也很长的，可以归为 p 二或 p 三，纳入定期清理计划。 制定好策略后执行清理时务必谨慎，记住四字真言，看清、确认、备份、分批。强烈推荐使用 link 命令替代 d e i o， 因为它是非阻塞的，尤其适合删除大 key， 并且一定要分批操作，避免一次性删除过多 key 对 系统造成冲击。安全永远是第一位的。 离线分析的价值远不止于此，它为我们打开了通往更智能运维的大门。 如果我们能定期收集历史 r d b 数据，就能构建每个 key 的 空闲时间序列，然后运用时间序列分析或及其学习模型，比如 l s t m 来预测这些 key 未来可能的访问模式， 系统甚至可以自动标记出即将变冷的数据。提前预警，建议将其从高性能但昂贵的 radis 迁移到成本更低的存储层。 更进一步，我们可以将这套分析流程无缝集成到 c i c d 管道和现有的监控告警体系中。 比如每次部署后自动分析 radis 快 照，发现异常模式及时预警。 或者将关键指标如空闲超过三十天的内存总量接入 prometheus， 一 旦超标就触发自动化治理流程。最终目标是构建一个可适化的、平台化的缓存治理中心。 在实践中，有几个坑需要特别注意。首先，确保你分析的 rdu 文件来自配置了 lru 淘汰策略的实力，否则里面的 lru 时间戳就没意义。 其次，分析机器和 radis 服务器的时间必须同步，否则算出来的空闲时间就是错的。还有，如果 k 明里有特殊字体，记得用转移选项。 最重要的一点，清理操作极其危险，千万不能在没有充分评估和备份的情况下，尤其是在生产环境进行任何批量删除操作。 最后，涉及到用户数据的清理，还要考虑法律法规和合规性要求啊。总结一下最佳实践，把离线分析做成例行巡检，建立完整的治理流程，包括审批和验证。 与开发团队合作，从源头优化缓存使用。对于确实需要长期存储但访问频率低的数据，考虑采用分层存储架构。总的来说，离线分析 reddit 缓存的空闲分布是一项投入产出比非常高的技术实践， 它能帮助我们精准识别那些隐藏的成本黑洞和潜在的性能隐患。通过掌握像 r d、 b、 c、 l i 这样的工具，结合数据驱动的治理策略，并融入自动化和智能化的运维思维，我们不仅能显著提升缓存系统的健康度和资源利用率， 更能从根本上推动基础设施管理的精益化和智能化。希望今天的分享能为大家带来一些启发。

没有网络也能刷抖音，过年回家挤穿越，再也不用担心信号差了。打开抖音右上角三条杠，找到离线缓存，开启没网看视频，然后根据你的需求选择可以播放的时间，然后点击下载就可以了。这样没有网络也能刷抖音，打开飞行模式，还能节省手机电量。

抖音有一个功能叫离线缓存，他是什么意思呢？就是你在上飞机的时候，你不是不能没有网，你，你在你坐飞机的时候，你不是没有网络了吗？然后呢？你就可以提前离线缓存，抖音可以缓存个那个两百条、三百条的 啊，你看，我觉得你音频还挺好的，他上面有离线设置，然后呢就有缓存，五十条视频，一百条视频，一百五十条视频，两百条视频， 我以前是不知道这个的。然后呢？我有一次在坐飞机的时候，我就看见别人在那里那个划划划，一直在划抖音，我心想，哎，我说飞机上没网啊，他怎么一直看抖音？我下了以后我才知道这个。

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