文章介绍了LRU缓存结构的设计，重点分析了LRUHandle节点的成员及其作用，如缓存对象、清理函数和引用计数等，揭示了作者在可读性与性能之间的权衡。

飞桨PaddlePaddle推出扩散模型推理加速插件，利用模型蒸馏和推理缓存等技术，将推理速度提升超过2倍，同时保持生成质量。主要方法包括SortBlock、TeaBlockCache和FirstBlock-Taylor，开发者可灵活应用这些插件以优化实时应用。

Curvine是一款基于Rust的分布式缓存系统，专注于文件缓存，具备高并发和低延迟的特点，适用于大数据处理和AI训练，旨在解决计算性能与存储IO之间的瓶颈。

本文测试了使用ReadySet、ProxySQL和HAproxy对PostgreSQL进行查询缓存的效果，环境由多个云实例组成，主要分析了读写和只读场景。结果表明，ProxySQL在读写负载下优于ReadySet，而HAproxy在负载均衡方面表现更佳。总体来看，分流到多个服务器的场景性能更好。

作者在巴西Blumenau的PGDay活动中介绍了ReadySet对PostgreSQL的支持。ReadySet是一种数据库缓存服务，通过PostgreSQL的复制流保持数据同步，降低脏数据风险。文章还探讨了ProxySQL和HAproxy的使用，测试环境包括Patroni集群和应用服务器，旨在提高数据库请求处理效率。

招聘Rust分布式缓存研发实习生，地点上海，薪资350元/天，外地学生提供住宿。要求有开源项目贡献、技术博客、性能测试与优化经验，具备分布式系统架构思维。联系方式：1020401660@qq.com。

缓存与数据库的界限日益模糊。Memcached在内存使用效率上优于ScyllaDB，但后者支持复杂数据模型。选择技术应依据工作负载需求和数据持久性要求。

在多核高并发环境中，缓存伪共享会导致性能下降。不同线程频繁修改同一缓存行中的独立变量，触发缓存一致性协议，造成无效化风暴。通过内存填充和@Contended注解等技术，可以有效解决此问题，提高性能。

本文分析了Guava Cache的实现原理，指出其性能不及Caffeine Cache。Guava Cache通过分段锁、volatile变量和多种缓存策略管理缓存，使用LRU算法驱逐元素，数据结构包括AtomicReferenceArray和多个队列，支持高并发读写。尽管在性能和功能上劣于Caffeine，但在低性能需求场景下仍可考虑使用。

缓存伪共享是多核高并发场景中的性能隐患，因不同线程频繁修改同一缓存行中的独立变量，导致缓存一致性协议强制同步，影响性能。使用内存填充和JDK 1.8的@Contended注解可有效解决此问题，提升性能。