Oracle RAC（Real Application Clusters）是Oracle公司推出的一种数据库集群技术，它能够使多个数据库服务器共同工作，共享访问同一数据库存储，同时提供高可用性和可扩展性。Cache-Fusion是RAC中的一种机制，用于处理缓存中数据块的一致性问题，当多个实例同时需要操作同一个数据块时，Cache-Fusion能够保证数据块的最终一致性。 RAC资源管理算法是RAC为了有效地管理资源分配而设计的一种机制。它通过Master节点来控制资源的分配，确保资源利用的合理性和系统的稳定性。在RAC中，资源主要分为PCM（Parallel Cache Management）资源和Non-PCM资源。PCM资源涉及到数据块和重做日志块，而Non-PCM资源包括表、数据文件、系统更改号(SCN)、事务等需要全局同步的资源。 RAC的脑裂检测是为了确保集群中各个实例之间保持同步，避免出现集群分裂成几个独立的小集群，造成数据不一致的情况。脑裂检测分为操作系统层面和Oracle层面两个层次。操作系统层面通过每秒向Voting Disk写入计数来检测实例间通讯是否正常。Oracle层面通过Network Heartbeat和File-based Heartbeat来检测实例间的连通性。如果集群的多数节点失去了对Voting Disk的控制权，或者无法通过心跳检测到其他节点的存在，集群将进入脑裂状态，此时系统会采取措施进行恢复。 RAC资源分配算法通过物理节点和逻辑节点的概念来实现资源的映射和调度。物理节点实际上就是运行中的数据库实例，而逻辑节点是对物理节点在RAC内部的索引方式。逻辑节点本身是一个hash链表结构，链表中的每一项保存的是对应的物理节点号。资源到逻辑节点的映射通过hash算法来完成，计算出资源应映射到的逻辑节点。 在RAC中，资源是通过Master节点进行管理的。Master节点相当于资源调度的中心，当集群中的一个节点需要访问某一资源时，首先需要访问此资源的Master节点，以此判断资源是否可以获得以及是否正被其他节点独占访问。Non-PCM资源在所有RAC节点中平均分配，而PCM资源则根据节点的数据缓冲池（databuffer）大小不同而有所区别，即缓冲池越大的节点，管理的PCM资源也越多。 RAC通讯机制是集群内各个节点之间进行交互的方式，包括网络心跳和文件心跳两种方式。网络心跳由LMON（Lock Monitor）进程负责，而文件心跳则由CKPT（Checkpoint）进程负责，它每3秒更新一次Control File中的信息。 Cache-Fusion的实现主要涉及三种锁状态：R/R（Read/Read），W/R（Write/Read），W/W（Write/Write）。R/R指的是两个节点都在读取同一个数据块，不会产生冲突。W/R指的是一个节点在写入数据块，而另一个节点在读取，需要进行数据块的合并。W/W指的是两个节点都在尝试写入同一个数据块，此时需要通过Cache-Fusion技术来解决数据块的一致性问题，确保最终写入的数据是准确且一致的。 Cache-Fusion恢复是当出现节点间通信故障时，RAC集群如何通过Cache-Fusion技术恢复数据一致性的过程。RAC集群通过Cache-Fusion能够有效地同步缓存中的数据块，即使在多个实例中缓存了相同的数据块，也能保证这些数据块的内容最终是一致的，从而保证了数据的准确性和可用性。 总结来说，Oracle RAC通过其资源管理算法和Cache-Fusion机制，确保了在一个集群环境中，多个数据库实例能够高效且一致地访问和操作共享存储中的数据，同时在发生节点故障或脑裂的情况下，通过有效的资源调度和数据块同步机制，保证数据库的高可用性和数据的一致性。这些机制使得Oracle RAC特别适合于需要高吞吐量和高容错能力的关键业务应用场景。

在IT行业中，OpenCV（开源计算机视觉库）是一个广泛使用的库，它包含了众多用于图像处理和计算机视觉的函数。OpenCV支持多种平台，包括Windows、Linux、Mac OS以及Android和iOS等移动平台。CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA推出的一种并行计算平台和编程模型，它允许开发者利用GPU（图形处理器单元）的强大计算能力来加速计算密集型任务，如图像处理和深度学习。 在OpenCV中集成CUDA功能，可以极大地提升图像处理的速度，特别是在处理大量数据或运行复杂的算法时。OpenCV 4.5.1版本引入了对CUDA的优化支持，使得开发者能够利用现代GPU的并行计算能力，实现高效且高性能的应用。 "OpenCV 4.5.1 编译CUDA cache文件"这个标题意味着我们需要编译特定于CUDA的OpenCV版本，并创建一个缓存文件。这个缓存文件通常包含了预编译的二进制模块，用于加速后续的编译过程。在开发环境中，编译大型库如OpenCV可能会消耗很多时间，通过使用缓存，我们可以避免重复编译已经完成的部分，从而节省时间和资源。 描述中的“需要下载的缓存文件”可能是指开发者需要获取预先编译好的CUDA缓存，以便快速配置和构建自己的OpenCV环境。这种做法尤其适用于那些没有强大编译环境或者对编译流程不熟悉的用户。.cache文件通常是一个隐藏的文件或目录，存储了编译器的中间结果和元数据。 为了编译OpenCV 4.5.1并启用CUDA支持，开发者需要遵循以下步骤： 1. **安装依赖**：确保系统上已经安装了CUDA Toolkit和cuDNN（如果需要进行深度学习操作）。这些可以从NVIDIA官方网站上下载并安装。 2. **获取源码**：从OpenCV的官方GitHub仓库或者发布页面下载4.5.1版本的源代码。 3. **配置编译**：使用CMake工具来配置编译选项，开启CUDA支持。在CMake设置中，找到WITH_CUDA选项并设为ON。 4. **编译与链接**：指定编译器和链接器路径，然后执行make命令进行编译。这一步会生成CUDA相关的.cache文件。 5. **安装和测试**：编译完成后，将编译得到的库文件安装到系统路径，然后编写简单的程序测试CUDA功能是否正常工作。 在实际开发过程中，了解如何正确配置和使用CUDA缓存对于提高工作效率至关重要。同时，理解和掌握OpenCV与CUDA的结合使用，能够帮助开发者编写出更高效的计算机视觉应用，尤其是在实时处理和大规模数据处理的场景下。因此，深入学习和实践OpenCV 4.5.1的CUDA功能，对于提升IT专业技能具有重要的意义。

opencv+cuda编译所需要第三方库.cache文件夹： 此文件用于opencv+cuda进行联合编译时使用 1.解压 2.替换到opencv源码目录下 3.将文件夹中对应文件名字修改问opencv所对应的版本名字 具体细节可参考我的博客：https://blog.csdn.net/yohnyang/article/details/129835311

1.1.1 设计任务 通过cache对映射机制的工作原理和逻辑功能的理解，运用logisim仿真cache的映射机制和实现cache基本功能的控制器电路。 1.1.2 功能要求 运用SROM或存储器实现能支持cache基本功能时钟控制电路设计与调试。模拟cache直接映射。实现原数据与cache现有数据的比较及更新，实现多行的输出。采用logisim软件设计仿真和调试完成。 1.2 总体设计 1.2.1 总体设计原理 cache的原理机制。由于主存的取存速度较慢，通过cache高速的取存速度提高总体的取存速度。cache的硬件组成通常为SROM，容量通常为主存的1/2的若干次方倍。存储机制,取存时，通过特定的算法，将指定的块区全部移到cache中，取存时，若主存区号与cache相同，则命中；否则，则不命中，通过算法决定是否更新cache的内容

计算机体系结构Cache性能分析实验报告，内含完整实验流程和表格线图的绘制，供参考。

在模拟器上实现在任意访存块地址流下Cache存储器的存储过程，并求出命中率 要求如下： 1．Cache—主存：映像方式要实现全相联、直接映象、组相联方式三种方式，并选择每一种映像方式下输出结果；替换算法一般使用LRU算法。 3．求出命中率；显示替换的全过程；

计算的存储系统包括cache---内存---外存，你真的详细了解什么是cache吗，了解cache的 Associativity 吗，这个文档会给你一个很详细的解释，希望各位喜欢！

layering-cache 简介 layering-cache是一个支持分布式环境的多级缓存框架，使用方式和spring-cache类似。使用Caffeine作为一级本地缓存，使用redis作为二级集中式缓存。一级缓存和二级缓存的数据一致性是通过推和拉两种模式相结合的方式来实现的。推主要是基于redis的pub/sub机制，拉主要是基于消息队列和记录消费消息的偏移量来实现的。 支持 支持缓存命中率的监控统计，统计数据上报支持自定义扩展 内置dashboard，支持对缓存的管理和缓存命中率的查看 支持缓存过期时间在注解上直接配置 支持缓存的自动刷新（当缓存命中并发现二级缓存将要过期时，会开启一个异步线程刷新缓存） 缓存Key支持SpEL表达式 Redis支持Kryo、FastJson、Jackson、Jdk和Protostuff序列化，默认使用Protostuff序列化，并支持自定义的序列

ARM9 MMU与CACHE PPT 演示

以SystemVerilog为基础，对自主研发的GPU“萤火虫2号”中像素cache部分搭建可重用的验证平台。该平台可以自动完成整个验证过程，并将验证结果打印到Linux终端和文件当中，方便程序员检查验证结果。实验结果表明，该验证平台对像素cache的功能验证覆盖率可以达到100%，并且具有良好的可重用性，能够全面、正确地完成RTL级功能验证，有效地提高了验证的效率和质量。