pycharm如何清除缓存
pycharm清除缓存的方法：1、点击菜单栏中的File选项；2、在弹出的选项列表中点击Invalidate Caches选项；3、在弹出的窗口中点击Invalidate即可。
具体方法：
（推荐教程：Python入门教程）
1、打开pycharm，点击菜单栏中的File选项，接着点击Invalidate Caches选项；
2、此时会弹出四个新的按钮，这四个按钮分别是清除缓存并重启、清除缓存、取消、仅重启。我们点击清除缓存即可。
内存屏障笔记
Cache-存储器层次操作
嵌入式系统？ＣＡＣＨＥ是一种高速缓冲存储器，是为了解决ＣＰＵ和主存之间速度不匹配而采用的一项重要技术。通过在主存和高速ＣＰＵ之间设置一个小容量的高速存储器，在其中存放ＣＰＵ常用的指令和数据，ＣＰＵ对存储器的访问主要体现在对ＳＲＡＭ的存取，ＣＰＵ可以不必加等待状态而保持高速操作。所谓ＣＡＣＨＥ数据与内存数据的不一致性，是指：在采用ＣＡＣＨＥ的系统中，同样一个数据可能既存在于ＣＡＣＨＥ中，也存在于主存中，数据一样则具有一致性，数据若不一样就叫做不一致性。具体表现在两个方面：（１）更新时可能ＣＡＣＨＥ中的数据更新，而主存未更新，则造成数据丢失；（２）在有ＤＭＡ控制器的系统和多处理器系统中，有多个部件可以访问主存。这时，可能其中有些部件是直接访问主存，也可能每个ＤＭＡ部件和处理器配置一个ＣＡＣＨＥ。这样，主存的一个区块可能对应于多个ＣＡＣＨＥ中的一个区块。于是会产生主存中的数据被某个总线部件更新过，而某个ＣＡＣＨＥ中的内容未更新，造成数据过时。ＣＡＣＨＥ的基本工作模式有两种：ｗｒｉｔｅ－ｔｈｒｏｕｇｈ模式和 ｃｏｐｙｂａｃｋ模式。在ｗｒｉｔｅ－ｔｈｒｏｕｇｈ模式下，所有的写操作都写入ＣＡＣＨＥ和ＲＡＭ，保证了ＣＡＣＨＥ和ＲＡＭ的一致。然而，每次对ＲＡＭ都有写操作会使处理器的处理能力降低，并且占用总线带宽。在ｃｏｐｙｂａｃｋ模式下，写操作只写入ＣＡＣＨＥ，不写入ＲＡＭ，从而提高了处理器性能和总线带宽。ｃｏｐｙｂａｃｋ模式下，ＣＡＣＨＥ中的内容只有在需要的时候才写到ＲＡＭ中。当ＣＡＣＨＥ中无可用空间时，一般使用最近最少使用算法（ＬＲＵ）来决定哪一个ＣＡＣＨＥ项被替换。ｃｏｐｙｂａｃｋ模式提供了很高的系统性能，但是需要更多的一致性作保证。可以采用以下几种加入代码的方法来解决一致性的问题（１）对于时间上不是那么关键的程序段，可以先用下面的代码维护数据ＣＡＣＨＥ的一致性。ｃａｃｈｅＩｎｖａｌｉｄａｔｅ （ＤＡＴＡ＿ＣＡＣＨＥ，ａｄｄｒｅｓｓ，ｂｙｔｅｓ）； �
／* 输入缓冲区*／
．．．
ｃａｃｈｅＦｌｕｓｈ（ＤＡＴＡ＿ＣＡＣＨＥ，ａｄｄｒｅｓｓ，ｂｙｔｅｓ）； �
／*输出缓冲区*／（２）对于时间上比较关键的程序段�采用如下原则：在每次使用输出缓冲区前将其更新；在每次使用输入缓冲区前使其无效。将缓冲区标示为“ｎｏｎ－ｃａｃｈｅａｂｌｅ“可以防止一致性问题，这需要ＭＭＵ支持。在分配缓冲区时，将其标示为“ｎｏｎ－ｃａｃｈｅａｂｌｅ“即可。然而，动态缓冲区在释放时要标为“ｃａｃｈｅａｂｌｅ“，否则内存总会产生大量的缓冲区碎片。
什么时候需要主动Invalidate Cache的相关推荐
1.基于监听协议：
通常使用两种策略来解决Cache一致性问题：写无效策略和写更新策略。
写无效策略（write invalidate）是指当某个处理器更新其私有Cache中的某个数据时，它通知所有其它Cache这一数据在它们中的副本从此均无效。这样就可以避免其它“过时“的副本被使用而造成错误。
写更新策略（write update）是指当某个处理器更新其私有Cache中的某个数据时，它把所更新的数据发送给所有的其它Cache，以更新这一数据在其它Cache中的所有副本。一般来说，使用写更新策略，需要传输更新后的数据，而写无效只需传输写无效信息，因此写更新传输的数据量比写无效要大。而且，被更新的数据的某些副本以后也不一定再被使用。例如上图中，P1更新X后，P2不一定再使用变量X的值。因此每次都对所有的副本都更新是没有必要的。
请注意，写无效和写更新是维护Cache一致性的策略，它与维护Cache与主存储器一致性的策略没有必然的关系。无论是使用写无效策略还是写更新策略，共享存储器中的数据副本都可以通过写直达或写回策略来维护与Cache的一致性。
写回法：当CPU写Cache命中时，只修改Cache的内容，而不立即写入主存；只有当此行被换出时才写回主存。
写直达：又称全写法，当写Cache命中时，Cache与主存同时发生写修改，因而较好的维护了与主存的内容一致性。
写一次法：是写回法与全写法的折中方法：写命中与写未命中的处理方法与写回法基本相同，只是第一次写命中时要同时写入主存。这是因为第一次写Cache时，CPU要在总线上启动一个存储写周期，其他Cache监听到此主存块地址及写信号后，即可拷贝该块或及时作废，以便维护系统全部Cache的一致性。
例如，如果采用写无效策略和写直达策略，当处理器P修改私有Cache中的某一数据时，不但要向其它处理器的Cache发送无效信息，而且要将共享存储器中该数据的副本更新。最终，处理器P的私有Cache和共享存储器中的数据是相同而且是正确的，而其它处理器Cache中该数据的副本被标记为无效。如果采用写无效策略和写回策略，当处理器P修改私有Cache中的某一数据时，不但要向其它处理器的Cache发送无效信息，而且要向共享存储器发送无效信息。最终，只有处理器P的私有Cache中的数据是正确的，而共享存储器和其它处理器Cache中该数据的副本均被标记为无效。
2.基于目录协议
使用Cache目录来存放有关数据块拷贝驻留在Cache中的信息，把使其他Cache数据块无效的一致性命令只发给存放有相应数据块的Cache，从而支持Cache的一致性。 根据目录的结构特点，基于目录的协议可分为3类：全映射（full-map）目录、有限（limited）目录、和链式（chained）目录。
能用JS或者前端的什么方法实现清除浏览器缓存吗
可以用JS实现清除浏览器缓存，解决方法如下：
1、在静态页面也就是以.html，.jsp，.aspx，.php结尾的文件中在《dead》《/head》中加入以下代码。
2、如果是用ajax异步请求服务器，加上beforeSend代码。
3、或者直接将cache设为false，如图。
4、再或者是将要请求的服务器的文件，多加一个随机参数，一般为时间戳，如？ran=Math.rand();如图。
注意事项：
JavaScriptJavaScript基于对象和事件驱动并具有相对安全性的客户端脚本语言。也是一种广泛用于客户端Web开发的脚本语言，常用来给HTML网页添加动态功能，比如响应用户的各种操作。
IntelliJ idea的maven工程老是提示：Cannot Resolve Symbol
Android Studio 无法识别同一个 package 里的其他类，将其显示为红色，但是 compile 没有问题。鼠标放上去后显示 “Cannot resolve symbol XXX”，重启 Android Studio，重新 sync gradle，Clean build 都没有用。
多半是因为 Android Studio 之前发生了错误，某些 setting 出了问题。解决方法如下：
点击菜单中的 “File” -》 “Invalidate Caches / Restart”，然后点击对话框中的 “Invalidate and Restart”，清空 cache 并且重启。语法就会正确的高亮了。
gpu为什么要在有些draw的时候对cache做flush和invalidate
Android从3.0（API Level 11）开始，在绘制View的时候支持硬件加速，充分利用GPU的特性，使得绘制更加平滑，但是会多消耗一些内存。
开启或关闭硬件加速：
由于硬件加速自身并非完美无缺，所以Android提供选项来打开或者关闭硬件加速，默认是关闭。可以在4个级别上打开或者关闭硬件加速：
Application级别：《applicationandroid:hardwareAccelerated=“true“ …》
Activity级别：《activity android:hardwareAccelerated=“false“ …》
Window级别：
复制代码代码如下:
getWindow().setFlags( WindowManager.LayoutParams.FLAG_HARDWARE_ACCELERATED,WindowManager.LayoutParams.FLAG_HARDWARE_ACCELERATED);
注意：目前为止，Android还不支持在Window级别关闭硬件加速。
View级别：
?
1
myView.setLayerType(View.LAYER_TYPE_HARDWARE, null);
注意：目前为止，Android还：不支持在View级别开启硬件加速。
检测当前是否启用了硬件加速:
?
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// 方法一
// 此方法返回true，如果myView挂在一个开启了硬件加速的Window之下，
// 也就是说，它在绘制的时候不一定使用了硬件加速，getDrawingCache
myView.isHardwareAccelerated();
// 方法二
// 返回true，如果canvas在绘制的时候启用了硬件加速
// 尽量采用此方法来判断是否开启了硬件加速
canvas.isHardwareAccelerated();
控制硬件加速开关
引言中说过控制硬件加速可以在不同层级进行，这样可以避免因为一个绘制动作不支持而导致整个应用都不可以使用硬件加速这样很愚蠢的情况发生。总共有四个层级，从上到下是：
1. Application
应用程序等级控制硬件加速，在AndroidManifest.xml中进行：
?
1
《application android:hardwareAccelerated=“true“ …》
在Android4.0以上（包含）默认就为true，即打开。如果整个应用都不想用硬件加速，则设定为false。
2. Activity
Activity等级的控制方法还是在AndroidManifest.xml中进行，如下展示了应用整体使用硬件加速，而某一个Activity不使用的例子：
?
1
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3
4
《application android:hardwareAccelerated=“true“》
《activity … /》
《activity android:hardwareAccelerated=“false“ /》
《/application》
3. Window
窗口级控制，如果只是想让某个窗口使用硬件加速：
?
1
2
3
getWindow().setFlags(
WindowManager.LayoutParams.FLAG_HARDWARE_ACCELERATED,
WindowManager.LayoutParams.FLAG_HARDWARE_ACCELERATED);
4. View
可以通过代码在运行时控制单个View是否使用硬件加速：
?
1
myView.setLayerType(View.LAYER_TYPE_SOFTWARE, null);
LAYER_TYPE_HARDWARE即为使用硬件加速（GPU），LAYER_TYPE_SOFTWARE使用CPU进行绘制。
理解View的绘制模型：
1.没有硬件加速：invalidate the view hierarchy ——》 draw the view hierarchy
2.有硬件加速：invalidate the view hierarchy ——》 record and update the display list ——》 draw the display list
硬件加速的限制：
目前，Android对硬件加速的支持并非完美，有些绘制操作在开启硬件加速的情况下不能正常工作（具体的列表可以参考Android开发者文档）。
不过Android可以保证内置的组件和应用支持硬件加速。因此，如果应用中只使用了标准UI组件，可以放心开启硬件加速。
随着Android的版本升级，相信一段时间之后，硬件加速可以得到完美的支持。
开启硬件加速之后的异常反应：
1.某些UI元素没有显示：可能是没有调用invalidate
2.某些UI元素没有更新：可能是没有调用invalidate
3.绘制不正确：可能使用了不支持硬件加速的操作， 需要关闭硬件加速或者绕过该操作
4.抛出异常：可能使用了不支持硬件加速的操作， 需要关闭硬件加速或者绕过该操作
intellij idea invalidate caches后缓存索引怎么恢复
你好。 在Intellij IDEA通过Ctrl+Shift+Alt+S呼出菜单。弹出框最右侧一栏，选中Modules， 第二栏选中要删除的Module，在窗口最上方有一个红色的标志，点击删除Module。 然后到Module所在目录删除掉整个项目就行了。 如果我的回答没能帮助您，请…
如何使用Guava的缓存管理
首先，看一下使用范例：
Java代码
LoadingCache《Key,Graph》 graphs =CacheBuilder.newBuilder()
.maximumSize(1000)
.expireAfterWrite(10,TimeUnit.MINUTES)
.removalListener(MY_LISTENER)
.build(
newCacheLoader《Key,Graph》(){
publicGraph load(Key key)throwsAnyException{
return createExpensiveGraph(key);
}
});
适用性
缓存在很多情况下都是非常有用的。比如，我们需要多次根据给定的输入获取值，而且该值计算或者获取的开销是非常昂贵的。
缓存和ConcurrentMap是非常相像的，但是它们也不完全一样。最根本的区别就是，ConcurrentMap会持有所有添加的对象，直到被显示的移除。而缓存为了限制其内存的使用，通常都会配置成可以自动的将对象移除。在某些情况下即使不自动移除对象也是非常有用的，如LoadingCache它会自动加载缓存对象。
一般，Guava缓存适用于以下几种情况：
你愿意花费一些内存来换取性能提升；
你预测到某些键会多次进行查询；
你的缓存数据不超过内存（Guava缓存是单个应用中的本地缓存。它不会将数据存储到文件中，或者外部服务器。如果不适合你，可以考虑一下 Memcached）。
如果你的需要符合上面所说的每一条，那么选择Guava缓存绝对没错。
使用CacheBuilder的构建模式可以获取一个Cache，如上面的范例所示。但是如何进行定制才是比较有趣的。
注意：如果你不需要缓存的这些特性，那么使用ConcurrentHashMap会有更好的内存效率，但是如果想基于旧有的ConcurrentMap复制实现Cache的一些特性，那么可能是非常困难或者根本不可能。
加载
对于缓存首先需要明确的是：有没有一个方法可以通过给定的键来计算/加载相应的值？如果有，那么可以使用CacheLoader。如果没有这样的方法，或者你想复写缓存的加载方式，但你仍想保留“get-if-absent-compute”语义，你可以在调用get方法时传入一个Callable实例，来达到目的。缓存的对象可以通过Cache.put直接插入，但是自动加载是首选，因为自动加载可以更加容易的判断所有缓存信息的一致性。
From a CacheLoader
LoadingCache 缓存是通过一个CacheLoader来构建缓存。创建一个CacheLoader仅需要实现V load(K key) throws Exception方法即可。下面的范例就是如何创建一个LoadingCache：
Java代码
LoadingCache《Key,Graph》 graphs =CacheBuilder.newBuilder()
.maximumSize(1000)
.build(
newCacheLoader《Key,Graph》(){
publicGraph load(Key key)throwsAnyException{
return createExpensiveGraph(key);
}
});
…
try{
return graphs.get(key);
}catch(ExecutionException e){
thrownewOtherException(e.getCause());
}
通过方法get(K)可以对LoadingCache进行查询。该方法要不返回已缓存的值，要不通过CacheLoader来自动加载相应的值到缓存中。这里需要注意的是：CacheLoader可能会抛出Exception，LoaderCache.get(K)则可能会抛出ExecutionException。假如你定义的CacheLoader没有声明检查型异常，那么可以通过调用getUnchecked(K)来获取缓存值；但是一旦当CacheLoader中声明了检查型异常，则不可以调用getUnchecked。
Java代码
LoadingCache《Key,Graph》 graphs =CacheBuilder.newBuilder()
.expireAfterAccess(10,TimeUnit.MINUTES)
.build(
newCacheLoader《Key,Graph》(){
publicGraph load(Key key){// no checked exception
return createExpensiveGraph(key);
}
});
…
return graphs.getUnchecked(key);
批量查询可以使用getAll(Iterable《? extends K》)方法。缺省，getAll方法将循环每一个键调用CacheLoader.load方法获取缓存值。当缓存对象的批量获取比单独获取更有效时，可以通过复写CacheLoader.loadAll方法实现缓存对象的加载。此时当调用getAll(Iterable)方法时性能也会提升。
需要注意的是CacheLoader.loadAll的实现可以为没有明确要求的键加载缓存值。比如，当为某组中的一些键进行计算时，loadAll方法则可能会同时加载组中其余键的值。
From a Callable
所有Guava缓存，不论是否会自动加载，都支持get(K, Callable(V))方法。当给定键的缓存值已存在时则直接返回，否则通过指定的Callable方法进行计算并将值存放到缓存中。直到加载完成时，相应的缓存才会被更改。该方法简单实现了“if cached, return; otherwise create, cache and return“语义。
Java代码
Cache《Key,Value》 cache =CacheBuilder.newBuilder()
.maximumSize(1000)
.build();// look Ma, no CacheLoader
…
try{
// If the key wasn’t in the “easy to compute“ group, we need to
// do things the hard way.
cache.get(key,newCallable《Value》(){
@Override
publicValue call()throwsAnyException{
return doThingsTheHardWay(key);
}
});
}catch(ExecutionException e){
thrownewOtherException(e.getCause());
}
直接插入
使用cache.put(key, value)方法可以将值直接插入到缓存中，但这将会覆盖缓存中已存在的值。通过使用Cache.asMap()所导出的ConcurrentMap对象中的方法也可以对缓存进行修改。但是，请注意asMap中的任何方法都不能自动的将数据加载到缓存中。也就是说，asMap中的各方法是在缓存自动加载范围之外来运作。所以，当你使用CacheLoader或Callable来加载缓存时，应该优先使用Cache.get(K, Callable《V》)，而不是Cache.asMap().putIfAbsent。
缓存回收
残酷的现实是我们可以肯定的说我们没有足够的内存来缓存一切。你必须来决定：什么时候缓存值不再值得保留？Guava提供了三种基本的缓存回收策略：基于容量回收策略，基于时间回收策略，基于引用回收策略。
基于容量回收策略
使用CacheBuilder.maximumSize(long)可以设置缓存的最大容量。缓存将会尝试回收最近没有使用，或者没有经常使用的缓存项。警告：缓存可能会在容量达到限制之前执行回收，通常是在缓存大小逼近限制大小时。
另外，如果不同的缓存项有不同的“权重”， 如，缓存项有不同的内存占用，此时你需要使用CacheBuilder.weigher(Weigher)指定一个权重计算函数，并使用CacheBuilder.maxmumWeight(long)设定总权重。和maximumSize同样需要注意的是缓存也是在逼近总权重的时候进行回收处理。此外，缓存项的权重是在创建时进行计算，此后不再改变。
Java代码
LoadingCache《Key,Graph》 graphs =CacheBuilder.newBuilder()
.maximumWeight(100000)
.weigher(
newWeigher《Key,Graph》(){
publicint weigh(Key k,Graph g){
return g.vertices().size();
}
})
.build(
newCacheLoader《Key,Graph》(){
publicGraph load(Key key){// no checked exception
return createExpensiveGraph(key);
}
});
基于时间回收策略
CacheBuilder为基于时间的回收提供了两种方式：
expireAfterAccess(long, TimeUnit) 当缓存项在指定的时间段内没有被读或写就会被回收。这种回收策略类似于基于容量回收策略；
expireAfterWrite(long, TimeUnit) 当缓存项在指定的时间段内没有更新就会被回收。如果我们认为缓存数据在一段时间后数据不再可用，那么可以使用该种策略。
就如下面的讨论，定时过期回收会在写的过程中周期执行，偶尔也会读的过程中执行。
测试定时回收
测试定时回收其实不需要那么痛苦的，我们不必非得花费2秒来测试一个2秒的过期。在构建缓存时使用Ticker接口，并通过CacheBuilder.ticker(Ticker)方法指定时间源，这样我们就不用傻乎乎等系统时钟慢慢的走了。
基于引用回收策略
通过键或缓存值的弱引用(weak references)，或者缓存值的软引用(soft references)，Guava可以将缓存设置为允许垃圾回收。
CacheBuilder.weakKeys() 使用弱引用存储键。当没有(强或软)引用到该键时，相应的缓存项将可以被垃圾回收。由于垃圾回收是依赖==进行判断，因此这样会导致整个缓存也会使用==来比较键的相等性，而不是使用equals()；
CacheBuilder.weakValues() 使用弱引用存储缓存值。当没有(强或软)引用到该缓存项时，将可以被垃圾回收。由于垃圾回收是依赖==进行判断，因此这样会导致整个缓存也会使用==来比较缓存值的相等性，而不是使用equals()；
CacheBuilder.softValues() 使用软引用存储缓存值。当响应需要时，软引用才会被垃圾回收通过最少使用原则回收掉。由于使用软引用造成性能上的影响，我们强烈建议使用可被预言的maximum cache size的策略来代替。同样使用softValues()缓存值的比较也是使用==，而不是equals()。
显示移除
在任何时候，你都可以可以通过下面的方法显式将无效的缓存移除，而不是被动等待被回收：
使用Cache.invalidate(key)单个移除;
使用Cache.invalidteAll(keys)批量移除；
使用Cache.invalidateAll()移除全部。