能解決問(wen)題的(de)緩存就(jiu)(jiu)是(shi)好(hao)緩存。這句話(hua)簡直(zhi)就(jiu)(jiu)是(shi)廢話(hua)，相當于白貓、黑貓，抓(zhua)住老鼠(shu)的(de)就(jiu)(jiu)是(shi)好(hao)貓。

那在(zai)解(jie)決問(wen)(wen)題(ti)前提(ti)下(xia)，哪個緩(huan)(huan)(huan)存(cun)才是好(hao)緩(huan)(huan)(huan)存(cun)呢？ 這(zhe)個問(wen)(wen)題(ti)我的答(da)案(an)是：緩(huan)(huan)(huan)存(cun)命(ming)中率高(gao)的緩(huan)(huan)(huan)存(cun)是好(hao)緩(huan)(huan)(huan)存(cun)。

在解決問題前(qian)提下，命中(zhong)(zhong)率(lv)高(gao)(gao)的(de)(de)緩存比(bi)(bi)命中(zhong)(zhong)率(lv)低的(de)(de)緩存，在硬件投入上可能(neng)會比(bi)(bi)較(jiao)小，同時緩存的(de)(de)數(shu)量比(bi)(bi)命中(zhong)(zhong)率(lv)低的(de)(de)緩存數(shu)量也可能(neng)少，這樣尋址(zhi)的(de)(de)速(su)度 肯定比(bi)(bi)較(jiao)快(kuai)。所以命中(zhong)(zhong)率(lv)高(gao)(gao)的(de)(de)緩存是好(hao)緩存。

緩存的命中率

一個(ge)緩(huan)(huan)存(cun)(cun)(cun)的(de)實體(ti)在(zai)被丟到(dao)緩(huan)(huan)存(cun)(cun)(cun)中后，在(zai)這(zhe)(zhe)個(ge)實體(ti)被緩(huan)(huan)存(cun)(cun)(cun)的(de)期間（這(zhe)(zhe)個(ge)實體(ti)被緩(huan)(huan)存(cun)(cun)(cun)的(de)生命(ming)周期內），如果(guo)外部一次都沒有使用過它，這(zhe)(zhe)個(ge)緩(huan)(huan)存(cun)(cun)(cun)實體(ti)的(de)命(ming)中率 就是0。這(zhe)(zhe)個(ge)實體(ti)被請(qing)求的(de)次數(shu)越多(duo)，它的(de)緩(huan)(huan)存(cun)(cun)(cun)命(ming)中率越高。

上(shang)面說的(de)是緩存中(zhong)一個實體(ti)的(de)命(ming)中(zhong)率(lv)。對于緩存整體(ti)來說，它的(de)命(ming)中(zhong)率(lv)則是上(shang)面各(ge)個被(bei)緩存的(de)個體(ti)的(de)命(ming)中(zhong)率(lv)分(fen)布圖。

對于緩存來說：通(tong)常(chang)(chang)最(zui)常(chang)(chang)使用(yong)的個體之占總(zong)體的很小一部分。最(zui)不常(chang)(chang)使用(yong)的占整體的很大一部分。

所(suo)以我們(men)經常會看到類(lei)似這(zhe)樣的數據：

緩存(cun)的(de)(de)1萬個(ge)元素中，有100個(ge)被(bei)(bei)頻繁的(de)(de)使(shi)用，幾乎每(mei)分(fen)鐘都會被(bei)(bei)使(shi)用一次。2000個(ge)數(shu)據，每(mei)小時(shi)被(bei)(bei)請求(qiu)一次。3000個(ge)數(shu)據，每(mei)天被(bei)(bei)請求(qiu)一 次，剩下的(de)(de)數(shu)據，被(bei)(bei)丟到緩存(cun)中后一次都沒有被(bei)(bei)使(shi)用過(guo)。

現(xian)在硬件發(fa)(fa)展很快，如(ru)果(guo)我(wo)們只(zhi)是需(xu)要(yao)緩存1萬(wan)個數(shu)(shu)據的話，我(wo)們完全可(ke)以做(zuo)到不(bu)管這1萬(wan)個數(shu)(shu)據是否被使用到，全部丟到緩存，這樣只(zhi)要(yao)找數(shu)(shu)據，肯定 緩存中有這個數(shu)(shu)據。而不(bu)需(xu)要(yao)作額外的運算(suan)，或者(zhe)不(bu)需(xu)要(yao)向數(shu)(shu)據庫(ku)發(fa)(fa)出請求。

但是(shi)(shi)(shi)：硬件發展快，數(shu)(shu)(shu)據(ju)量(liang)發展也快。小型(xing)(xing)的(de)網站，緩(huan)(huan)存(cun)1萬條數(shu)(shu)(shu)據(ju)，也就(jiu)(jiu)全部緩(huan)(huan)存(cun)了(le)。但是(shi)(shi)(shi)大型(xing)(xing)網站最少也是(shi)(shi)(shi)上(shang)百萬的(de)數(shu)(shu)(shu)據(ju)量(liang)或者上(shang)T級別的(de)數(shu)(shu)(shu)據(ju)，這(zhe) 些(xie)數(shu)(shu)(shu)據(ju)量(liang)顯然不能(neng)都丟到緩(huan)(huan)存(cun)。這(zhe)時候設計一個合理的(de)緩(huan)(huan)存(cun)方案，提高緩(huan)(huan)存(cun)的(de)命中率(lv)，就(jiu)(jiu)非(fei)常重要。而且(qie)是(shi)(shi)(shi)必須的(de)。

提高緩(huan)存(cun)命中率的一些(xie)常(chang)見方法

純技術的角度(du)來說，我(wo)們只有記(ji)錄了用戶的單(dan)位時(shi)間的請求數，并依照這(zhe)個信息(xi)來把最(zui)常被(bei)使用的數據緩存起來。

但更多的(de)時(shi)候，我們是根(gen)據業務邏輯來(lai)提(ti)高緩(huan)存命中(zhong)率的(de)。比如：去年，前年發表的(de)博(bo)客，這類文章的(de)瀏覽請求，一般一天至少可憐的(de)幾次。一般不應該(gai) 緩(huan)存到內(nei)存中(zhong)。

又比如，回(hui)復數(shu)(shu)多的帖子，一般被請求數(shu)(shu)會比回(hui)復數(shu)(shu)少的帖子會被更多人(ren)次看到。

我(wo)們(men)應該通過上(shang)面邏輯(ji)，根據我(wo)們(men)實(shi)際業務(wu)邏輯(ji)，提供(gong)一個緩存(cun)(cun)算法，提高緩存(cun)(cun)的命(ming)中率。讓(rang)在我(wo)們(men)硬件允許的條件下，緩存(cun)(cun)適(shi)當的數(shu)據，而不是所有數(shu) 據。

一個反面的(de)例子(zi)就(jiu)是：不管三七二十一，一個大型的(de)博客站點，一篇文章被用戶請(qing)求的(de)時候(hou)，發(fa)現不在內存(cun)緩存(cun)中(zhong)，就(jiu)從數據庫(ku)中(zhong)讀出(chu)，然后丟到緩存(cun)。

要知道(dao)，現在爬(pa)蟲程序很(hen)多的(de)。另(ling)外，博客(ke)這類搜索引(yin)擎(qing)友(you)好(hao)的(de)站點，決(jue)大多數的(de)訪(fang)問壓力是搜索引(yin)擎(qing)搜索過來的(de)。而這些訪(fang)問一般(ban)都是1小時，或(huo)者1 天之內，對(dui)某篇文章只有(you)(you)幾(ji)次甚至1次請求，之后再也沒有(you)(you)了。上面(mian)作緩存的(de)方法，命中(zhong)率會非(fei)常低的(de)。

這里也許就有人會問，郭紅俊，既(ji)然你(ni)不(bu)建議我(wo)緩(huan)存這些博客的(de)內容，但是我(wo)如何(he)提高我(wo)站點的(de)性能呀，我(wo)至少(shao)得保證我(wo)博客站點不(bu)會速度慢的(de)無(wu)法(fa)響(xiang)應(ying) 用(yong)戶請求呀。

這(zhe)個(ge)問(wen)題的(de)(de)解決方(fang)案有很多，一個(ge)最簡單的(de)(de)方(fang)法就是(shi)把(ba)這(zhe)些(xie)博(bo)客做(zuo)成靜態Html頁面，也就是(shi)文件系統的(de)(de)緩存(cun)，文件系統因為硬盤的(de)(de)原(yuan)因，可以(yi)簡單理 解成可以(yi)無限擴容，這(zhe)樣就可以(yi)把(ba)很多命中率低的(de)(de)內容進行緩存(cun)。

如果(guo)你的(de)(de)頁(ye)面需要一些動態邏輯(ji)判(pan)斷，你可以把數據(ju)緩(huan)存成(cheng)xml文(wen)件(jian)，然后服(fu)務器(qi)段整合這(zhe)些XML文(wen)件(jian)，或者(zhe)是(shi)(shi)包含文(wen)件(jian)。這(zhe)也是(shi)(shi)種不錯的(de)(de)方法。

說(shuo)了(le)這么多(duo)緩(huan)存命中(zhong)率(lv)(lv)的問(wen)題，簡單匯總(zong)一下緩(huan)存命中(zhong)率(lv)(lv)的觀點：

小型網站可以全部數據緩存，一般壓力也不會很大，可以忽略緩存命中率問題。
大型服務無法全部數據緩存，只能部分數據緩存，這時候就需要架構師設計出對該業務邏輯適用的緩存方法，盡可能的提高緩存的命中率。
提高命中率的方法大多是跟業務邏輯捆綁的，需要跟具體問題具體分析
對于不能被內存緩存的數據，最簡單的提高性能方法就是使用文件緩存。
文件緩存可以整個內容緩存成一個靜態文件；也可以是整個頁面的一個區域被緩存成一個文件，然后被包含；也可以是把一個實體序列化成XML 文件進行緩存。
下面(mian)我們看看緩存的(de)其他幾個(ge)不那么重(zhong)要的(de)方面(mian)：

緩存的(de)生命周(zhou)期(qi)內的(de)活(huo)動

永(yong)久(jiu)(jiu)不過期，永(yong)久(jiu)(jiu)不變更的內(nei)容，這類東(dong)西就不應該放在緩(huan)存。緩(huan)存是臨(lin)時的存儲，而不是永(yong)久(jiu)(jiu)的，所(suo)以緩(huan)存的生(sheng)命周(zhou)期是有(you)限的。

它依次(ci)可能會經歷如下(xia)活動(dong)：

進入緩存。（進入緩存的時候，可能需要指定它以后的過期策略，如果不指定，需要使用系統默認的過期策略）
從緩存中獲得它，注意，這時候需要處理線程安全的問題。
更新緩存，注意，也需要考慮線程安全問題
離開緩存，這個可能是外部請求，也可能是緩存根據過期策略把它清理掉。
緩存的過期策略

一般我會問，你所接觸的緩存(cun)中，碰到過(guo)(guo)那些緩存(cun)過(guo)(guo)期策(ce)略？

最常見的幾種(zhong)過期策略如下：

多(duo)長時間沒有被請求(qiu)，則過(guo)期，最典型的(de)就(jiu)是asp和asp.net 提供(gong)的(de) Section 功(gong)能。其實它(ta)就(jiu)是一個(ge)緩存。

依賴(lai)于文(wen)件(jian)變更的緩存，一(yi)旦文(wen)件(jian)被(bei)修改，緩存則過期，典型的是 WEB站點的 Web.config ，一(yi)旦這個文(wen)件(jian)變更，不但緩存重(zhong)起，IIS進程(cheng)也(ye)會進行一(yi)次釋(shi)放工作。

在此基礎上，可能看到很(hen)多依賴關系的(de)緩(huan)存過期(qi)策略。比(bi)如(ru)依賴于數據庫的(de)緩(huan)存過期(qi)策略。

當(dang)然(ran)，業務(wu)邏輯里可能會(hui)有更(geng)復雜(za)的過期策略(lve)，必(bi)須(xu)CSDN新版(ban)積分制論(lun)壇(tan)中，帖子列(lie)(lie)表(biao)緩存會(hui)在(zai)列(lie)(lie)表(biao)數據緩存達到600時，把它(ta)清理到550條數 據。

又比如新積分制論壇帖(tie)子(zi)的緩存過期，則是沒有任何(he)列表引用這個帖(tie)子(zi)后，則這個帖(tie)子(zi)過期。

緩存的同步問題

使用緩(huan)存(cun)，則意味(wei)著(zhu)同樣(yang)的數據(ju)，可能(neng)有(you)多份(fen)并存(cun)。如果你的代碼沒有(you)考(kao)慮某種(zhong)情況，導致了這兩份(fen)數據(ju)不一致了。這時候就會有(you)問題發生。

解(jie)決方法(fa)很簡單，把你的(de)業務邏(luo)輯(ji)，代碼(ma)觸(chu)(chu)發情況都考(kao)慮清楚，不要遺留沒有觸(chu)(chu)底(di)的(de)地方。

簡單的方法會(hui)導致你(ni)的代碼邏輯變得(de)非常復雜(za)。

這也(ye)就是有(you)些(xie)人，在非必要的時候，建議你(ni)不要用緩存的原因。一旦開始使用緩存，你(ni)就應該(gai)準(zhun)備增加大量的代碼來處理數(shu)據同步的問題。

初始化填(tian)充緩存(cun)數據(ju)

有時候在緩(huan)存被(bei)初始化(hua)后，還需要預先填充一些數據到緩(huan)存中。這就(jiu)是緩(huan)存數據的初始化(hua)操作。

緩存數(shu)據的初始化操(cao)作需要考(kao)慮以下問(wen)題：

需要多長時間進行初始化，一般如果是站點的話，我們可能在 Global.asa 的 application_OnStart 中處理這個初始化工作。初始化的一般不能太久，這時候就是考驗我們代碼優化的能力了。
初始化的時候，一般是批量導入數據，而不是我們正常使用的時候，一次處理一個數據。
總結：

本文介(jie)紹了(le)我(wo)對緩存(cun)的一些觀點，而沒有深入涉及到具(ju)體的緩存(cun)技術。希望通(tong)過本文的講述(shu)，讓只(zhi)會緩存(cun)用法(fa)不懂緩存(cun)思想的人有初步的了(le)解。

文(wen)章來源于縱橫數(shu)據（

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