浅谈缓存写法(二):多级缓存、分布式缓存-创新互联
缓存预热
上次有同学问过,在第一次加载时缓存都为空,怎么进行预热。
目前创新互联已为1000+的企业提供了网站建设、域名、雅安服务器托管、网站托管、服务器租用、企业网站设计、中卫网站维护等服务,公司将坚持客户导向、应用为本的策略,正道将秉承"和谐、参与、激情"的文化,与客户和合作伙伴齐心协力一起成长,共同发展。单机Web情况下一般使用RunTimeCache,这种情况下:
可以在启动事件里面刷新
void Application_Start(object sender,EventArgs e) {
//刷新
}
另外可以单写个刷新缓存页面,上线后手动刷新下或发布时自动调用刷新,再或者由用户自行触发。
分布式缓存(Redis、Memcached)情况下:
比如在几十台服务器缓存时,单刷满缓存都需要不少一段时间。
这种预热就复杂一些,有的会单写个应用程序去跑,也有的会单写套框架机制去处理(更智能化)。
其目的是在系统上线之前,所有的缓存都预先加载完毕。
多级缓存
计算机结构中CPU和内存之间一般都配有一级缓存、二级缓存来增加交换速度。
这样当CPU调用大量数据时,就可避开内存直接从CPU缓存中调用,加快读取速度。
根据CPU缓存得出多级缓存的特点:
1:每一级缓存中储存的是下一级缓存的一部分。
2:读取速度按级别依次递减,成本也依次递减,容量依次递增。
3:当前级别未命中时,才会去下一级寻找。
而在企业应用级开发中,使用多级缓存是同样的目的及设计,只是粒度更粗,更灵活。
根据速度依次排列lv1-lv6的缓存类型图:
3级缓存的命中流程图例子:
线程缓存
Web应用是天生的多线程开发,对于一些公共资源必须考虑线程安全,为止不得不通过锁来保证数据的完整性和正确性。
在实际当中一台web服务器至少也得处理成百上千的请求,想一想在业务复杂的处理流程,函数每调用一次都得锁一下,对服务器也是个不小的浪费。
而通过线程缓存,可以让当前处理用户请求的线程只拿自己需要的数据。
public static ThreadLocal localUserInfo = new ThreadLocal();
借助Net提供的线程本地变量,可以在请求入口去拉取当前用户的数据。
在之后线程整个生命周期里面,业务逻辑可以毫无顾虑的使用这些数据,而不需要考虑线程安全。
因为不用重新拿新缓存数据,所以也不用担心数据撕裂的问题。
其当前线程周期里面的数据是完整无误的,只有用户第二次发起请求才会重新去拿新数据。
这样就能提高不少服务器吞吐量,注意要在线程的出口处销毁数据。
内存缓存
无论是远程数据库读取,还是缓存服务器读取。避免不了要跨进程,跨网络通信,有的还跨机房。
而应用程序频繁读写,对Web、DB服务器都是个不小的消耗,速度相较内存也慢的多。
代码上加锁、异步,甚至加服务器在内,都不是一个很好的办法。因为加载速度,对用户体验非常重要。
所以在有要求的项目中使用本地内存做二级缓存,是非常有必要的。目的就是1:抗并发,2:加快读取速度。
有个著名的缓存五分钟法则法则,就是说如果一个数据频繁被访问,那么就应该放内存中。
举个例子: 有100并发过来,加锁会导致前端99线程等候,这个99线程等候着,其实是一直在消耗Web服务器资源。不加就是缓存雪崩。
如果每分钟拉取一份缓存,缓存到内存,这样99线程等候时间极大缩短。
文件缓存
相对于内存,硬盘容量大,速度相较于走网络还更快。
所以我们完全可以把一些不经常变更,放在内存又比较浪费的数据缓存到本地硬盘。
比如使用sqlite一些文件数据库,我们很容易做到。
分布式缓存
基于内存缓存的redis、memcached等。
基于文件nosql的Casssandra、mongodb等。
redis、memcached是主流的分布式内存缓存,也是应用和DB中间大的缓存层。
nosql这类的其实不单单只是做缓存用了,完全用在一些非核心业务的DB层了。
DB缓存
这一层DB主要是缓存由原始数据计算出的结果,从而避免由Web程序通过SQL或在使用中直接计算。
当然也可以把计算好的数据,存储到redis中当缓存。
多层缓存
多层缓存概念在很多地方都用到过:
1:上面介绍的多级缓存就是一种,把内容根据读取频率,分不同的等级、不同的层次进行存储,频率越高离查询越近。
2:还一种多层是缓存索引的做法,类似B树查找,这样能提高检索效率。
3:从架构上来说浏览器缓存、CDN缓存、反向代理缓存、服务端缓存、也是多层缓存。
总结
在使用上大家根据实际场景,进行各种组合搭配。本篇谈的比较理论些,有些内容细节没展开。
比如分布式缓存的使用,缓存置换策略及算法,缓存过期机制等。
文末彩蛋
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