缓存技术总结

 

 

缓存技术已经成为大型网站的一个关键技术,缓存设计好坏直接关系的一个网站访问的速度,以及购置服务器的数量,甚至影响到用户的体验。

网站缓存按照存放的地点不同,可以分为客户端缓存、服务端缓存。

 

客户端缓存

客户端缓存又可分为:浏览器缓存、网关或代理服务器缓存

网关或代理服务器缓存是将网页缓存中网关服务器上,多用户访问同一个页面时,将直接从网关服务器把页面传送给用户。

浏览器缓存是最靠近用户的缓存,如果启用缓存,用户在访问同一个页面时,将不再从服务器下载页面,而是从本机的缓存目录中读取页面,然后再浏览器中展现这个页面。

浏览器缓存的控制,可以设置meta标签,可以设置数字,也可以设置时间,如下:

<Meta http-equiv=”Expires” Content=”3600″>

<Meta http-equiv=”Expires” Content=”Wed, 26 Feb 1997 08:21:57 GMT”>

HTTP头信息如下:

HTTP/1.1 200 OK

Date: Fri, 30 Oct 1998 13:19:41 GMT

Server: Apache/1.3.3 (Unix)

Cache-Control: max-age=3600, must-revalidate

Expires: Fri, 30 Oct 1998 14:19:41 GMT

Last-Modified: Mon, 29 Jun 1998 02:28:12 GMT

不过现在的网站为了保证用户访问到最新的内容,一般很少采用浏览器缓存,取而代之的是更加灵活的服务器缓存。

服务端缓存

服务端缓存分为:页面缓存、数据缓存、数据库缓存

1、页面缓存

页面缓存是将动态页面直接生成静态的页面放在服务器端,用户调取相同页面时,静态页面将直接下载到客户端,不再需要通过程序的运行和数据库的访问,大大节约了服务器的负载。

早期的网站很多使用发布系统来完成这个功能,在后台发布时将数据和页面模板整合成静态页面,存放在硬盘中。但这样的缺陷很明显,一是后台的程序的编写很 复杂,二是缓存的控制只能通过人为的方式来控制,这对一些更新十分频繁的网站就是一个噩梦,网站可能在不停的做缓存的删除和重建。当然后来出现了一些自动 更新这些缓存的框架,比如PHP的SMARTY模板技术,可以定义缓存过期的时间,自动去更新这些缓存。这对一些信息发布类网站已经确实适用了。

除了整个页面的缓存技术,还有一种技术叫做“网页片段缓存技术”,将页面的部分而不是全部进行缓存。代表作有ESI cache。

2、数据缓存

但是当WEB2.0兴起的今天,信息的发布已经不再是管理员统一发布的了,而是所有的用户都在发布信息,用户发布完信息后当然是想看到这些信息,而不是等到缓存时间到刷新后才看到这些数据,于是数据缓存的相关技术也就应运而生了。

比较有名的数据缓存框架有ehcache和 memcached。

ehcache有很多缓存的分支(包括页面缓存的模块),但最核心的模块还是它的数据缓存部分,比如,当ehcache和hibernate进行整合 时,能将查询出的对象集合放入内存中,下次如果再查询这个查询,将直接从内存中返回这个数据集合,不需要再进行数据库的查询,同时,你可以配置缓存的刷新 模式,有read-only,nonstrict-read-write,read-write 几种模式,其中read-only表示缓存是不刷新的(要刷新就只有重启了),nonstrict-read-write表示刷新是不及时的,你可以设置 超时的时间去刷新,read-write表示在数据发生变化时缓存都会发生刷新,具体怎么配置可能就要根据具体业务了。

Memcached大 致的原理也和ehcache 相同,将数据采用键值的形式存放在内存中,使用时可以将查询的md5作为键,查询的结果作为值。相对ehcache而言,memcached是一个工 具,ehcache是一个框架,memcached更加底层更加灵活,当然你也要写相应的代码去使用它。

这是一张网上的memcached图,说明了memcached在系统中的位置。

近几年兴起的NOSQL技术,虽然现在归于数据库的一种,但其本质也是缓存技术和数据库技术的一种融合产物。

目前缓存的做法分为两种模式:

内存缓存:缓存数据存放在服务器的内存空间中。

优点:速度快 缺点:资源有限

文件缓存:缓存数据存放在服务器的硬盘空间中。

优点:容量大 缺点:速度偏慢,尤其在缓存数量巨大时

数据库缓存

数据库的缓存一般由数据库提供,比如ORACLE,可以对表建立高速缓存,提高对经常访问的数据的访问速度。

总结

究竟怎样去使用缓存,使用哪一层次的缓存,是由网站本身的具体业务来决定的。缓存技术的一个原则是:让数据更靠近用户。

 

 

 

posted @ 2018-08-08 15:53  panchanggui  阅读(326)  评论(0编辑  收藏  举报