緩存實現
大致為兩種措施：
一、腳本同步：
1、自己寫腳本將資料庫數據寫入到redis/memcached。
2、這就涉及到實時數據變更的問題（mysql row binlog的實時分析），binlog增量訂閱Alibaba 的canal ，以及緩存層數據 丟失/失效 後的數據同步恢復問題。
二、業務層實現：
1、先讀取nosql緩存層，沒有數據再讀取mysql層，並寫入數據到nosql。
2、nosql層做好多節點分布式（一致性hash），以及節點失效後替代方案（多層hash尋找相鄰替代節點），和數據震盪恢復了。
❷ web緩存有哪幾種方式
1 應用程序實現的動態頁面緩存
應用程序把動態文件生成的html文件緩存到文件伺服器，以後用戶請求動態文件，直接從文件伺服器載入對應的靜態緩存的html文件返回給用戶，這裡面主要節省了動態語言的執行時間和資料庫訪問時間。但是會增加了緩存框架的載入和緩存查找的時間。
2 把解釋執行的開發語言編譯成為目標代碼
這個主要把解釋執行的高級語言，例如java，php直接編譯成為平台相關的目標代碼，匯編代碼。在java裡面，比較著名的就是即時編譯器（JIT），其他的語言也要類似的機制。這裡面主要節省了就是解釋執行代碼的時間。這個會增加即時編譯的時間。
3 利用反向代理伺服器的緩存
利用類似nginx的反向代理伺服器，對請求的url對應的輸出的進行緩存。這個緩存和應用程序實現的動態頁面緩存類似，只不過用反向代理充當了應用程序的緩存實現。主要節省了動態余元執行時間和資料庫訪問時間。
4 客戶端瀏覽器緩存
客戶端瀏覽器緩存主要是通過在http頭部增加
Last-Modified,If-Modified-Since,Expires,Cache-Control等標識，和伺服器進行協商，是否是採用客戶的本機緩存來實現。
其中這裡面也會分為三種方式
1 通過Last-Modified，If-Modified-Since方式和伺服器通信，客戶發出http請求中包含If-Modified-Since，如果伺服器端代碼沒有修改，伺服器端返回302響應代碼的請求響應頭（內容不返回）客戶端則直接用本機緩存的內容緩存顯示結果。相當於節省了伺服器執行代碼時間以及數據傳輸時間。
2 通過Expires,Cache-Control控制，客戶端發現如果上次請求的頁面還未過期，通過Expires或者Cache-Control進行辨別，則直接顯示本機緩存的內容，不與伺服器進行通信。
總結一下：1 一般的高並發的應用程序，都在web層採用了以上幾種緩存，一般靜態資源（圖片，js，css）都會採用nginx反向代理+客戶端緩存來實現。
2 對於門戶網站，尤其是首頁的新聞，一般都會緩存起來，可以通過反向代理也可以通過應用程序緩存實現方式
3 對於下載或者視頻網站，由於數據傳輸比較大，直接採用瀏覽器本地緩存實現。
❸ Hibernate緩存如何實現
事務提交後，一級緩存中的數據會被更新到資料庫，如果二級緩存設置為讀寫，那麼這份數據會同時更新到二級緩存
緩存是介於應用程序和物理數據源之間，其作用是為了降低應用程序對物理數據源訪問的頻次，從而提高了應用的運行性能。緩存內的數據是對物理數據源中的數據的復制，應用程序在運行時從緩存讀寫數據，在特定的時刻或事件會同步緩存和物理數據源的數據。
緩存的介質一般是內存，所以讀寫速度很快。但如果緩存中存放的數據量非常大時，也會用硬碟作為緩存介質。緩存的實現不僅僅要考慮存儲的介質，還要考慮到管理緩存的並發訪問和緩存數據的生命周期。
Hibernate的緩存包括Session的緩存和SessionFactory的緩存，其中SessionFactory的緩存又可以分為兩類：內置緩存和外置緩存。Session的緩存是內置的，不能被卸載，也被稱為Hibernate的第一級緩存。SessionFactory的內置緩存和Session的緩存在實現方式上比較相似，前者是SessionFactory對象的一些集合屬性包含的數據，後者是指Session的一些集合屬性包含的數據。SessionFactory的內置緩存中存放了映射元數據和預定義SQL語句，映射元數據是映射文件中數據的拷貝，而預定義SQL語句是在Hibernate初始化階段根據映射元數據推導出來，SessionFactory的內置緩存是只讀的，應用程序不能修改緩存中的映射元數據和預定義SQL語句，因此SessionFactory不需要進行內置緩存與映射文件的同步。SessionFactory的外置緩存是一個可配置的插件。在默認情況下，SessionFactory不會啟用這個插件。外置緩存的數據是資料庫數據的拷貝，外置緩存的介質可以是內存或者硬碟。SessionFactory的外置緩存也被稱為Hibernate的第二級緩存。
Hibernate的這兩級緩存都位於持久化層，存放的都是資料庫數據的拷貝，那麼它們之間的區別是什麼呢？為了理解二者的區別，需要深入理解持久化層的緩存的兩個特性：緩存的范圍和緩存的並發訪問策略。
持久化層的緩存的范圍
緩存的范圍決定了緩存的生命周期以及可以被誰訪問。緩存的范圍分為三類。
1 事務范圍：緩存只能被當前事務訪問。緩存的生命周期依賴於事務的生命周期，當事務結束時，緩存也就結束生命周期。在此范圍下，緩存的介質是內存。事務可以是資料庫事務或者應用事務，每個事務都有獨自的緩存，緩存內的數據通常採用相互關聯的的對象形式。
2 進程范圍：緩存被進程內的所有事務共享。這些事務有可能是並發訪問緩存，因此必須對緩存採取必要的事務隔離機制。緩存的生命周期依賴於進程的生命周期，進程結束時，緩存也就結束了生命周期。進程范圍的緩存可能會存放大量的數據，所以存放的介質可以是內存或硬碟。緩存內的數據既可以是相互關聯的對象形式也可以是對象的鬆散數據形式。鬆散的對象數據形式有點類似於對象的序列化數據，但是對象分解為鬆散的演算法比對象序列化的演算法要求更快。
3 集群范圍：在集群環境中，緩存被一個機器或者多個機器的進程共享。緩存中的數據被復制到集群環境中的每個進程節點，進程間通過遠程通信來保證緩存中的數據的一致性，緩存中的數據通常採用對象的鬆散數據形式。
對大多數應用來說，應該慎重地考慮是否需要使用集群范圍的緩存，因為訪問的速度不一定會比直接訪問資料庫數據的速度快多少。
持久化層可以提供多種范圍的緩存。如果在事務范圍的緩存中沒有查到相應的數據，還可以到進程范圍或集群范圍的緩存內查詢，如果還是沒有查到，那麼只有到資料庫中查詢。事務范圍的緩存是持久化層的第一級緩存，通常它是必需的；進程范圍或集群范圍的緩存是持久化層的第二級緩存，通常是可選的。
持久化層的緩存的並發訪問策略
當多個並發的事務同時訪問持久化層的緩存的相同數據時，會引起並發問題，必須採用必要的事務隔離措施。
在進程范圍或集群范圍的緩存，即第二級緩存，會出現並發問題。因此可以設定以下四種類型的並發訪問策略，每一種策略對應一種事務隔離級別。
事務型：僅僅在受管理環境中適用。它提供了Repeatable Read事務隔離級別。對於經常被讀但很少修改的數據，可以採用這種隔離類型，因為它可以防止臟讀和不可重復讀這類的並發問題。
讀寫型：提供了Read Committed事務隔離級別。僅僅在非集群的環境中適用。對於經常被讀但很少修改的數據，可以採用這種隔離類型，因為它可以防止臟讀這類的並發問題。
非嚴格讀寫型：不保證緩存與資料庫中數據的一致性。如果存在兩個事務同時訪問緩存中相同數據的可能，必須為該數據配置一個很短的數據過期時間，從而盡量避免臟讀。對於極少被修改，並且允許偶爾臟讀的數據，可以採用這種並發訪問策略。
只讀型：對於從來不會修改的數據，如參考數據，可以使用這種並發訪問策略。
事務型並發訪問策略是事務隔離級別最高，只讀型的隔離級別最低。事務隔離級別越高，並發性能就越低。
什麼樣的數據適合存放到第二級緩存中？
1 很少被修改的數據
2 不是很重要的數據，允許出現偶爾並發的數據
3 不會被並發訪問的數據
4 參考數據
不適合存放到第二級緩存的數據？
1 經常被修改的數據
2 財務數據，絕對不允許出現並發
3 與其他應用共享的數據。
Hibernate的二級緩存
如前所述，Hibernate提供了兩級緩存，第一級是Session的緩存。由於Session對象的生命周期通常對應一個資料庫事務或者一個應用事務，因此它的緩存是事務范圍的緩存。第一級緩存是必需的，不允許而且事實上也無法比卸除。在第一級緩存中，持久化類的每個實例都具有唯一的OID。
第二級緩存是一個可插拔的的緩存插件，它是由SessionFactory負責管理。由於SessionFactory對象的生命周期和應用程序的整個過程對應，因此第二級緩存是進程范圍或者集群范圍的緩存。這個緩存中存放的對象的鬆散數據。第二級對象有可能出現並發問題，因此需要採用適當的並發訪問策略，該策略為被緩存的數據提供了事務隔離級別。緩存適配器用於把具體的緩存實現軟體與Hibernate集成。第二級緩存是可選的，可以在每個類或每個集合的粒度上配置第二級緩存。
Hibernate的二級緩存策略的一般過程如下：
1) 條件查詢的時候，總是發出一條select * from table_name where …. （選擇所有欄位）這樣的SQL語句查詢資料庫，一次獲得所有的數據對象。
2) 把獲得的所有數據對象根據ID放入到第二級緩存中。
3) 當Hibernate根據ID訪問數據對象的時候，首先從Session一級緩存中查；查不到，如果配置了二級緩存，那麼從二級緩存中查；查不到，再查詢資料庫，把結果按照ID放入到緩存。
4) 刪除、更新、增加數據的時候，同時更新緩存。
Hibernate的二級緩存策略，是針對於ID查詢的緩存策略，對於條件查詢則毫無作用。為此，Hibernate提供了針對條件查詢的Query緩存。
Hibernate的Query緩存策略的過程如下：
1) Hibernate首先根據這些信息組成一個Query Key，Query Key包括條件查詢的請求一般信息：SQL, SQL需要的參數，記錄范圍（起始位置rowStart，最大記錄個數maxRows)，等。
2) Hibernate根據這個Query Key到Query緩存中查找對應的結果列表。如果存在，那麼返回這個結果列表；如果不存在，查詢資料庫，獲取結果列表，把整個結果列表根據Query Key放入到Query緩存中。
3) Query Key中的SQL涉及到一些表名，如果這些表的任何數據發生修改、刪除、增加等操作，這些相關的Query Key都要從緩存中清空.
❹ android中內存緩存是如何實現的
每一個線程都會啟動一個JVM。同時分配固定大小的物理內存，緩存就是指將暫時不用的數據放在物理內存上。等待條用。JVM的清理緩存使用的是堆棧管理模式，當在堆里找不到對應的棧值，就會清理掉這個對象。這樣就可以擴大內存的控制項。緩存就是指將創建的數據放在堆里，然後給一個棧值給你調用，如果棧滿了就會頂掉一定的棧值（或者主動清理），那麼堆就會被JVM的JC清理掉，重點，堆棧管理
❺ java 緩存機制 實現的原理
簡單來說，就是將數據在內存裡面保存著，下次需要，從內存某個位置獲取，而不是從源位置獲取
❻ ehcache java 對象緩存怎麼實現
1.技術背景：
系統緩存是位於應用程序與物理數據源之間，用於臨時存放復制數據的內存區域，目的是為減少應用程序對物理數據源訪問的次數，從而提高應用程序的運行性能。緩存設想內存是有限的，緩存的時效性也是有限的，所以可以設定內存數量的大小可以執行失效演算法，可以在內存滿了的情況下，按照最少訪問等演算法將緩存直接移除或切換到硬碟上。
Ehcache從Hibernate發展而來，逐漸涵蓋了Cache界的全部功能，是目前發展勢頭最好的一個項目，具有快速、簡單、低消耗、擴展性強、支持對象或序列化緩存，支持緩存或元素的失效，提供LRU、LFU和FIFO緩存策略，支持內存緩存和硬碟緩存和分布式緩存機制等特點。其中Cache的存儲方式為內存或磁碟（ps：無須擔心容量問題）
2.EhCahe的類層次介紹：
主要分為三層，最上層是CacheManager，它是操作Ehcache的入口。可以通過CacheManager.getInstance()獲得一個單子的CacheManager，或者通過CacheManager的構造函數創建一個新的CacheManager。每個CacheManger都管理多個Cache。每個Cache都以一種類Hash的方式，關聯多個Element。Element就是我們用於存放緩存內容的地方。
3.環境搭建：
很簡單只需要將ehcache-2.1.0-distribution.tar.gz和ehcache-web-2.0.2-distribution.tar.gz擠壓的jar包放入WEB-INF/lib下。
再創建一個重要的配置文件ehcache.xml，可以從ehcache組件包中拷貝一個，也可以自己建立一個，需要放到classpath下，一般放於/WEB-INF/classed/ehcache.xml；具體的配置文件可以網上搜一下
4.實際運用
一個網站的首頁估計是被訪問次數最多的，我們可以考慮給首頁做一個頁面緩存；
緩存策略：應該是某個固定時間之內不變的，比如說2分鍾更新一次，以應用結構page-filter-action-service--db為例。
位置：頁面緩存做到盡量靠近客戶的地方，就是在page和filter之間，這樣的優點就是第一個用戶請求後，頁面被緩存，第二個用戶在請求，走到filter這個請求就結束了，需要在走到action-service--db，好處當然是伺服器壓力大大降低和客戶端頁面響應速度加快。
首頁頁面緩存存活時間定為2分鍾，也就是參數timeToLiveSeconds（緩存的存活時間）應該設置為120，同時timeToIdleSeconds（多長時間不訪問緩存，就清楚該緩存）最好也設為2分鍾或者小於2分鍾。
接著我們來看一下SimplePageCachingFilter的配置，
<filter>
<filter-name>indexCacheFilterfilter-name>
<filter-class>
net.sf.ehcache.constructs.web.filter.SimplePageCachingFilter
<filter-class>
<filter>
<filter-mapping>
<filter-name>indexCacheFilterfilter-name>
<url-pattern>*index.actionurl-pattern>
<filter-mapping>
將上述代碼加入到web.xml，那麼當打開首頁時，你會發現2分鍾才會有一堆sql語句出現在控制台，也可以調整為5分鍾，總之一切盡在掌控之中。
當然，如果你像緩存首頁的部分內容時，你需要使用這個filter，我看一下：
<filter>
<filter-name>indexCacheFilterfilter-name>
<filter-class>
net.sf.ehcache.constructs.web.filter.
<filter-class>
filter>
<filter-mapping>
<filter-name>indexCacheFilterfilter-name>
<url-pattern>*/index_right.jsp<url-pattern>
<filter-mapping>
如此我們將jsp頁面通過jsp：include到其他頁面，這樣就做到了頁面局部緩存的效果，這一點貌似沒有oscache的tag好用。
此外cachefilter中還有一個特性，就是gzip，也就是緩存中的元素是被壓縮過的，如果客戶端瀏覽器支持壓縮的話，filter會直接返回壓縮過的流，這樣節省了帶寬，把解壓的工作交給了客戶端瀏覽即可，當然如果客戶端不支持gzip，那麼filter會把緩存的元素拿出來解壓後在返回給客戶端瀏覽器（大多數爬蟲是不支持gzip的，所以filter也會解壓後在返迴流）。
總之，Ehcache是一個非常輕量級的緩存實現，而且從1.2之後支持了集群，而且是hibernate默認的緩存provider，本文主要介紹Ehcahe對頁面緩存的支持，但是它的功能遠不止如此，要用好緩存，對J2ee中緩存的原理、適用范圍、適用場景等等都需要比較深刻的理解，這樣才能用好用對緩存。
為了大家通過實際例子加深了解與場景運用，在奉獻一個實例：
*在Spring中運用EhCache
適用任意一個現有開源CacheFramework，要求可以Cache系統中service或者DAO層的get/find等方法返回結果，如果數據更新（適用了Create/update/delete），則刷新cache中相應的內容。
根據需求，計劃適用SpringAOP+enCache來實現這個功能，採用ehCache原因之一就是Spring提供了enCache的支持，至於為何僅僅支持ehcache而不支持oscache和jbosscache就無從得知了。
AOP少不了攔截器，先創建一個實現了MethodInterceptor介面的攔截器，用來攔截Service/DAO的方法調用，攔截到方法後，搜索該方法的結果在cache中是否存在，如果存在，返回cache中結果，如果不存在返回資料庫查詢結果，並將結果返回到緩存。
,InitializingBean
{
privatestaticfinalLoglogger=LogFactory.getLog(MethodCacheInterceptor.class);
privateCachecache;
publicvoidsetCache(Cachecache){
this.cache=cache;
}
publicMethodCacheInterceptor(){
super();
}
/**
*攔截Service/DAO的方法，並查找該結果是否存在，如果存在就返回cache中的值，
*否則，返回資料庫查詢結果，並將查詢結果放入cache
*/
publicObjectinvoke(MethodInvocationinvocation)throwsThrowable{
StringtargetName=invocation.getThis().getClass().getName();
StringmethodName=invocation.getMethod().getName();
Object[]arguments=invocation.getArguments();
Objectresult;
logger.debug("Findobjectfromcacheis"+cache.getName());
StringcacheKey=getCacheKey(targetName,methodName,arguments);
Elementelement=cache.get(cacheKey);
Page13of26
if(element==null){
logger.debug("Holpmethod,Getmethodresultandcreatecache........!");
result=invocation.proceed();
element=newElement(cacheKey,(Serializable)result);
cache.put(element);
}
returnelement.getValue();
}
/**
*獲得cachekey的方法，cachekey是Cache中一個Element的唯一標識
*cachekey包括包名+類名+方法名，如com.co.cache.service.UserServiceImpl.getAllUser
*/
privateStringgetCacheKey(StringtargetName,StringmethodName,Object[]arguments){
StringBuffersb=newStringBuffer();
sb.append(targetName).append(".").append(methodName);
if((arguments!=null)&&(arguments.length!=0)){
for(inti=0;i<arguments.length;i++){
sb.append(".").append(arguments[i]);
}
}
returnsb.toString();
}
/**
*implementInitializingBean，檢查cache是否為空
*/
publicvoidafterPropertiesSet()throwsException{
Assert.notNull(cache,"Needacache.PleaseusesetCache(Cache)createit.");
}
}
上面的代碼可以看到，在方法invoke中，完成了搜索cache/新建cache的功能
隨後，再建立一個攔截器MethodCacheAfterAdvice，作用是在用戶進行create/update/delete操作時來刷新、remove相關cache內容，這個攔截器需要實現AfterRetruningAdvice介面，將會在所攔截的方法執行後執行在afterReturning（objectarg0，Methodarg1，Object[]arg2,objectarg3)方法中所預定的操作
,InitializingBean
{
privatestaticfinalLoglogger=LogFactory.getLog(MethodCacheAfterAdvice.class);
privateCachecache;
Page15of26
publicvoidsetCache(Cachecache){
this.cache=cache;
}
publicMethodCacheAfterAdvice(){
super();
}
publicvoidafterReturning(Objectarg0,Methodarg1,Object[]arg2,Objectarg3)throws
Throwable{
StringclassName=arg3.getClass().getName();
Listlist=cache.getKeys();
for(inti=0;i<list.size();i++){
StringcacheKey=String.valueOf(list.get(i));
if(cacheKey.startsWith(className)){
cache.remove(cacheKey);
logger.debug("removecache"+cacheKey);
}
}
}
publicvoidafterPropertiesSet()throwsException{
Assert.notNull(cache,"Needacache.PleaseusesetCache(Cache)createit.");
}
}
該方法獲取目標class的全名，如：com.co.cache.test.TestServiceImpl，然後循環cache的keylist，刷新/removecache中所有和該class相關的element。
接著就是配置encache的屬性，如最大緩存數量、cache刷新的時間等等。
<ehcache>
<diskStorepath="c:\myapp\cache"/>
<defaultCache
maxElementsInMemory="1000"
eternal="false"
timeToIdleSeconds="120"
timeToLiveSeconds="120"
overflowToDisk="true"
/>
<cachename="DEFAULT_CACHE"
maxElementsInMemory="10000"
eternal="false"
timeToIdleSeconds="300000"
timeToLiveSeconds="600000"
overflowToDisk="true"
/>
</ehcache>
這里需要注意的是defaultCache定義了一個默認的cache，這個Cache不能刪除，否則會拋出Nodefaultcacheisconfigured異常。另外由於使用攔截器來刷新Cache內容，因此在定義cache生命周期時可以定義較大的數值，timeToIdleSeconds="30000000",timeToLiveSeconds="6000000"，好像還不夠大？
然後再將Cache和兩個攔截器配置到Spring的配置文件cache.xml中即可，需要創建兩個「切入點」，分別用於攔截不同方法名的方法。在配置application.xml並且導入cache.xml。這樣一個簡單的Spring+Encache框架就搭建完成。
❼ 如何實現hibernate的緩存機制
為了提高系統性能，hibernate也使用了緩存機制。在hibernate框架中，主要包含兩個方面的緩存，一級緩存和二級緩存。hibernate緩存的作用主要表現在以下兩個方面： 1) 通過主鍵(ID)載入數據的時候 .2) 延遲載入中。
一級緩存：hibernate的一級緩存是由session提供的，因此它只存在session的生命周期中。也就是說session關閉的時候該
session所管理的一級緩存也隨之被清除。hibernate的一級緩存是session所內置的，默認開啟，不能被卸載，也不能進行任何配置。在緩
存中的對象,具有持久性,session對象負責管理.一級緩存的優點是使用同一個session對象多次查詢同一個數據對象,僅對資料庫查詢一次。一級
緩存採用的是Key-Value的MAP方式來實現的。在緩存實體對象時，對象的主關鍵字ID是MAP的Key，實體對象就是對象的值。所以說一級緩存是
以實體對象為單位進行存儲的。訪問的時候使用的是主鍵關鍵字ID。一級緩存使用的是自動維護的功能。但可以通過session提供的手動方法對一級緩存的
管理進行手動干預。evict()方法用於將某個對象從session的一級緩存中清除。clear()方法用於將session緩存中的方法全部清除。
二級緩存：二級緩存的實現原理與一級緩存是一樣的。也是通過Key-Value的Map來實現對對象的緩存。二級緩存是作用在
SessionFactory范圍內的。因此它它可被所有的Session對象所共享。需要注意的是放入緩存中的數據不能有第三方的應用對數據進行修改。
二級緩存默認關閉，需要程序員手動開啟。首先導入ehcache.jar二級緩存包。然後，在src下添加ehcache.xml配置，同時，在
hibernate.cfg.xml中啟用二級緩存<property
name="hibernate.cache.use_second_level_cache">
true</property><property
name="hibernate.cache.provider_class">
net.sf.ehcache.hibernate.EhCacheProvider</property>。第三：指定使用二級緩存緩存哪
種類型的對象，在hbm.xml中添加<cache region="sampleCache1" usage="read-only"/>
❽ android文件緩存的方法具體怎麼實現
你好，你想緩存什麼？如果是緩存圖片。。在第一次下載的時候，保存到SD卡，下次下載前從SD讀取同名文件，如果存在就直接從文件讀取，這樣就實現了緩存。謝謝。
❾ 常用的緩存技術
第一章 常用的緩存技術
1、常見的兩種緩存
本地緩存：不需要序列化，速度快，緩存的數量與大小受限於本機內存
分布式緩存：需要序列化，速度相較於本地緩存較慢，但是理論上緩存的數量與大小無限（因為緩存機器可以不斷擴展）
2、本地緩存
Google guava cache：當下最好用的本地緩存
Ehcache：spring默認集成的一個緩存，以spring cache的底層緩存實現類形式去操作緩存的話，非常方便，但是欠缺靈活，如果想要靈活使用，還是要單獨使用Ehcache
Oscache：最經典簡單的頁面緩存
3、分布式緩存
memcached：分布式緩存的標配
Redis：新一代的分布式緩存，有替代memcached的趨勢
3.1、memcached
經典的一致性hash演算法
基於slab的內存模型有效防止內存碎片的產生（但同時也需要估計好啟動參數，否則會浪費很多的內存）
集群中機器之間互不通信（相較於Jboss cache等集群中機器之間的相互通信的緩存，速度更快<--因為少了同步更新緩存的開銷，且更適合於大型分布式系統中使用）
使用方便（這一點是相較於Redis在構建客戶端的時候而言的，盡管redis的使用也不困難）
很專一（專做緩存，這一點也是相較於Redis而言的）
3.2、Redis
可以存儲復雜的數據結構（5種）
strings-->即簡單的key-value，就是memcached可以存儲的唯一的一種形式，接下來的四種是memcached不能直接存儲的四種格式（當然理論上可以先將下面的一些數據結構中的東西封裝成對象，然後存入memcached，但是不推薦將大對象存入memcached，因為memcached的單一value的最大存儲為1M，可能即使採用了壓縮演算法也不夠，即使夠，可能存取的效率也不高，而redis的value最大為1G）
hashs-->看做hashTable
lists-->看做LinkedList
sets-->看做hashSet，事實上底層是一個hashTable
sorted sets-->底層是一個skipList
有兩種方式可以對緩存數據進行持久化
RDB
AOF
事件調度
發布訂閱等
4、集成緩存
專指spring cache，spring cache自己繼承了ehcache作為了緩存的實現類，我們也可以使用guava cache、memcached、redis自己來實現spring cache的底層。當然，spring cache可以根據實現類來將緩存存在本地還是存在遠程機器上。
5、頁面緩存
在使用jsp的時候，我們會將一些復雜的頁面使用Oscache進行頁面緩存，使用非常簡單，就是幾個標簽的事兒；但是，現在一般的企業，前台都會使用velocity、freemaker這兩種模板引擎，本身速度就已經很快了，頁面緩存使用的也就很少了。
總結：
在實際生產中，我們通常會使用guava cache做本地緩存+redis做分布式緩存+spring cache就集成緩存（底層使用redis來實現）的形式
guava cache使用在更快的獲取緩存數據，同時緩存的數據量並不大的情況
spring cache集成緩存是為了簡單便捷的去使用緩存（以註解的方式即可），使用redis做其實現類是為了可以存更多的數據在機器上
redis緩存單獨使用是為了彌補spring cache集成緩存的不靈活
就我個人而言，如果需要使用分布式緩存，那麼首先redis是必選的，因為在實際開發中，我們會緩存各種各樣的數據類型，在使用了redis的同時，memcached就完全可以舍棄了，但是現在還有很多公司在同時使用memcached和redis兩種緩存。
❿ 11.33數據緩存的好處是什麼，如何實現數據緩存
資料庫緩存的作用是只在數據第一次被訪問時才從資料庫中讀取數據，將數據放在存儲介質中，以後查詢相同的數據則直接從存儲介質（內存）中返回，這樣速度有明顯的提升。
為了更好的使用數據緩存，應注意以下幾點：
1、如果一個實體標記了緩存屬性，則無論該類是 通過ID查詢還是其它方式的查詢得到的結果，都會自動緩存。 所以，不必擔心結果是否能夠按照預期的需要緩存。
2、查詢緩存如何使用？ 在CastleActiveRecord中的查詢類沒有提供對查詢緩存的支持，只能使用NHibernate的查詢才可以，例子如上所述。
3、緩存的性能，緩存在一定程度上可以提高應用的性能，但需要正確使用，如果使用不慎，緩存反而成為負擔，比如，在應用中如果使用NHibernate.Caches.Prevalence 作為緩存提供程序，如果數據量大，它要在指定目錄下寫入緩存文件，IO消耗相當大，雖然資料庫訪問少了，但是應用的IO卻增長，還不如不使用緩存。因此，使用緩存時應盡量避免使用文件型緩存，應使用內存型緩存。
4、緩存的策略。查詢緩存應只對只讀性數據進行緩存，如果是經常讀寫的數據，可能造成數據不一致，至於造成數據不一致的原因沒有花時間根究。
5、如果實體有繼承關系，必須在被繼承的類上也標記使用 緩存，否則，子類的緩存無效。
6、如果對查詢進行緩存，必須實體也要標記緩存，否則查詢緩存無效。