什麼樣的數據適合緩存

㈠ 面試中問到HIBERNATE的緩存機制請問下該怎麼回答

首先說下Hibernate緩存的作用（即為什麼要用緩存機制），然後再具體說說Hibernate中緩存的分類情況，最後可以舉個具體的例子。

㈡ 數據緩存的好處是什麼，如何實現數據緩存

高速緩存分為一級緩存（即L1 Cache）和二級緩存（即L2Cache）。CPU在運行時首先從一級緩存讀取數據，然後從二級緩存讀取數據，然後從內存和虛擬內存讀取數據，因此高速緩存的容量和速度直接影響到CPU的工作性能。 一級緩存都內置在CPU內部並與CP...

㈢ 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。

㈣ 序列化適合當緩存使用嗎。

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。

㈤ 哪種類型的存儲器主要用作緩存存儲器

CPU緩存（Cache Memoney）就是位於CPU與內存之間的緩存存儲器，它的容量比內存小但數據交換速率卻快很多。

緩存的工作原理是當CPU要讀取一個數據時，首先從緩存中查找，如果找到就立即讀取並送給CPU處理；如果沒有找到，就用相對慢的速度從內存中讀取並送給CPU處理，同時把這個數據所在的數據塊調入緩存中，可以使得以後對整塊數據的讀取都從緩存中進行，不必再調用內存。

(5)什麼樣的數據適合緩存擴展閱讀：

處理器緩存的傳輸速率確實很高，然而還不足以取代內存的地位，這主要是由於緩存只是內存中少部分數據的復製品，所以CPU到緩存中尋找數據時，也會出現找不到的情況（因為這些數據沒有從內存復制到緩存中去），這時CPU還是會到內存中去找數據。

與此同時系統的速度就慢了下來，不過CPU會把這些數據復制到緩存中去，以便下一次不用再到內存中去取。就目前緩存容量、成本以及功耗表現來看，還遠遠無法與內存抗衡，另外從某種意義上來說，內存也是處理器緩存的一種表現形式，只不過在速率上慢很多，然而卻在容量、功耗以及成本方面擁有巨大優勢。

㈥ 緩存系統中的主要使用的數據結構是什麼

緩存系統中的主要使用的數據結構是memcached。

memcached是一套分布式的高速緩存系統，由LiveJournal的Brad Fitzpatrick開發，但被許多網站使用。這是一套開放源代碼軟體，以BSD license授權發布。

memcached的API使用三十二比特的循環冗餘校驗（CRC-32）計算鍵值後，將數據分散在不同的機器上。當表格滿了以後，接下來新增的數據會以LRU機制替換掉。

由於memcached通常只是當作緩存系統使用，所以使用memcached的應用程序在寫回較慢的系統時（像是後端的資料庫）需要額外的代碼更新memcached內的數據。

(6)什麼樣的數據適合緩存擴展閱讀：

一、存儲方式

為了提高性能，memcached中保存的數據都存儲在memcached內置的內存存儲空間中。由於數據僅存在於內存中，因此重啟memcached、重啟操作系統會導致全部數據消失。

另外，內容容量達到指定值之後，就基於LRU(Least Recently Used)演算法自動刪除不使用的緩存。memcached本身是為緩存而設計的伺服器，因此並沒有過多考慮數據的永久性問題。

二、通信分布式

memcached盡管是「分布式」緩存伺服器，但伺服器端並沒有分布式功能。各個memcached不會互相通信以共享信息。那麼，怎樣進行分布式呢？這完全取決於客戶端的實現。本文也將介紹memcached的分布式。