資料庫緩存機制
1、普遍緩存技術：
數據緩存：這里所說的數據緩存是指資料庫查詢PHP緩存機制，每次訪問頁面的時候,都會先檢測相應的緩存數據是否存在，如果不存在，就連接資料庫，得到數據，並把查詢結果序列化後保存到文件中，以後同樣的查詢結果就直接從緩存表或文件中獲得。
用的最廣的例子看Discuz的搜索功能，把結果ID緩存到一個表中，下次搜索相同關鍵字時先搜索緩存表。
舉個常用的方法，多表關聯的時候，把附表中的內容生成數組保存到主表的一個欄位中，需要的時候數組分解一下，這樣的好處是只讀一個表，壞處就是兩個數據同步會多不少步驟，資料庫永遠是瓶頸，用硬碟換速度，是這個的關鍵點。
2、 頁面緩存：
每次訪問頁面的時候，都會先檢測相應的緩存頁面文件是否存在，如果不存在，就連接資料庫，得到數據，顯示頁面並同時生成緩存頁面文件，這樣下次訪問的時候頁面文件就發揮作用了。(模板引擎和網上常見的一些PHP緩存機制類通常有此功能)
3、 時間觸發緩存：
檢查文件是否存在並且時間戳小於設置的過期時間,如果文件修改的時間戳比當前時間戳減去過期時間戳大，那麼就用緩存，否則更新緩存。
4、 內容觸發緩存：
當插入數據或更新數據時，強制更新PHP緩存機制。
5、 靜態緩存：
這里所說的靜態緩存是指靜態化，直接生成HTML或XML等文本文件，有更新的時候重生成一次，適合於不太變化的頁面，這就不說了。
以上內容是代碼級的解決方案，我直接CP別的框架，也懶得改，內容都差不多，很容易就做到，而且會幾種方式一起用，但下面的內容是伺服器端的緩存方案，非代碼級的，要有多方的合作才能做到
6、 內存緩存:
Memcached是高性能的，分布式的內存對象PHP緩存機制系統，用於在動態應用中減少資料庫負載，提升訪問速度。
7、 php的緩沖器：
有eaccelerator， apc， phpa，xcache，這個這個就不說了吧，搜索一堆一堆的，自己看啦，知道有這玩意就OK
8、 MYSQL緩存：
這也算非代碼級的，經典的資料庫就是用的這種方式，看下面的運行時間，0.09xxx之類的
9、 基於反向代理的Web緩存:
如Nginx，SQUID，mod_proxy(apache2以上又分為mod_proxy和mod_cache)
10、 DNS輪詢：
BIND是一款開放源碼的DNS伺服器軟體，這個要說起來就大了，自己搜索去，大家知道有這個東西就行了。
Ⅱ mybatis的緩存機制是怎麼樣的
你好，正如大多數持久層框架一樣，MyBatis 同樣提供了一級緩存和二級緩存的支持。
1.緩存，其存儲作用域為 Session，當 Session flush 或 close 之後，該Session中的所有 Cache 就將清空。
2. 二級緩存與一級緩存其機制相同，默認也是採用 PerpetualCache，HashMap存儲，不同在於其存儲作用域為 Mapper(Namespace)，並且可自定義存儲源，如 Ehcache。
3. 對於緩存數據更新機制，當某一個作用域(一級緩存Session/二級緩存Namespaces)的進行了 C/U/D 操作後，默認該作用域下所有 select 中的緩存將被clear。
mybatis的一級緩存作用就是在同一個session過程中，將會對相同數據的存取不通過資料庫，而是通過緩存機制提高效率。
希望對你有幫助~
Ⅲ 什麼是緩存機制
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。
Ⅳ mybatis的緩存機制是怎麼樣的
通常為了減輕資料庫的壓力，我們會引入緩存。在Dao查詢資料庫之前，先去緩存中找是否有要找的數據，如果有則用緩存中的數據即可，就不用查詢資料庫了。如果沒有才去資料庫中查找。這樣就能分擔一下資料庫的壓力。另外，為了讓緩存中的數據與資料庫同步，我們應該在該數據發生變化的地方加入更新緩存的邏輯代碼。這樣無形之中增加了工作量，同時也是一種對原有代碼的入侵。這對於有著代碼潔癖的程序員來說，無疑是一種傷害。MyBatis框架早就考慮到了這些問題，因此MyBatis提供了自定義的二級緩存概念，方便引入我們自己的緩存機制，而不用更改原有的業務邏輯。
Ⅳ 如何保證資料庫緩存的最終一致性
對於互聯網業務來說，傳統的直接訪問資料庫方式，主要通過數據分片、一主多從等方式來扛住讀寫流量，但隨著數據量的積累和流量的激增，僅依賴資料庫來承接所有流量，不僅成本高、效率低、而且還伴隨著穩定性降低的風險。
鑒於大部分業務通常是讀多寫少（讀取頻率遠遠高於更新頻率），甚至存在讀操作數量高出寫操作多個數量級的情況。因此， 在架構設計中，常採用增加緩存層來提高系統的響應能力 ，提升數據讀寫性能、減少資料庫訪問壓力，從而提升業務的穩定性和訪問體驗。
根據 CAP 原理，分布式系統在可用性、一致性和分區容錯性上無法兼得，通常由於分區容錯無法避免，所以一致性和可用性難以同時成立。對於緩存系統來說， 如何保證其數據一致性是一個在應用緩存的同時不得不解決的問題 。
需要明確的是，緩存系統的數據一致性通常包括持久化層和緩存層的一致性、以及多級緩存之間的一致性，這里我們僅討論前者。持久化層和緩存層的一致性問題也通常被稱為雙寫一致性問題，「雙寫」意為數據既在資料庫中保存一份，也在緩存中保存一份。
對於一致性來說，包含強一致性和弱一致性 ，強一致性保證寫入後立即可以讀取，弱一致性則不保證立即可以讀取寫入後的值，而是盡可能的保證在經過一定時間後可以讀取到，在弱一致性中應用最為廣泛的模型則是最終一致性模型，即保證在一定時間之後寫入和讀取達到一致的狀態。對於應用緩存的大部分場景來說，追求的則是最終一致性，少部分對數據一致性要求極高的場景則會追求強一致性。
為了達到最終一致性，針對不同的場景，業界逐步形成了下面這幾種應用緩存的策略。
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Cache-Aside
Cache-Aside 意為旁路緩存模式，是應用最為廣泛的一種緩存策略。下面的圖示展示了它的讀寫流程，來看看它是如何保證最終一致性的。在讀請求中，首先請求緩存，若緩存命中（cache hit），則直接返回緩存中的數據；若緩存未命中（cache miss），則查詢資料庫並將查詢結果更新至緩存，然後返回查詢出的數據（demand-filled look-aside ）。在寫請求中，先更新資料庫，再刪除緩存（write-invalidate）。
1、為什麼刪除緩存，而不是更新緩存？
在 Cache-Aside 中，對於讀請求的處理比較容易理解，但在寫請求中，可能會有讀者提出疑問，為什麼要刪除緩存，而不是更新緩存？站在符合直覺的角度來看，更新緩存是一個容易被理解的方案，但站在性能和安全的角度，更新緩存則可能會導致一些不好的後果。
首先是性能 ，當該緩存對應的結果需要消耗大量的計算過程才能得到時，比如需要訪問多張資料庫表並聯合計算，那麼在寫操作中更新緩存的動作將會是一筆不小的開銷。同時，當寫操作較多時，可能也會存在剛更新的緩存還沒有被讀取到，又再次被更新的情況（這常被稱為緩存擾動），顯然，這樣的更新是白白消耗機器性能的，會導致緩存利用率不高。
而等到讀請求未命中緩存時再去更新，也符合懶載入的思路，需要時再進行計算。刪除緩存的操作不僅是冪等的，可以在發生異常時重試，而且寫-刪除和讀-更新在語義上更加對稱。
其次是安全 ，在並發場景下，在寫請求中更新緩存可能會引發數據的不一致問題。參考下面的圖示，若存在兩個來自不同線程的寫請求，首先來自線程 1 的寫請求更新了資料庫（step 1），接著來自線程 2 的寫請求再次更新了資料庫（step 3），但由於網路延遲等原因，線程 1 可能會晚於線程 2 更新緩存（step 4 晚於 step 3），那麼這樣便會導致最終寫入資料庫的結果是來自線程 2 的新值，寫入緩存的結果是來自線程 1 的舊值，即緩存落後於資料庫，此時再有讀請求命中緩存（step 5），讀取到的便是舊值。
2、為什麼先更新資料庫，而不是先刪除緩存？
另外，有讀者也會對更新資料庫和刪除緩存的時序產生疑問，那麼為什麼不先刪除緩存，再更新資料庫呢？在單線程下，這種方案看似具有一定合理性，這種合理性體現在刪除緩存成功。
但更新資料庫失敗的場景下，盡管緩存被刪除了，下次讀操作時，仍能將正確的數據寫回緩存，相對於 Cache-Aside 中更新資料庫成功，刪除緩存失敗的場景來說，先刪除緩存的方案似乎更合理一些。那麼，先刪除緩存有什麼問題呢？
問題仍然出現在並發場景下，首先來自線程 1 的寫請求刪除了緩存（step 1），接著來自線程 2 的讀請求由於緩存的刪除導致緩存未命中，根據 Cache-Aside 模式，線程 2 繼而查詢資料庫（step 2），但由於寫請求通常慢於讀請求，線程 1 更新資料庫的操作可能會晚於線程 2 查詢資料庫後更新緩存的操作（step 4 晚於 step 3），那麼這樣便會導致最終寫入緩存的結果是來自線程 2 中查詢到的舊值，而寫入資料庫的結果是來自線程 1 的新值，即緩存落後於資料庫，此時再有讀請求命中緩存（ step 5 ），讀取到的便是舊值。
另外，先刪除緩存，由於緩存中數據缺失，加劇資料庫的請求壓力，可能會增大緩存穿透出現的概率。
3、如果選擇先刪除緩存，再更新資料庫，那如何解決一致性問題呢？
為了避免「先刪除緩存，再更新資料庫」這一方案在讀寫並發時可能帶來的緩存臟數據，業界又提出了延時雙刪的策略，即在更新資料庫之後，延遲一段時間再次刪除緩存，為了保證第二次刪除緩存的時間點在讀請求更新緩存之後，這個延遲時間的經驗值通常應稍大於業務中讀請求的耗時。
延遲的實現可以在代碼中 sleep 或採用延遲隊列。顯而易見的是，無論這個值如何預估，都很難和讀請求的完成時間點准確銜接，這也是延時雙刪被詬病的主要原因。
4、那麼 Cache-Aside 存在數據不一致的可能嗎？
在 Cache-Aside 中，也存在數據不一致的可能性。在下面的讀寫並發場景下，首先來自線程 1 的讀請求在未命中緩存的情況下查詢資料庫（step 1），接著來自線程 2 的寫請求更新資料庫（step 2），但由於一些極端原因，線程 1 中讀請求的更新緩存操作晚於線程 2 中寫請求的刪除緩存的操作（step 4 晚於 step 3），那麼這樣便會導致最終寫入緩存中的是來自線程 1 的舊值，而寫入資料庫中的是來自線程 2 的新值，即緩存落後於資料庫，此時再有讀請求命中緩存（step 5），讀取到的便是舊值。
這種場景的出現，不僅需要緩存失效且讀寫並發執行，而且還需要讀請求查詢資料庫的執行早於寫請求更新資料庫，同時讀請求的執行完成晚於寫請求。足以見得，這種 不一致場景產生的條件非常嚴格，在實際的生產中出現的可能性較小 。
除此之外，在並發環境下，Cache-Aside 中也存在讀請求命中緩存的時間點在寫請求更新資料庫之後，刪除緩存之前，這樣也會導致讀請求查詢到的緩存落後於資料庫的情況。
雖然在下一次讀請求中，緩存會被更新，但如果業務層面對這種情況的容忍度較低，那麼可以採用加鎖在寫請求中保證「更新資料庫&刪除緩存」的串列執行為原子性操作（同理也可對讀請求中緩存的更新加鎖）。 加鎖勢必會導致吞吐量的下降，故採取加鎖的方案應該對性能的損耗有所預期。
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補償機制
我們在上面提到了，在 Cache-Aside 中可能存在更新資料庫成功，但刪除緩存失敗的場景，如果發生這種情況，那麼便會導致緩存中的數據落後於資料庫，產生數據的不一致的問題。
其實，不僅 Cache-Aside 存在這樣的問題，在延時雙刪等策略中也存在這樣的問題。針對可能出現的刪除失敗問題，目前業界主要有以下幾種補償機制。
1、刪除重試機制
由於同步重試刪除在性能上會影響吞吐量，所以常通過引入消息隊列，將刪除失敗的緩存對應的 key 放入消息隊列中，在對應的消費者中獲取刪除失敗的 key ，非同步重試刪除。這種方法在實現上相對簡單，但由於刪除失敗後的邏輯需要基於業務代碼的 trigger 來觸發 ，對業務代碼具有一定入侵性。
鑒於上述方案對業務代碼具有一定入侵性，所以需要一種更加優雅的解決方案，讓緩存刪除失敗的補償機制運行在背後，盡量少的耦合於業務代碼。一個簡單的思路是通過後台任務使用更新時間戳或者版本作為對比獲取資料庫的增量數據更新至緩存中，這種方式在小規模數據的場景可以起到一定作用，但其擴展性、穩定性都有所欠缺。
一個相對成熟的方案是基於 MySQL 資料庫增量日誌進行解析和消費，這里較為流行的是阿里巴巴開源的作為 MySQL binlog 增量獲取和解析的組件 canal（類似的開源組件還有 Maxwell、Databus 等）。
canal sever 模擬 MySQL slave 的交互協議，偽裝為 MySQL slave，向 MySQL master 發送 mp 協議，MySQL master 收到 mp 請求，開始推送 binary log 給 slave （即 canal sever ），canal sever 解析 binary log 對象（原始為 byte 流），可由 canal client 拉取進行消費，同時 canal server 也默認支持將變更記錄投遞到 MQ 系統中，主動推送給其他系統進行消費。
在 ack 機制的加持下，不管是推送還是拉取，都可以有效的保證數據按照預期被消費。當前版本的 canal 支持的 MQ 有 Kafka 或者 RocketMQ。另外， canal 依賴 ZooKeeper 作為分布式協調組件來實現 HA ，canal 的 HA 分為兩個部分：
那麼，針對緩存的刪除操作便可以在 canal client 或 consumer 中編寫相關業務代碼來完成。這樣，結合資料庫日誌增量解析消費的方案以及 Cache-Aside 模型，在讀請求中未命中緩存時更新緩存（通常這里會涉及到復雜的業務邏輯），在寫請求更新資料庫後刪除緩存，並基於日誌增量解析來補償資料庫更新時可能的緩存刪除失敗問題，在絕大多數場景下，可以有效的保證緩存的最終一致性。
另外需要注意的是，還應該隔離事務與緩存，確保資料庫入庫後再進行緩存的刪除操作。 比如考慮到資料庫的主從架構，主從同步及讀從寫主的場景下，可能會造成讀取到從庫的舊數據後便更新了緩存，導致緩存落後於資料庫的問題，這就要求對緩存的刪除應該確保在資料庫操作完成之後。所以，基於 binlog 增量日誌進行數據同步的方案，可以通過選擇解析從節點的 binlog，來避免主從同步下刪除緩存過早的問題。
3、數據傳輸服務 DTS
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Read-Through
Read-Through 意為讀穿透模式，它的流程和 Cache-Aside 類似，不同點在於 Read-Through 中多了一個訪問控制層，讀請求只和該訪問控制層進行交互，而背後緩存命中與否的邏輯則由訪問控制層與數據源進行交互，業務層的實現會更加簡潔，並且對於緩存層及持久化層交互的封裝程度更高，更易於移植。
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Write-Through
Write-Through 意為直寫模式，對於 Write-Through 直寫模式來說，它也增加了訪問控制層來提供更高程度的封裝。不同於 Cache-Aside 的是，Write-Through 直寫模式在寫請求更新資料庫之後，並不會刪除緩存，而是更新緩存。
這種方式的 優勢在於讀請求過程簡單 ，不需要查詢資料庫更新緩存等操作。但其劣勢也非常明顯，除了上面我們提到的更新資料庫再更新緩存的弊端之外，這種方案還會造成更新效率低，並且兩個寫操作任何一次寫失敗都會造成數據不一致。
如果要使用這種方案， 最好可以將這兩個操作作為事務處理，可以同時失敗或者同時成功，支持回滾，並且防止並發環境下的不一致 。另外，為了防止緩存擾動的頻發，也可以給緩存增加 TTL 來緩解。
站在可行性的角度，不管是 Write-Through 模式還是 Cache-Aside 模式，理想狀況下都可以通過分布式事務保證緩存層數據與持久化層數據的一致性，但在實際項目中，大多都對一致性的要求存在一些寬容度，所以在方案上往往有所折衷。
Write-Through 直寫模式適合寫操作較多，並且對一致性要求較高的場景，在應用 Write-Through 模式時，也需要通過一定的補償機制來解決它的問題。首先，在並發環境下，我們前面提到了先更新資料庫，再更新緩存會導致緩存和資料庫的不一致，那麼先更新緩存，再更新資料庫呢？
這樣的操作時序仍然會導致下面這樣線程 1 先更新緩存，最後更新資料庫的情況，即由於線程 1 和 線程 2 的執行不確定性導致資料庫和緩存的不一致。這種由於線程競爭導致的緩存不一致，可以通過分布式鎖解決，保證對緩存和資料庫的操作僅能由同一個線程完成。對於沒有拿到鎖的線程，一是通過鎖的 timeout 時間進行控制，二是將請求暫存在消息隊列中順序消費。
在下面這種並發執行場景下，來自線程 1 的寫請求更新了資料庫，接著來自線程 2 的讀請求命中緩存，接著線程 1 才更新緩存，這樣便會導致線程 2 讀取到的緩存落後於資料庫。同理，先更新緩存後更新資料庫在寫請求和讀請求並發時，也會出現類似的問題。面對這種場景，我們也可以加鎖解決。
另在，在 Write-Through 模式下，不管是先更新緩存還是先更新資料庫，都存在更新緩存或者更新資料庫失敗的情況，上面提到的重試機制和補償機制在這里也是奏效的。
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Write-Behind
Write behind 意為非同步回寫模式，它也具有類似 Read-Through/Write-Through 的訪問控制層，不同的是，Write behind 在處理寫請求時，只更新緩存而不更新資料庫，對於資料庫的更新，則是通過批量非同步更新的方式進行的，批量寫入的時間點可以選在資料庫負載較低的時間進行。
在 Write-Behind 模式下，寫請求延遲較低，減輕了資料庫的壓力，具有較好的吞吐性。但資料庫和緩存的一致性較弱，比如當更新的數據還未被寫入資料庫時，直接從資料庫中查詢數據是落後於緩存的。同時，緩存的負載較大，如果緩存宕機會導致數據丟失，所以需要做好緩存的高可用。顯然，Write behind 模式下適合大量寫操作的場景，常用於電商秒殺場景中庫存的扣減。
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Write-Around
如果一些非核心業務，對一致性的要求較弱，可以選擇在 cache aside 讀模式下增加一個緩存過期時間，在寫請求中僅僅更新資料庫，不做任何刪除或更新緩存的操作，這樣，緩存僅能通過過期時間失效。這種方案實現簡單，但緩存中的數據和資料庫數據一致性較差，往往會造成用戶的體驗較差，應慎重選擇。
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總結
在解決緩存一致性的過程中，有多種途徑可以保證緩存的最終一致性，應該根據場景來設計合適的方案，讀多寫少的場景下，可以選擇採用「Cache-Aside 結合消費資料庫日誌做補償」的方案，寫多的場景下，可以選擇採用「Write-Through 結合分布式鎖」的方案 ，寫多的極端場景下，可以選擇採用「Write-Behind」的方案。
Ⅵ mybatis的緩存機制是怎麼樣的
MyBatis數據緩存設計兩級結構級緩存、二級緩存：
級緩存Session級別緩存位於表示資料庫SqlSession象稱本緩存級緩存MyBatis內部實現特性用戶能配置默認情況自支持緩存用戶沒定製權利（絕通發插件進行修改）；
二級緩存Application應用級別緩存命周期跟Application聲明周期說作用范圍整Application應用
Ⅶ mybatis的緩存機制是怎麼樣的
MyBatis將數據緩存設計成兩級結構，分為一級緩存、二級緩存：
一級緩存是Session會話級別的緩存，位於表示一次資料庫會話的SqlSession對象之中，又被稱之為本地緩存。一級緩存是MyBatis內部實現的一個特性，用戶不能配置，默認情況下自動支持的緩存，用戶沒有定製它的權利（不過這也不是絕對的，可以通過開發插件對它進行修改）；
二級緩存是Application應用級別的緩存，它的是生命周期很長，跟Application的聲明周期一樣，也就是說它的作用范圍是整個Application應用。
Ⅷ php 中如何使用緩存，使用哪種緩存機制最好;
php的緩存三種.有文件緩存，資料庫緩存，memcache緩存;
memcache緩存要求對伺服器支持，而且它的緩存是由期限的，一般是30天。這種緩存的效率是最高的。讀存取的速度最快。
資料庫緩存
和
文件緩存比較簡單。適用小的項目。和php新手
Ⅸ Redis是什麼緩存機制
redis(RemoteDictionaryServer)遠程數據服務
內存高速緩存資料庫。C語言編寫，數據模型為key-value，NoSql資料庫。
希望對你有所啟發。apeit-程序猿IT中redis章節講的不錯，由淺入深，適合入門學習。