分布式緩存策略

『壹』 分布式存儲有哪些

問題一：當前主流分布式文件系統有哪些?各有什麼優缺點 目前幾個主流的分布式文件系統除GPFS外，還有PVFS、Lustre、PanFS、GoogleFS等。
1.PVFS(Parallel Virtual File System)項目是Clemson大學為了運行linux集群而創建的一個開源項目,目前PVFS還存在以下不足：
1）單一管理節點:只有一個管理節點來管理元數據，當集群系統達到一定的規模之後，管理節點將可能出現過度繁忙的情況，這時管理節點將成為系統瓶頸;
2）對數據的存儲缺乏容錯機制:當某一I/O節點無法工作時，數據將出現不可用的情況;
3）靜態配置:對PVFS的配置只能在啟動前進行，一旦系統運行則不可再更改原先的配置。
2.Lustre文件系統是一個基於對象存儲的分布式文件系統，此項目於1999年在Carnegie Mellon University啟動，Lustre也是一個開源項目。它只有兩個元數據管理節點,同PVFS類似,當系統達到一定的規模之後，管理節點會成為Lustre系統中的瓶頸。
3.PanFS(Panasas File System)是Panasas公司用於管理自己的集群存儲系統的分布式文件系統。
4.GoogleFS(Google File System)是Google公司為了滿足公司內部的數據處理需要而設計的一套分布式文件系統。
5.相對其它的文件系統，GPFS的主要優點有以下三點：
1)使用分布式鎖管理和大數據塊策略支持更大規模的集群系統,文件系統的令牌管理器為塊、inode、屬性和目錄項建立細粒度的鎖，第一個獲得鎖的客戶將負責維護相應共享對象的一致性管理，這減少了元數據伺服器的負擔;
2)擁有多個元數據伺服器,元數據也是分布式,使得元數據的管理不再是系統瓶頸;
3)令牌管理以位元組作為鎖的最小單位,也就是說除非兩個請求訪問的是同一文件的同一位元組數據,對於數據的訪問請求永遠不會沖突.

問題二：分布式存儲是什麼？選擇什麼樣的分布式存儲更好？ 分布式存儲系統，是將數據分散存儲在多 *** 立的設備上。傳統的網路存儲系統採用集中的存儲伺服器存放所有數據，存儲伺服器成為系統性能的瓶頸，也是可靠性和安全性的焦點，不能滿足大規模存儲應用的需要。分布式網路存儲系統採用可擴展的系統結構，利用多台存儲伺服器分擔存儲負荷，利用位置伺服器定位存儲信息，它不但提高了系統的可靠性、可用性和存取效率，還易於擴展。
聯想超融合ThinkCloud AIO超融合雲一體機是聯想針對企業級用戶推出的核心產品。ThinkCloud AIO超融合雲一體機實現了對雲管理平台、計算、網路和存儲系統的無縫集成，構建了雲計算基礎設施即服務的一站式解決方案，為用戶提供了一個高度簡化的一站式基礎設施雲平台。這不僅使得業務部署上線從周縮短到天，而且與企業應用軟體、中間件及資料庫軟體完全解耦，能夠有效提升企業IT基礎設施運維管理的效率和關鍵應用的性能

問題三：什麼是分布式存儲系統？ 就是將數據分散存儲在多 *** 立的設備上

問題四：什麼是分布式數據存儲 定義：
分布式資料庫是指利用高速計算機網路將物理上分散的多個數據存儲單元連接起來組成一個邏輯上統一的資料庫。分布式資料庫的基本思想是將原來集中式資料庫中的數據分散存儲到多個通過網路連接的數據存儲節點上，以獲取更大的存儲容量和更高的並發訪問量。近年來，隨著數據量的高速增長，分布式資料庫技術也得到了快速的發展，傳統的關系型資料庫開始從集中式模型向分布式架構發展，基於關系型的分布式資料庫在保留了傳統資料庫的數據模型和基本特徵下，從集中式存儲走向分布式存儲，從集中式計算走向分布式計算。
特點：
1.高可擴展性：分布式資料庫必須具有高可擴展性，能夠動態地增添存儲節點以實現存儲容量的線性擴展。
2 高並發性：分布式資料庫必須及時響應大規模用戶的讀/寫請求，能對海量數據進行隨機讀/寫。
3. 高可用性：分布式資料庫必須提供容錯機制，能夠實現對數據的冗餘備份，保證數據和服務的高度可靠性。

問題五：分布式文件系統有哪些主要的類別？ 分布式存儲在大數據、雲計算、虛擬化場景都有勇武之地，在大部分場景還至關重要。munity.emc/message/655951 下面簡要介紹*nix平台下分布式文件系統的發展歷史：
1、單機文件系統
用於操作系統和應用程序的本地存儲。
2、網路文件系統（簡稱：NAS）
基於現有乙太網架構，實現不同伺服器之間傳統文件系統數據共享。
3、集群文件系統
在共享存儲基礎上，通過集群鎖，實現不同伺服器能夠共用一個傳統文件系統。

4、分布式文件系統
在傳統文件系統上，通過額外模塊實現數據跨伺服器分布，並且自身集成raid保護功能，可以保證多台伺服器同時訪問、修改同一個文件系統。性能優越，擴展性很好，成本低廉。

問題六：分布式文件系統和分布式資料庫有什麼不同 分布式文件系統（dfs）和分布式資料庫都支持存入，取出和刪除。但是分布式文件系統比較暴力，可以當做key/value的存取。分布式資料庫涉及精煉的數據，傳統的分布式關系型資料庫會定義數據元組的schema，存入取出刪除的粒度較小。
分布式文件系統現在比較出名的有GFS（未開源），HDFS（Hadoop distributed file system）。分布式資料庫現在出名的有Hbase，oceanbase。其中Hbase是基於HDFS，而oceanbase是自己內部實現的分布式文件系統，在此也可以說分布式資料庫以分布式文件系統做基礎存儲。

問題七：分布式存儲有哪些 華為的fusionstorage屬於分布式 您好，很高興能幫助您，首先，FusionDrive其實是一塊1TB或3TB機械硬碟跟一塊128GB三星830固態硬碟的組合。我們都知道，很多超極本同樣採用了混合型硬碟，但是固態硬碟部分的容量大都只有8GB到32GB之間，這個區間無法作為系統盤來使用，只能作

問題八：linux下常用的分布式文件系統有哪些 這他媽不是騰訊今年的筆試題么
NFS（tldp/HOWTO/NFS-HOWTO/index）
網路文件系統是FreeBSD支持的文件系統中的一種，也被稱為NFS。
NFS允許一個系統在網路上與它人共享目錄和文件。通過使用NFS， 用戶和程序可以象訪問本地文件一樣訪問遠端系統上的文件。它的好處是：
1、本地工作站使用更少的磁碟空間，因為通常的數據可以存放在一台機器上而且可以通過網路訪問到。
2、用戶不必在每個網路上機器裡面都有一個home目錄。home目錄可以被放在NFS伺服器上並且在網路上處處可用。
3、諸如軟碟機、CDROM、和ZIP之類的存儲設備可以在網路上面被別的機器使用。可以減少整個網路上的可移動介質設備的數量。
開發語言c/c++,可跨平台運行。
OpenAFS（openafs）
OpenAFS是一套開放源代碼的分布式文件系統，允許系統之間通過區域網和廣域網來分享檔案和資源。OpenAFS是圍繞一組叫做cell的文件伺服器組織的，每個伺服器的標識通常是隱藏在文件系統中，從AFS客戶機登陸的用戶將分辨不出他們在那個伺服器上運行，因為從用戶的角度上看，他們想在有識別的Unix文件系統語義的單個系統上運行。
文件系統內容通常都是跨cell復制，一便一個硬碟的失效不會損害OpenAFS客戶機上的運行。OpenAFS需要高達1GB的大容量客戶機緩存，以允許訪問經常使用的文件。它是一個十分安全的基於kerbero的系統，它使用訪問控制列表(ACL）以便可以進行細粒度的訪問，這不是基於通常的Linux和Unix安全模型。開發協議IBM Public，運行在linux下。
MooseFs（derf.homelinux）
Moose File System是一個具備容錯功能的網路分布式文件統，它將數據分布在網路中的不同伺服器上，MooseFs通過FUSE使之看起來就 是一個Unix的文件系統。但有一點問題，它還是不能解決單點故障的問題。開發語言perl,可跨平台操作。
pNFS（pnfs）
網路文件系統(Network FileSystem,NFS)是大多數區域網(LAN）的重要的組成部分。但NFS不適用於高性能計算中苛刻的輸入書櫥密集型程序，至少以前是這樣。NFS標準的罪行修改納入了Parallel NFS(pNFS），它是文件共享的並行實現，將傳輸速率提高了幾個數量級。
開發語言c/c++,運行在linu下。
googleFs
據說是一個比較不錯的一個可擴展分布式文件系統，用於大型的，分布式的，對大量數據進行訪問的應用。它運行於廉價的普通硬體上，但可以提供容錯功能，它可以給大量的用戶提供性能較高的服務。google自己開發的。

問題九：分布式存儲都有哪些，並闡述其基本實現原理 神州雲科 DCN NCS DFS2000（簡稱DFS2000）系列是面向大數據的存儲系統，採用分布式架構，真正的分布式、全對稱群集體系結構，將模塊化存儲節點與數據和存儲管理軟體相結合，跨節點的客戶端連接負載均衡，自動平衡容量和性能，優化集群資源，3-144節點無縫擴展，容量、性能歲節點增加而線性增長，在 60 秒鍾內添加一個節點以擴展性能和容量。

問題十：linux 分布式系統都有哪些？ 常見的分布式文件系統有，GFS、HDFS、Lustre 、Ceph 、GridFS 、mogileFS、TFS、FastDFS等。各自適用於不同的領域。它們都不是系統級的分布式文件系統，而是應用級的分布式文件存儲服務。
GFS（Google File System）
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Google公司為了滿足本公司需求而開發的基於Linux的專有分布式文件系統。。盡管Google公布了該系統的一些技術細節，但Google並沒有將該系統的軟體部分作為開源軟體發布。
下面分布式文件系統都是類 GFS的產品。
HDFS
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Hadoop 實現了一個分布式文件系統（Hadoop Distributed File System），簡稱HDFS。 Hadoop是Apache Lucene創始人Doug Cutting開發的使用廣泛的文本搜索庫。它起源於Apache Nutch，後者是一個開源的網路搜索引擎，本身也是Luene項目的一部分。Aapche Hadoop架構是MapRece演算法的一種開源應用，是Google開創其帝國的重要基石。
Ceph
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是加州大學聖克魯茲分校的Sage weil攻讀博士時開發的分布式文件系統。並使用Ceph完成了他的論文。
說 ceph 性能最高，C++編寫的代碼，支持Fuse，並且沒有單點故障依賴， 於是下載安裝， 由於 ceph 使用 btrfs 文件系統， 而btrfs 文件系統需要 Linux 2.6.34 以上的內核才支持。
可是ceph太不成熟了，它基於的btrfs本身就不成熟，它的官方網站上也明確指出不要把ceph用在生產環境中。
Lustre
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Lustre是一個大規模的、安全可靠的，具備高可用性的集群文件系統，它是由SUN公司開發和維護的。
該項目主要的目的就是開發下一代的集群文件系統，可以支持超過10000個節點，數以PB的數據量存儲系統。
目前Lustre已經運用在一些領域，例如HP SFS產品等。

『貳』 分布式存儲的優點有哪些

分布式存儲的六大優點
分布式存儲往往採用分布式的系統結構，利用多台存儲伺服器分擔存儲負荷，利用位置伺服器定位存儲信息。它不但提高了系統的可靠性、可用性和存取效率，還易於擴展，將通用硬體引入的不穩定因素降到最低。優點如下：

1. 高性能

一個具有高性能的分布式存戶通常能夠高效地管理讀緩存和寫緩存，並且支持自動的分級存儲。分布式存儲通過將熱點區域內數據映射到高速存儲中，來提高系統響應速度;一旦這些區域不再是熱點，那麼存儲系統會將它們移出高速存儲。而寫緩存技術則可使配合高速存儲來明顯改變整體存儲的性能，按照一定的策略，先將數據寫入高速存儲，再在適當的時間進行同步落盤。

2. 支持分級存儲

由於通過網路進行松耦合鏈接，分布式存儲允許高速存儲和低速存儲分開部署，或者任意比例混布。在不可預測的業務環境或者敏捷應用情況下，分層存儲的優勢可以發揮到最佳。解決了目前緩存分層存儲最大的問題是當性能池讀不命中後，從冷池提取數據的粒度太大，導致延遲高，從而給造成整體的性能的抖動的問題。

3. 一致性

與傳統的存儲架構使用RAID模式來保證數據的可靠性不同，分布式存儲採用了多副本備份機制。在存儲數據之前，分布式存儲對數據進行了分片，分片後的數據按照一定的規則保存在集群節點上。為了保證多個數據副本之間的一致性，分布式存儲通常採用的是一個副本寫入，多個副本讀取的強一致性技術，使用鏡像、條帶、分布式校驗等方式滿足租戶對於可靠性不同的需求。在讀取數據失敗的時候，系統可以通過從其他副本讀取數據，重新寫入該副本進行恢復，從而保證副本的總數固定;當數據長時間處於不一致狀態時，系統會自動數據重建恢復，同時租戶可設定數據恢復的帶寬規則，最小化對業務的影響。

4. 容災性

在分布式存儲的容災中，一個重要的手段就是多時間點快照技術，使得用戶生產系統能夠實現一定時間間隔下的各版本數據的保存。特別值得一提的是，多時間點快照技術支持同時提取多個時間點樣本同時恢復，這對於很多邏輯錯誤的災難定位十分有用，如果用戶有多台伺服器或虛擬機可以用作系統恢復，通過比照和分析，可以快速找到哪個時間點才是需要回復的時間點，降低了故障定位的難度，縮短了定位時間。這個功能還非

5. 擴展性

6. 存儲系統標准化

『叄』 java幾種緩存技術介紹說明

1、TreeCache / JBossCache

JBossCache是一個復制的事務處理緩存，它允許你緩存企業級應用數據來更好的改善性能。緩存數據被自動復制，讓你輕松進行JBoss伺服器之間 的集群工作。JBossCache能夠通過JBoss應用服務或其他J2EE容器來運行一個MBean服務，當然，它也能獨立運行。

2、WhirlyCache

Whirlycache是一個快速的、可配置的、存在於內存中的對象的緩存。它能夠通過緩存對象來加快網站或應用程序的速度，否則就必須通過查詢資料庫或其他代價較高的處理程序來建立。

3、SwarmCache

SwarmCache是一個簡單且有效的分布式緩存，它使用IP multicast與同一個區域網的其他主機進行通訊，是特別為集群和數據驅動web應用程序而設計的。SwarmCache能夠讓典型的讀操作大大超過寫操作的這類應用提供更好的性能支持。

4、JCache

JCache是個開源程序，正在努力成為JSR-107開源規范，JSR-107規范已經很多年沒改變了。這個版本仍然是構建在最初的功能定義上。

5、ShiftOne

ShiftOne Java Object Cache是一個執行一系列嚴格的對象緩存策略的Java lib，就像一個輕量級的配置緩存工作狀態的框架。

『肆』 分布式存儲是什麼

什麼是分布式存儲系統？
就是將數據分散存儲在多 *** 立的設備上
分布式存儲是什麼？選擇什麼樣的分布式存儲更好？
分布式存儲系統，是將數據分散存儲在多 *** 立的設備上。傳統的網路存儲系統採用集中的存儲伺服器存放所有數據，存儲伺服器成為系統性能的瓶頸，也是可靠性和安全性的焦點，不能滿足大規模存儲應用的需要。分布式網路存儲系統採用可擴展的系統結構，利用多台存儲伺服器分擔存儲負荷，利用位置伺服器定位存儲信息，它不但提高了系統的可靠性、可用性和存取效率，還易於擴展。

聯想超融合ThinkCloud AIO超融合雲一體機是聯想針對企業級用戶推出的核心產品。ThinkCloud AIO超融合雲一體機實現了對雲管理平台、計算、網路和存儲系統的無縫集成，構建了雲計算基礎設施即服務的一站式解決方案，為用戶提供了一個高度簡化的一站式基礎設施雲平台。這不僅使得業務部署上線從周縮短到天，而且與企業應用軟體、中間件及資料庫軟體完全解耦，能夠有效提升企業IT基礎設施運維管理的效率和關鍵應用的性能
什麼是分布式數據存儲
定義：

分布式資料庫是指利用高速計算機網路將物理上分散的多個數據存儲單元連接起來組成一個邏輯上統一的資料庫。分布式資料庫的基本思想是將原來集中式資料庫中的數據分散存儲到多個通過網路連接的數據存儲節點上，以獲取更大的存儲容量和更高的並發訪問量。近年來，隨著數據量的高速增長，分布式資料庫技術也得到了快速的發展，傳統的關系型資料庫開始從集中式模型向分布式架構發展，基於關系型的分布式資料庫在保留了傳統資料庫的數據模型和基本特徵下，從集中式存儲走向分布式存儲，從集中式計算走向分布式計算。

特點：

1.高可擴展性：分布式資料庫必須具有高可擴展性，能夠動態地增添存儲節點以實現存儲容量的線性擴展。

2 高並發性：分布式資料庫必須及時響應大規模用戶的讀/寫請求，能對海量數據進行隨機讀/寫。

3. 高可用性：分布式資料庫必須提供容錯機制，能夠實現對數據的冗餘備份，保證數據和服務的高度可靠性。
分布式塊存儲和 分布式文件存儲有是什麼區別
分布式文件系統（dfs）和分布式資料庫都支持存入，取出和刪除。但是分布式文件系統比較暴力，可以當做key/value的存取。分布式資料庫涉及精煉的數據，傳統的分布式關系型資料庫會定義數據元組的schema，存入取出刪除的粒度較小。

分布式文件系統現在比較出名的有GFS（未開源），HDFS（Hadoop distributed file system）。分布式資料庫現在出名的有Hbase，oceanbase。其中Hbase是基於HDFS，而oceanbase是自己內部實現的分布式文件系統，在此也可以說分布式資料庫以分布式文件系統做基礎存儲。
統一存儲和融合存儲以及分布式存儲的區別
統一存儲具體概念：

統一存儲，實質上是一個可以支持基於文件的網路附加存儲（NAS）以及基於數據塊的SAN的網路化的存儲架構。由於其支持不同的存儲協議為主機系統提供數據存儲，因此也被稱為多協議存儲。

基本簡介：

統一存儲（有時也稱網路統一存儲或者NUS）是一個能在單一設備上運行和管理文件和應用程序的存儲系統。為此，統一存儲系統在一個單一存儲平台上整合基於文件和基於塊的訪問，支持基於光纖通道的SAN、基於IP的SAN（iSCSI）和NAS（網路附加存儲）。

工作方式：

既然是一個集中化的磁碟陣列，那麼就支持主機系統通過IP網路進行文件級別的數據訪問，或通過光纖協議在SAN網路進行塊級別的數據訪問。同樣，iSCSI亦是一種非常通用的IP協議，只是其提供塊級別的數據訪問。這種磁碟陣列配置多埠的存儲控制器和一個管理介面，允許存儲管理員按需創建存儲池或空間，並將其提供給不同訪問類型的主機系統。最通常的協議一般都包括了NAS和FC，或iSCSI和FC。當然，也可以同時支持上述三種協議的，不過一般的存儲管理員都會選FC或iSCSI中的一種，它們都提供塊級別的訪問方式，和文件級別的訪問方式（NAS方式）組成統一存儲。
分布式存儲支持多節點，節點是什麼，一個磁碟還是一個主控？
一個節點是存儲節點的簡稱，存儲節點一般是一個存儲伺服器（必然帶控制器），伺服器之間通過高速網路互連。

現在越來越多的存儲伺服器使用arm CPU+磁碟陣列節省能耗，提高「容量能耗比」。
分布式文件系統有哪些主要的類別？
分布式存儲在大數據、雲計算、虛擬化場景都有勇武之地，在大部分場景還至關重要。munity.emc/message/655951 下面簡要介紹*nix平台下分布式文件系統的發展歷史：

1、單機文件系統

用於操作系統和應用程序的本地存儲。

2、網路文件系統（簡稱：NAS）

基於現有乙太網架構，實現不同伺服器之間傳統文件系統數據共享。

3、集群文件系統

在共享存儲基礎上，通過集群鎖，實現不同伺服器能夠共用一個傳統文件系統。

4、分布式文件系統

在傳統文件系統上，通過額外模塊實現數據跨伺服器分布，並且自身集成raid保護功能，可以保證多台伺服器同時訪問、修改同一個文件系統。性能優越，擴展性很好，成本低廉。
分布式存儲都有哪些，並闡述其基本實現原理
神州雲科 DCN NCS DFS2000（簡稱DFS2000）系列是面向大數據的存儲系統，採用分布式架構，真正的分布式、全對稱群集體系結構，將模塊化存儲節點與數據和存儲管理軟體相結合，跨節點的客戶端連接負載均衡，自動平衡容量和性能，優化集群資源，3-144節點無縫擴展，容量、性能歲節點增加而線性增長，在 60 秒鍾內添加一個節點以擴展性能和容量。
什麼是Hadoop分布式文件系統 10分
分布式文件系統（Distributed File System）是指文件系統管理的物理存儲資源不一定直接連接在本地節點上，而是通浮計算機網路與節點相連。

Hadoop是Apache軟體基金會所研發的開放源碼並行運算編程工具和分散式檔案系統，與MapRece和Google檔案系統的概念類似。

HDFS（Hadoop 分布式文件系統）是其中的一部分。
分布式文件存儲系統採用什麼方式
一。分布式Session的幾種實現方式1.基於資料庫的Session共享2.基於NFS共享文件系統3.基於memcached 的session，如何保證 memcached 本身的高可用性？4. 基於resin/tomcat web容器本身的session復制機制5. 基於TT/Redis 或 jbosscache 進行 session 共享。6. 基於cookie 進行session共享或者是：一、Session Replication 方式管理 (即session復制) 簡介：將一台機器上的Session數據廣播復制到集群中其餘機器上 使用場景：機器較少，網路流量較小 優點：實現簡單、配置較少、當網路中有機器Down掉時不影響用戶訪問 缺點：廣播式復制到其餘機器有一定廷時，帶來一定網路開銷二、Session Sticky 方式管理 簡介：即粘性Session、當用戶訪問集群中某台機器後，強制指定後續所有請求均落到此機器上 使用場景：機器數適中、對穩定性要求不是非常苛刻 優點：實現簡單、配置方便、沒有額外網路開銷 缺點：網路中有機器Down掉時、用戶Session會丟失、容易造成單點故障三、緩存集中式管理 簡介：將Session存入分布式緩存集群中的某台機器上，當用戶訪問不同節點時先從緩存中拿Session信息 使用場景：集群中機器數多、網路環境復雜優點：可靠性好 缺點：實現復雜、穩定性依賴於緩存的穩定性、Session信息放入緩存時要有合理的策略寫入二。Session和Cookie的區別和聯系以及Session的實現原理1、session保存在伺服器，客戶端不知道其中的信息；cookie保存在客戶端，伺服器能夠知道其中的信息。 2、session中保存的是對象，cookie中保存的是字元串。 3、session不能區分路徑，同一個用戶在訪問一個網站期間，所有的session在任何一個地方都可以訪問到。而cookie中如果設置了路徑參數，那麼同一個網站中不同路徑下的cookie互相是訪問不到的。 4、session需要藉助cookie才能正常 工作 。如果客戶端完全禁止cookie，session將失效。是無狀態的協議，客戶每次讀取web頁面時，伺服器都打開新的會話......

『伍』 分布式存儲有什麼好

分布式存儲，它的最大特點是多節點部署， 數據通過網路分散放置。分布式存儲的特點是擴展性強，通過多節點平衡負載，提高存儲系統的可靠性與可用性。

『陸』 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。

— 2 —

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

— 3 —

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。

— 4 —

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。

『柒』 EhCache 分布式緩存/緩存集群

一 緩存系統簡介 EhCache 是一個純 Java 的進程內緩存框架 具有快速 精乾等特點 是 Hibernate 中默認的 CacheProvider 鍵源 EhCache 應用架構圖 下圖是 EhCache 在應用程序中的位置

EhCache 的主要特性有 快速 精幹 簡單 多種緩存策略 緩存數據有兩級 內存和磁碟 因此無需擔心容量問題 緩存數據會在虛稿亮態擬機重啟的過程中寫入磁碟 可以通過 RMI 可插入 API 等方式進行分布式緩存 具有緩存和緩存管理器的偵聽介面 支持多緩存管理器實例 以及一個實例的多個緩存區域 提供 Hibernate 的緩存實現 由於 EhCache 是進程中的緩存系統 一旦將應用部署在集群環境中 每一個節點維護各自的緩存數據 當某個節點對緩存數據進行更新 這些更新的數據無法在其它節點 *** 享 這不僅會降低節點運行的效率 而且會導致數據不同步的情況發生 例如某個網站採用 A B 兩個節點作為集群部署 當 A 節點的緩存更新後 而 B 節點緩存尚未更新就可能出現用戶在瀏覽頁面的時候 一會是更新後的數據 一會是尚未更新的數據 盡管我們也可以通過 Session Sticky 技術來將用戶鎖定在某個節點上 但對於一些交互性比較強或者是非 Web 方式的系統來說 Session Sticky 顯然不太適合 所以就需要用到 EhCache 的集群解決方案 從 版本開始 Ehcache可以使用分布式的緩存了 EhCache 從 版本開始 支持五種集群方案 分別是 ? Terracotta ? RMI ? JMS ? JGroups ? EhCache Server 其中的三種最為常用集群方式 分別是 RMI JGroups 以及 EhCache Server 本文主要介紹RMI的方式 分布式這個特性是以plugin的方鍵殲式實現的 Ehcache自帶了一些默認的分布式緩存插件實現 這些插件可以滿足大部分應用的需要 如果需要使用其他的插件那就需要自己開發了 開發者可以通過查看distribution包里的源代碼及JavaDoc來實現它 盡管不是必須的 在使用分布式緩存時理解一些ehcahce的設計思想也是有幫助的 這可以參看分布式緩存設計的頁面 以下的部分將展示如何讓分布式插件同ehcache一起工作 下面列出的是一些分布式緩存中比較重要的方面 ? 你如何知道集群環境中的其他緩存？ ? 分布式傳送的消息是什麼形式？ ? 什麼情況需要進行復制？增加（Puts） 更新（Updates）或是失效（Expiries）？ ? 採用什麼方式進行復制？同步還是非同步方式？ 為了安裝分布式緩存 你需要配置一個PeerProvider 一個CacheManagerPeerListener 它們對於一個CacheManager來說是全局的 每個進行分布式操作的cache都要添加一個cacheEventListener來傳送消息

二 集群緩存概念及其配置 正確的元素類型 只有可序列化的元素可以進行復制 一些操作 比如移除 只需要元素的鍵值而不用整個元素 在這樣的操作中即使元素不是可序列化的但鍵值是可序列化的也可以被復制 成員發現（Peer Discovery） Ehcache進行集群的時候有一個cache組的概念 每個cache都是其他cache的一個peer 沒有主cache的存在 剛才我們問了一個問題 你如何知道集群環境中的其他緩存？這個問題可以命名為成員發現（Peer Discovery） Ehcache提供了兩種機制用來進行成員發現 就像一輛汽車 手動檔和自動檔 要使用一個內置的成員發現機制要在ehcache的配置文件中指定元素的class屬性為 net sf ehcache distribution 自動的成員發現 自動的發現方式用TCP廣播機制來確定和維持一個廣播組 它只需要一個簡單的配置可以自動的在組中添加和移除成員 在集群中也不需要什麼優化伺服器的知識 這是默認推薦的 成員每秒向群組發送一個 心跳 如果一個成員 秒種都沒有發出信號它將被群組移除 如果一個新的成員發送了一個 心跳 它將被添加進群組 任何一個用這個配置安裝了復制功能的cache都將被其他的成員發現並標識為可用狀態 要設置自動的成員發現 需要指定ehcache配置文件中元素的properties屬性 就像下面這樣 peerDiscovery=automatic multicastGroupAddress=multicast address | multicast host name multicastGroupPort=port timeToLive= （timeToLive屬性詳見常見問題部分的描述） 示例 假設你在集群中有兩台伺服器 你希望同步sampleCache 和sampleCache 每台獨立的伺服器都要有這樣的配置 配置server 和server <class= net sf ehcache distribution properties= peerDiscovery=automatic multicastGroupAddress= />multicastGroupPort= timeToLive= 手動進行成員發現 進行手動成員配置要知道每個監聽器的IP地址和埠 成員不能在運行時動態地添加和移除 在技術上很難使用廣播的情況下就可以手動成員發現 例如在集群的伺服器之間有一個不能傳送廣播報文的路由器 你也可以用手動成員發現進行單向的數據復制 只讓server 知道server 而server 不知道server 配置手動成員發現 需要指定ehcache配置文件中的properties屬性 像下面這樣 peerDiscovery=manual rmiUrls=//server:port/cacheName //server:port/cacheName … rmiUrls配置的是伺服器cache peers的列表 注意不要重復配置 示例 假設你在集群中有兩台伺服器 你要同步sampleCache 和sampleCache 下面是每個伺服器需要的配置 配置server <class= net sf ehcache distribution properties= peerDiscovery=manual />rmiUrls=//server : /sampleCache |//server : /sampleCache 配置server <class= net sf ehcache distribution properties= peerDiscovery=manual />rmiUrls=//server : /sampleCache |//server : /sampleCache 配置CacheManagerPeerListener 每個CacheManagerPeerListener監聽從成員們發向當前CacheManager的消息 配置CacheManagerPeerListener需要指定一個 它以插件的機制實現 用來創建CacheManagerPeerListener 的屬性有 class – 一個完整的工廠類名 properties – 只對這個工廠有意義的屬性 使用逗號分隔 Ehcache有一個內置的基於RMI的分布系統 它的監聽器是RMICacheManagerPeerListener 這個監聽器可以用 RMI來配置 <class= net sf ehcache distribution RMI properties= hostName=localhost port= />socketTimeoutMillis= 有效的屬性是 hostname （可選） – 運行監聽器的伺服器名稱 標明了做為集群群組的成員的地址 同時也是你想要控制的從集群中接收消息的介面

在CacheManager初始化的時候會檢查hostname是否可用 如果hostName不可用 CacheManager將拒絕啟動並拋出一個連接被拒絕的異常 如果指定 hostname將使用InetAddress getLocalHost（） getHostAddress（）來得到 警告 不要將localhost配置為本地地址 因為它在網路中不可見將會導致不能從遠程伺服器接收信息從而不能復制 在同一台機器上有多個CacheManager的時候 你應該只用localhost來配置 port – 監聽器監聽的埠 socketTimeoutMillis （可選） – Socket超時的時間 默認是 ms 當你socket同步緩存請求地址比較遠 不是本地區域網 你可能需要把這個時間配置大些 不然很可能延時導致同步緩存失敗 配置CacheReplicators 每個要進行同步的cache都需要設置一個用來向CacheManagerr的成員復制消息的緩存事件監聽器 這個工作要通過為每個cache的配置增加一個cacheEventListenerFactory元素來完成 <! Sample cache named sampleCache ><cache name= sampleCache maxElementsInMemory= eternal= false timeToIdleSeconds= timeToLiveSeconds= overflowToDisk= false ><cacheEventListenerFactory class= net sf ehcache distribution RMICacheReplicatorFactory properties= replicateAsynchronously=true replicatePuts=true replicateUpdates=true replicateUpdatesViaCopy=false replicateRemovals=true /></cache>class – 使用net sf ehcache distribution RMICacheReplicatorFactory 這個工廠支持以下屬性 replicatePuts=true | false – 當一個新元素增加到緩存中的時候是否要復制到其他的peers 默認是true replicateUpdates=true | false – 當一個已經在緩存中存在的元素被覆蓋時是否要進行復制 默認是true replicateRemovals= true | false – 當元素移除的時候是否進行復制 默認是true replicateAsynchronously=true | false – 復制方式是非同步的（指定為true時）還是同步的（指定為false時） 默認是true replicatePutsViaCopy=true | false – 當一個新增元素被拷貝到其他的cache中時是否進行復制指定為true時為復制 默認是true replicateUpdatesViaCopy=true | false – 當一個元素被拷貝到其他的cache中時是否進行復制（指定為true時為復制） 默認是true 你可以使用ehcache的默認行為從而減少配置的工作量 默認的行為是以非同步的方式復制每件事 你可以像下面的例子一樣減少RMICacheReplicatorFactory的屬性配置 <! Sample cache named sampleCache All missing RMICacheReplicatorFactory properties default to true ><cache name= sampleCache maxElementsInMemory= eternal= true overflowToDisk= false memoryStoreEvictionPolicy= LFU ><cacheEventListenerFactory class= net sf ehcache distribution RMICacheReplicatorFactory /></cache> 常見的問題 Windows上的Tomcat 有一個Tomcat或者是JDK的bug 在tomcat啟動時如果tomcat的安裝路徑中有空格的話 在啟動時RMI監聽器會失敗 參見 bin/wa?A =ind &L=rmi users&P= 和 doc/faq howto bugs/l 由於在Windows上安裝Tomcat默認是裝在 Program Files 文件夾里的 所以這個問題經常發生 廣播阻斷 自動的peer discovery與廣播息息相關 廣播可能被路由阻攔 像Xen和VMWare這種虛擬化的技術也可以阻攔廣播 如果這些都打開了 你可能還在要將你的網卡的相關配置打開 一個簡單的辦法可以告訴廣播是否有效 那就是使用ehcache remote debugger來看 心跳 是否可用 廣播傳播的不夠遠或是傳得太遠 你可以通過設置badly misnamed time to live來控制廣播傳播的距離 用廣播IP協議時 timeToLive的值指的是數據包可以傳遞的域或是范圍 約定如下 是限制在同一個伺服器 是限制在同一個子網 是限制在同一個網站 是限制在同一個region 是限制在同一個大洲 是不限制 譯者按 上面這些資料翻譯的不夠准確 請讀者自行尋找原文理解吧 在Java實現中默認值是 也就是在同一個子網中傳播 改變timeToLive屬性可以限制或是擴展傳播的范圍

三 RMI方式緩存集群/配置分布式緩存 RMI 是 Java 的一種遠程方法調用技術 是一種點對點的基於 Java 對象的通訊方式 EhCache 從 版本開始就支持 RMI 方式的緩存集群 在集群環境中 EhCache 所有緩存對象的鍵和值都必須是可序列化的 也就是必須實現 java io Serializable 介面 這點在其它集群方式下也是需要遵守的 下圖是 RMI 集群模式的結構圖

採用 RMI 集群模式時 集群中的每個節點都是對等關系 並不存在主節點或者從節點的概念 因此節點間必須有一個機制能夠互相認識對方 必須知道其它節點的信息 包括主機地址 埠號等 EhCache 提供兩種節點的發現方式 手工配置和自動發現 手工配置方式要求在每個節點中配置其它所有節點的連接信息 一旦集群中的節點發生變化時 需要對緩存進行重新配置 由於 RMI 是 Java 中內置支持的技術 因此使用 RMI 集群模式時 無需引入其它的 Jar 包 EhCache 本身就帶有支持 RMI 集群的功能 使用 RMI 集群模式需要在 ehcache xml 配置文件中定義 節點 分布式同步緩存要讓這邊的cache知道對方的cache 叫做Peer Discovery（成員發現） EHCache實現成員發現的方式有兩種 手動查找 A 在ehcache xml中配置PeerDiscovery成員發現對象 Server 配置 配置本地hostName port是 分別監聽 : 的mobileCache和 : 的mobileCache 注意這里的mobileCache是緩存的名稱 分別對應著server server 的cache的配置 <?xml version= encoding= gbk ?><ehcache xmlns:xsi= instance xsi:noNamespaceSchemaLocation= ehcache xsd > <diskStore path= java io tmpdir /> <! 集群多台伺服器中的緩存 這里是要同步一些伺服器的緩存 server hostName: port: cacheName:mobileCache server hostName: port: cacheName:mobileCache server hostName: port: cacheName:mobileCache 注意 每台要同步緩存的伺服器的RMI通信socket埠都不一樣 在配置的時候注意設置 > <! server 的配置 > < class= net sf ehcache distribution properties= hostName=localhost port= socketTimeoutMillis= peerDiscovery=manual rmiUrls=// : /mobileCache|// : /mobileCache /></ehcache>以上注意元素出現的位置在diskStore下

同樣在你的另外 台伺服器上增加配置 Server 配置本地host port為 分別同步 : 的mobileCache和 : 的mobileCache <! server 的配置 >< class= net sf ehcache distribution properties= hostName=localhost port= socketTimeoutMillis= peerDiscovery=manual rmiUrls=// : /mobileCache|// : /mobileCache />Server 配置本地host port為 分別同步 : 的mobileCache緩存和 : 的mobileCache緩存 <! server 的配置 >< class= net sf ehcache distribution properties= hostName=localhost port= socketTimeoutMillis= peerDiscovery=manual rmiUrls=// : /mobileCache|// : /mobileCache />這樣就在三台不同的伺服器上配置了手動查找cache的PeerProvider成員發現的配置了 值得注意的是你在配置rmiUrls的時候要特別注意url不能重復出現 並且埠 地址都是對的 如果指定 hostname將使用InetAddress getLocalHost（） getHostAddress（）來得到 警告 不要將localhost配置為本地地址 因為它在網路中不可見將會導致不能從遠程伺服器接收信息從而不能復制 在同一台機器上有多個CacheManager的時候 你應該只用localhost來配置 B 下面配置緩存和緩存同步監聽 需要在每台伺服器中的ehcache xml文件中增加cache配置和cacheEventListenerFactory cacheLoaderFactory的配置 <defaultCache maxElementsInMemory= eternal= false timeToIdleSeconds= timeToLiveSeconds= overflowToDisk= false /><! 配置自定義緩存 maxElementsInMemory:緩存中允許創建的最大對象數 eternal:緩存中對象是否為永久的 如果是 超時設置將被忽略 對象從不過期 timeToIdleSeconds:緩存數據空閑的最大時間 也就是說如果有一個緩存有多久沒有被訪問就會被銷毀 如果該值是 就意味著元素可以停頓無窮長的時間 timeToLiveSeconds:緩存數據存活的時間 緩存對象最大的的存活時間 超過這個時間就會被銷毀 這只能在元素不是永久駐留時有效 如果該值是 就意味著元素可以停頓無窮長的時間 overflowToDisk:內存不足時 是否啟用磁碟緩存 memoryStoreEvictionPolicy:緩存滿了之後的淘汰演算法 每一個小時更新一次緩存（ 小時過期） ><cache name= mobileCache maxElementsInMemory= eternal= false overflowToDisk= true timeToIdleSeconds= timeToLiveSeconds= memoryStoreEvictionPolicy= LFU > <! RMI緩存分布同步查找 class使用net sf ehcache distribution RMICacheReplicatorFactory 這個工廠支持以下屬性 replicatePuts=true | false – 當一個新元素增加到緩存中的時候是否要復制到其他的peers 默認是true replicateUpdates=true | false – 當一個已經在緩存中存在的元素被覆蓋時是否要進行復制 默認是true replicateRemovals= true | false – 當元素移除的時候是否進行復制 默認是true replicateAsynchronously=true | false – 復制方式是非同步的 指定為true時 還是同步的 指定為false時 默認是true replicatePutsViaCopy=true | false – 當一個新增元素被拷貝到其他的cache中時是否進行復制 指定為true時為復制 默認是true replicateUpdatesViaCopy=true | false – 當一個元素被拷貝到其他的cache中時是否進行復制 指定為true時為復制 默認是true = > <! 監聽RMI同步緩存對象配置 注冊相應的的緩存監聽類 用於處理緩存事件 如put remove update 和expire > <cacheEventListenerFactory class= net sf ehcache distribution RMICacheReplicatorFactory properties= replicateAsynchronously=true /> replicatePuts=true replicateUpdates=true replicateUpdatesViaCopy=false replicateRemovals=true <! 用於在初始化緩存 以及自動設置 > <bootstrapCacheLoaderFactory class= net sf ehcache bootstrap BootstrapCacheLoaderFactory /></cache> C 這樣就完成了 台伺服器的配置 下面給出server 的完整的ehcache xml的配置 <?xml version= encoding= gbk ?><ehcache xmlns:xsi= instance xsi:noNamespaceSchemaLocation= ehcache xsd > <diskStore path= java io tmpdir /> <!

集群多台伺服器中的緩存 這里是要同步一些伺服器的緩存 server hostName: port: cacheName:mobileCache server hostName: port: cacheName:mobileCache server hostName: port: cacheName:mobileCache 注意每台要同步緩存的伺服器的RMI通信socket埠都不一樣 在配置的時候注意設置 > <! server 的配置 > < class= net sf ehcache distribution properties= hostName=localhost port= socketTimeoutMillis= peerDiscovery=manual rmiUrls=// : /mobileCache|// : /mobileCache /> <defaultCache maxElementsInMemory= eternal= false timeToIdleSeconds= timeToLiveSeconds= overflowToDisk= false /> <! 配置自定義緩存 maxElementsInMemory:緩存中允許創建的最大對象數 eternal:緩存中對象是否為永久的 如果是 超時設置將被忽略 對象從不過期 timeToIdleSeconds:緩存數據空閑的最大時間 也就是說如果有一個緩存有多久沒有被訪問就會被銷毀 如果該值是 就意味著元素可以停頓無窮長的時間 timeToLiveSeconds:緩存數據存活的時間 緩存對象最大的的存活時間 超過這個時間就會被銷毀 這只能在元素不是永久駐留時有效 如果該值是 就意味著元素可以停頓無窮長的時間 overflowToDisk:內存不足時 是否啟用磁碟緩存 memoryStoreEvictionPolicy:緩存滿了之後的淘汰演算法 每一個小時更新一次緩存（ 小時過期） > <cache name= mobileCache maxElementsInMemory= eternal= false overflowToDisk= true timeToIdleSeconds= timeToLiveSeconds= memoryStoreEvictionPolicy= LFU > <! RMI緩存分布同步查找 class使用net sf ehcache distribution RMICacheReplicatorFactory 這個工廠支持以下屬性 replicatePuts=true | false – 當一個新元素增加到緩存中的時候是否要復制到其他的peers 默認是true replicateUpdates=true | false – 當一個已經在緩存中存在的元素被覆蓋時是否要進行復制 默認是true replicateRemovals= true | false – 當元素移除的時候是否進行復制 默認是true replicateAsynchronously=true | false – 復制方式是非同步的 指定為true時 還是同步的 指定為false時 默認是true replicatePutsViaCopy=true | false – 當一個新增元素被拷貝到其他的cache中時是否進行復制 指定為true時為復制 默認是true replicateUpdatesViaCopy=true | false – 當一個元素被拷貝到其他的cache中時是否進行復制 指定為true時為復制 默認是true = > <! 監聽RMI同步緩存對象配置 注冊相應的的緩存監聽類 用於處理緩存事件 如put remove update 和expire > <cacheEventListenerFactory class= net sf ehcache distribution RMICacheReplicatorFactory properties= replicateAsynchronously=true /> replicatePuts=true replicateUpdates=true replicateUpdatesViaCopy=false replicateRemovals=true <! 用於在初始化緩存 以及自動設置 > <bootstrapCacheLoaderFactory class= net sf ehcache bootstrap BootstrapCacheLoaderFactory /> </cache></ehcache> 自動發現 自動發現配置和手動查找的方式有一點不同 其他的地方都基本是一樣的 同樣在ehcache xml中增加配置 配置如下 <! 搜索某個網段上的緩存timeToLive 是限制在同一個伺服器 是限制在同一個子網 是限制在同一個網站 是限制在同一個region 是限制在同一個大洲 是不限制 >< class= net sf ehcache distribution properties= peerDiscovery=automatic multicastGroupAddress= multicastGroupPort= timeToLive= /> lishixin/Article/program/Java/hx/201311/25706

『捌』 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。

『玖』 分布式文件存儲系統通過什麼方式提高可用性和安全性

分布式存儲的六大優點

1. 高性能

一個具有高性能的分布式存戶通常能夠高效地管理讀緩存和寫緩存，並且支持自動的分級存儲。分布式存儲通過將熱點區域內數據映射到高速存儲中，來提高系統響應速度;一旦這些區域不再是熱點，那麼存儲系統會將它們移出高速存儲。而寫緩存技術則可使配合高速存儲來明顯改變整體存儲的性能，按照一定的策略，先將數據寫入高速存儲，再在適當的時間進行同步落盤。

2. 支持分級存儲

由於通過網路進行松耦合鏈接，分布式存儲允許高速存儲和低速存儲分開部署，或者任意比例混布。在不可預測的業務環境或者敏捷應用情況下，分層存儲的優勢可以發揮到最佳。解決了目前緩存分層存儲最大的問題是當性能池讀不命中後，從冷池提取數據的粒度太大，導致延遲高，從而給造成整體的性能的抖動的問題。

3. 多副本的一致性

與傳統的存儲架構使用RAID模式來保證數據的可靠性不同，分布式存儲採用了多副本備份機制。在存儲數據之前，分布式存儲對數據進行了分片，分片後的數據按照一定的規則保存在集群節點上。為了保證多個數據副本之間的一致性，分布式存儲通常採用的是一個副本寫入，多個副本讀取的強一致性技術，使用鏡像、條帶、分布式校驗等方式滿足租戶對於可靠性不同的需求。在讀取數據失敗的時候，系統可以通過從其他副本讀取數據，重新寫入該副本進行恢復，從而保證副本的總數固定;當數據長時間處於不一致狀態時，系統會自動數據重建恢復，同時租戶可設定數據恢復的帶寬規則，最小化對業務的影響。

4. 容災與備份

在分布式存儲的容災中，一個重要的手段就是多時間點快照技術，使得用戶生產系統能夠實現一定時間間隔下的各版本數據的保存。特別值得一提的是，多時間點快照技術支持同時提取多個時間點樣本同時恢復，這對於很多邏輯錯誤的災難定位十分有用，如果用戶有多台伺服器或虛擬機可以用作系統恢復，通過比照和分析，可以快速找到哪個時間點才是需要回復的時間點，降低了故障定位的難度，縮短了定位時間。這個功能還非常有利於進行故障重現，從而進行分析和研究，避免災難在未來再次發生。多副本技術，數據條帶化放置，多時間點快照和周期增量復制等技術為分布式存儲的高可靠性提供了保障。

5. 彈性擴展

得益於合理的分布式架構，分布式存儲可預估並且彈性擴展計算、存儲容量和性能。分布式存儲的水平擴展有以下幾個特性：

1) 節點擴展後，舊數據會自動遷移到新節點，實現負載均衡，避免單點過熱的情況出現;

2) 水平擴展只需要將新節點和原有集群連接到同一網路，整個過程不會對業務造成影響;

3) 當節點被添加到集群，集群系統的整體容量和性能也隨之線性擴展，此後新節點的資源就會被管理平台接管，被用於分配或者回收。

6. 存儲系統標准化

隨著分布式存儲的發展，存儲行業的標准化進程也不斷推進，分布式存儲優先採用行業標准介面(SMI-S或OpenStack Cinder)進行存儲接入。在平台層面，通過將異構存儲資源進行抽象化，將傳統的存儲設備級的操作封裝成面向存儲資源的操作，從而簡化異構存儲基礎架構的操作，以實現存儲資源的集中管理，並能夠自動執行創建、變更、回收等整個存儲生命周期流程。基於異構存儲整合的功能，用戶可以實現跨不同品牌、介質地實現容災，如用中低端陣列為高端陣列容災，用不同磁碟陣列為快閃記憶體陣列容災等等，從側面降低了存儲采購和管理成本。

『拾』 php應用中常用的9大緩存技術

一、全頁面靜態化緩存

也就是將頁面全部生成html靜態頁面，用戶訪問時直接訪問的靜態頁面，而不會去走php伺服器解析的流程。此種方式，在CMS系統中比較常見，比如dedecms；

一種比較常用的實現方式是用輸出緩存：

Ob_start()******要運行的代碼*******$content=Ob_get_contents();****將緩存內容寫入html文件*****Ob_end_clean();

二、數據緩存

顧名思義，就是緩存數據的一種方式；比如，商城中的某個商品信息，當用商品id去請求時，就會得出包括店鋪信息、商品信息等數據，此時就可以將這些數據緩存到一個php文件中，文件名包含商品id來建一個唯一標示；下一次有人想查看這個商品時，首先就直接調這個文件裡面的信息，而不用再去資料庫查詢；其實緩存文件中緩存的就是一個php數組之類；

Ecmall商城系統裡面就用了這種方式；

三、查詢緩存

其實這跟數據緩存是一個思路，就是根據查詢語句來緩存；將查詢得到的數據緩存在一個文件中，下次遇到相同的查詢時，就直接先從這個文件裡面調數據，不會再去查資料庫；但此處的緩存文件名可能就需要以查詢語句為基點來建立唯一標示；

按時間變更進行緩存

就是對於緩存文件您需要設一個有效時間，在這個有效時間內，相同的訪問才會先取緩存文件的內容，但是超過設定的緩存時間，就需要重新從資料庫中獲取數據，並生產最新的緩存文件；比如，我將我們商城的首頁就是設置2個小時更新一次。

四、頁面部分緩存

該種方式，是將一個頁面中不經常變的部分進行靜態緩存，而經常變化的塊不緩存，最後組裝在一起顯示；可以使用類似於ob_get_contents的方式實現，也可以利用類似ESI之類的頁面片段緩存策略，使其用來做動態頁面中相對靜態的片段部分的緩存。

該種方式可以用於如商城中的商品頁；

五、Opcode緩存

首先php代碼被解析為Tokens，然後再編譯為Opcode碼，最後執行Opcode碼，返回結果；所以，對於相同的php文件，第一次運行時可以緩存其Opcode碼，下次再執行這個頁面時，直接會去找到緩存下的opcode碼，直接執行最後一步，而不再需要中間的步驟了。

比較知名的是XCache、TurckMMCache、PHPAccelerator等。

六、按內容變更進行緩存

這個也並非獨立的緩存技術，需結合著用；就是當資料庫內容被修改時，即刻更新緩存文件；

比如，一個人流量很大的商城，商品很多，商品表必然比較大，這表的壓力也比較重；我們就可以對商品顯示頁進行頁面緩存；

當商家在後台修改這個商品的信息時，點擊保存，我們同時就更新緩存文件；那麼，買家訪問這個商品信息時，實際問的是一個靜態頁面，而不需要再去訪問資料庫；

試想，如果對商品頁不緩存，那麼每次訪問一個商品就要去資料庫查一次，如果有10萬人在線瀏覽商品，那伺服器壓力就大了；

七、內存式緩存

提到這個，可能大家想到的首先就是Memcached；memcached是高性能的分布式內存緩存伺服器。一般的使用目的是，通過緩存資料庫查詢結果，減少資料庫訪問次數，以提高動態Web應用的速度、提高可擴展性。

它就是將需要緩存的信息，緩存到系統內存中，需要獲取信息時，直接到內森塌存中取；比較常用的方式就是key_>value方式；緩孝

connect($memcachehost,$memcacheport)ordie("Couldnotconnect");$memcache->set('key','緩存的內容');$get=$memcache->get($key);//獲取信息?>

八、apache緩存模塊

apache安裝完以後，是不允許被cache的。雲南IT培訓http://www.kmbdqn.cn/認為如果外接了cache或squid伺服器要求進行web加速的話，就需要在htttpd.conf里進行設置，當然前提是在安裝apache的時候要激活mod_cache的模塊。此哪圓