緩存和序列化

❶ 什麼叫緩存

所謂的緩存，就是將程序或系統經常要調用的對象存在內存中，一遍其使用時可以快速調用，不必再去創建新的重復的實例。這樣做可以減少系統開銷，提高系統效率。

1、通過文件緩存；顧名思義文件緩存是指把數據存儲在磁碟上，不管你是以XML格式，序列化文件DAT格式還是其它文件格式；

2、內存緩存；也就是創建一個靜態內存區域，將數據存儲進去，例如我們B/S架構的將數據存儲在Application中或者存儲在一個靜態Map中。

3、本地內存緩存；就是把數據緩存在本機的內存中。

4、分布式緩存機制；可能存在跨進程，跨域訪問緩存數據

對於分布式的緩存，此時因為緩存的數據是放在緩存伺服器中的，或者說，此時應用程序需要跨進程的去訪問分布式緩存伺服器。

(1)緩存和序列化擴展閱讀

當我們在應用中使用跨進程的緩存機制，例如分布式緩存memcached或者微軟的AppFabric，此時數據被緩存在應用程序之外的進程中。

每次，當我們要把一些數據緩存起來的時候，緩存的API就會把數據首先序列化為位元組的形式，然後把這些位元組發送給緩存伺服器去保存。

同理，當我們在應用中要再次使用緩存的數據的時候，緩存伺服器就會將緩存的位元組發送給應用程序，而緩存的客戶端類庫接受到這些位元組之後就要進行反序列化的操作了，將之轉換為我們需要的數據對象。

❷ php緩存技術的PHP緩存類型

1、資料庫數據緩存技術：
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。和memcache技術。
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。
常用的資料庫數據緩存技術有：
1.序列化（串列化）緩存
2.JSON緩存
3.XML緩存
4.Array緩存
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，例如smarty模板、thinkphp框架)

❸ java中什麼是序列化,怎麼通俗理解序列化和反序列化

在 Java 中，序列化是指將一個 Java 對象轉換為可以存儲或傳輸的格式的過程。這個過程通常用於持久化對象，即將對象的狀態保存到文件或資料庫中，或在網路上傳輸對象。序列化的一個關鍵目的是使對象能夠在不同平台、不同版本的 Java 虛擬機之間進行交換或存儲，而不會丟失對象的任何狀態信息。

反序列化是序列化的逆過程，即將序列化的數據恢復為原始對象。這個過程需要確保序列化的數據格式與反序列化時使用的類結構相匹配，以便正確地重建對象。

在實際開發中，序列化和反序列化通常用於以下場景：

• 持久化對象：將對象的狀態保存到文件或資料庫，以便在後續需要時恢復對象。


• 網路傳輸：在多台計算機之間傳輸對象，以實現分布式系統或遠程過程調用（RPC）。


• 內存緩存：將對象序列化到內存中，以便快速訪問對象狀態。

序列化協議對應於 TCP/IP 四層模型的應用層。在這個模型中，應用層處理用戶數據的傳輸，而表示層負責數據的格式轉換，這正是序列化和反序列化所做的事情。

常見的序列化協議包括：

• JDK自帶的序列化：實現 Serializable 介面。雖然簡單易用，但效率較低且存在安全漏洞。


• Hessian：一個輕量級、自定義描述的二進制 RPC 協議。


• Kryo：高性能的序列化/反序列化工具，支持 Java 語言，並在 Twitter、Groupon 等公司中有廣泛應用。


• Protobuf（Protocol Buffers）：由 Google 提供，性能優秀，支持多種語言，跨平台。


• Protostuff：基於 Protobuf 的實現，提供更簡易的用法。

在選擇序列化協議時，應考慮以下因素：

• 性能：序列化和反序列化的速度。


• 體積：序列化後數據的大小。


• 易用性：協議的使用復雜度。


• 跨語言支持：如果需要在不同語言之間傳輸數據。

綜上所述，Kryo 是一種性能優秀且成熟的序列化協議，適用於 Java 環境。Protobuf 和 Protostuff 為跨語言應用提供了便利。Hessian 為輕量級的二進制 RPC 協議，適合用於網路通信。在選擇序列化協議時，應根據具體需求和場景選擇最合適的一種。

❹ 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。