缓存实现
大致为两种措施：
一、脚本同步：
1、自己写脚本将数据库数据写入到redis/memcached。
2、这就涉及到实时数据变更的问题（mysql row binlog的实时分析），binlog增量订阅Alibaba 的canal ，以及缓存层数据 丢失/失效 后的数据同步恢复问题。
二、业务层实现：
1、先读取nosql缓存层，没有数据再读取mysql层，并写入数据到nosql。
2、nosql层做好多节点分布式（一致性hash），以及节点失效后替代方案（多层hash寻找相邻替代节点），和数据震荡恢复了。
❷ web缓存有哪几种方式
1 应用程序实现的动态页面缓存
应用程序把动态文件生成的html文件缓存到文件服务器，以后用户请求动态文件，直接从文件服务器加载对应的静态缓存的html文件返回给用户，这里面主要节省了动态语言的执行时间和数据库访问时间。但是会增加了缓存框架的加载和缓存查找的时间。
2 把解释执行的开发语言编译成为目标代码
这个主要把解释执行的高级语言，例如java，php直接编译成为平台相关的目标代码，汇编代码。在java里面，比较着名的就是即时编译器（JIT），其他的语言也要类似的机制。这里面主要节省了就是解释执行代码的时间。这个会增加即时编译的时间。
3 利用反向代理服务器的缓存
利用类似nginx的反向代理服务器，对请求的url对应的输出的进行缓存。这个缓存和应用程序实现的动态页面缓存类似，只不过用反向代理充当了应用程序的缓存实现。主要节省了动态余元执行时间和数据库访问时间。
4 客户端浏览器缓存
客户端浏览器缓存主要是通过在http头部增加
Last-Modified,If-Modified-Since,Expires,Cache-Control等标识，和服务器进行协商，是否是采用客户的本机缓存来实现。
其中这里面也会分为三种方式
1 通过Last-Modified，If-Modified-Since方式和服务器通信，客户发出http请求中包含If-Modified-Since，如果服务器端代码没有修改，服务器端返回302响应代码的请求响应头（内容不返回）客户端则直接用本机缓存的内容缓存显示结果。相当于节省了服务器执行代码时间以及数据传输时间。
2 通过Expires,Cache-Control控制，客户端发现如果上次请求的页面还未过期，通过Expires或者Cache-Control进行辨别，则直接显示本机缓存的内容，不与服务器进行通信。
总结一下：1 一般的高并发的应用程序，都在web层采用了以上几种缓存，一般静态资源（图片，js，css）都会采用nginx反向代理+客户端缓存来实现。
2 对于门户网站，尤其是首页的新闻，一般都会缓存起来，可以通过反向代理也可以通过应用程序缓存实现方式
3 对于下载或者视频网站，由于数据传输比较大，直接采用浏览器本地缓存实现。
❸ Hibernate缓存如何实现
事务提交后，一级缓存中的数据会被更新到数据库，如果二级缓存设置为读写，那么这份数据会同时更新到二级缓存
缓存是介于应用程序和物理数据源之间，其作用是为了降低应用程序对物理数据源访问的频次，从而提高了应用的运行性能。缓存内的数据是对物理数据源中的数据的复制，应用程序在运行时从缓存读写数据，在特定的时刻或事件会同步缓存和物理数据源的数据。
缓存的介质一般是内存，所以读写速度很快。但如果缓存中存放的数据量非常大时，也会用硬盘作为缓存介质。缓存的实现不仅仅要考虑存储的介质，还要考虑到管理缓存的并发访问和缓存数据的生命周期。
Hibernate的缓存包括Session的缓存和SessionFactory的缓存，其中SessionFactory的缓存又可以分为两类：内置缓存和外置缓存。Session的缓存是内置的，不能被卸载，也被称为Hibernate的第一级缓存。SessionFactory的内置缓存和Session的缓存在实现方式上比较相似，前者是SessionFactory对象的一些集合属性包含的数据，后者是指Session的一些集合属性包含的数据。SessionFactory的内置缓存中存放了映射元数据和预定义SQL语句，映射元数据是映射文件中数据的拷贝，而预定义SQL语句是在Hibernate初始化阶段根据映射元数据推导出来，SessionFactory的内置缓存是只读的，应用程序不能修改缓存中的映射元数据和预定义SQL语句，因此SessionFactory不需要进行内置缓存与映射文件的同步。SessionFactory的外置缓存是一个可配置的插件。在默认情况下，SessionFactory不会启用这个插件。外置缓存的数据是数据库数据的拷贝，外置缓存的介质可以是内存或者硬盘。SessionFactory的外置缓存也被称为Hibernate的第二级缓存。
Hibernate的这两级缓存都位于持久化层，存放的都是数据库数据的拷贝，那么它们之间的区别是什么呢？为了理解二者的区别，需要深入理解持久化层的缓存的两个特性：缓存的范围和缓存的并发访问策略。
持久化层的缓存的范围
缓存的范围决定了缓存的生命周期以及可以被谁访问。缓存的范围分为三类。
1 事务范围：缓存只能被当前事务访问。缓存的生命周期依赖于事务的生命周期，当事务结束时，缓存也就结束生命周期。在此范围下，缓存的介质是内存。事务可以是数据库事务或者应用事务，每个事务都有独自的缓存，缓存内的数据通常采用相互关联的的对象形式。
2 进程范围：缓存被进程内的所有事务共享。这些事务有可能是并发访问缓存，因此必须对缓存采取必要的事务隔离机制。缓存的生命周期依赖于进程的生命周期，进程结束时，缓存也就结束了生命周期。进程范围的缓存可能会存放大量的数据，所以存放的介质可以是内存或硬盘。缓存内的数据既可以是相互关联的对象形式也可以是对象的松散数据形式。松散的对象数据形式有点类似于对象的序列化数据，但是对象分解为松散的算法比对象序列化的算法要求更快。
3 集群范围：在集群环境中，缓存被一个机器或者多个机器的进程共享。缓存中的数据被复制到集群环境中的每个进程节点，进程间通过远程通信来保证缓存中的数据的一致性，缓存中的数据通常采用对象的松散数据形式。
对大多数应用来说，应该慎重地考虑是否需要使用集群范围的缓存，因为访问的速度不一定会比直接访问数据库数据的速度快多少。
持久化层可以提供多种范围的缓存。如果在事务范围的缓存中没有查到相应的数据，还可以到进程范围或集群范围的缓存内查询，如果还是没有查到，那么只有到数据库中查询。事务范围的缓存是持久化层的第一级缓存，通常它是必需的；进程范围或集群范围的缓存是持久化层的第二级缓存，通常是可选的。
持久化层的缓存的并发访问策略
当多个并发的事务同时访问持久化层的缓存的相同数据时，会引起并发问题，必须采用必要的事务隔离措施。
在进程范围或集群范围的缓存，即第二级缓存，会出现并发问题。因此可以设定以下四种类型的并发访问策略，每一种策略对应一种事务隔离级别。
事务型：仅仅在受管理环境中适用。它提供了Repeatable Read事务隔离级别。对于经常被读但很少修改的数据，可以采用这种隔离类型，因为它可以防止脏读和不可重复读这类的并发问题。
读写型：提供了Read Committed事务隔离级别。仅仅在非集群的环境中适用。对于经常被读但很少修改的数据，可以采用这种隔离类型，因为它可以防止脏读这类的并发问题。
非严格读写型：不保证缓存与数据库中数据的一致性。如果存在两个事务同时访问缓存中相同数据的可能，必须为该数据配置一个很短的数据过期时间，从而尽量避免脏读。对于极少被修改，并且允许偶尔脏读的数据，可以采用这种并发访问策略。
只读型：对于从来不会修改的数据，如参考数据，可以使用这种并发访问策略。
事务型并发访问策略是事务隔离级别最高，只读型的隔离级别最低。事务隔离级别越高，并发性能就越低。
什么样的数据适合存放到第二级缓存中？
1 很少被修改的数据
2 不是很重要的数据，允许出现偶尔并发的数据
3 不会被并发访问的数据
4 参考数据
不适合存放到第二级缓存的数据？
1 经常被修改的数据
2 财务数据，绝对不允许出现并发
3 与其他应用共享的数据。
Hibernate的二级缓存
如前所述，Hibernate提供了两级缓存，第一级是Session的缓存。由于Session对象的生命周期通常对应一个数据库事务或者一个应用事务，因此它的缓存是事务范围的缓存。第一级缓存是必需的，不允许而且事实上也无法比卸除。在第一级缓存中，持久化类的每个实例都具有唯一的OID。
第二级缓存是一个可插拔的的缓存插件，它是由SessionFactory负责管理。由于SessionFactory对象的生命周期和应用程序的整个过程对应，因此第二级缓存是进程范围或者集群范围的缓存。这个缓存中存放的对象的松散数据。第二级对象有可能出现并发问题，因此需要采用适当的并发访问策略，该策略为被缓存的数据提供了事务隔离级别。缓存适配器用于把具体的缓存实现软件与Hibernate集成。第二级缓存是可选的，可以在每个类或每个集合的粒度上配置第二级缓存。
Hibernate的二级缓存策略的一般过程如下：
1) 条件查询的时候，总是发出一条select * from table_name where …. （选择所有字段）这样的SQL语句查询数据库，一次获得所有的数据对象。
2) 把获得的所有数据对象根据ID放入到第二级缓存中。
3) 当Hibernate根据ID访问数据对象的时候，首先从Session一级缓存中查；查不到，如果配置了二级缓存，那么从二级缓存中查；查不到，再查询数据库，把结果按照ID放入到缓存。
4) 删除、更新、增加数据的时候，同时更新缓存。
Hibernate的二级缓存策略，是针对于ID查询的缓存策略，对于条件查询则毫无作用。为此，Hibernate提供了针对条件查询的Query缓存。
Hibernate的Query缓存策略的过程如下：
1) Hibernate首先根据这些信息组成一个Query Key，Query Key包括条件查询的请求一般信息：SQL, SQL需要的参数，记录范围（起始位置rowStart，最大记录个数maxRows)，等。
2) Hibernate根据这个Query Key到Query缓存中查找对应的结果列表。如果存在，那么返回这个结果列表；如果不存在，查询数据库，获取结果列表，把整个结果列表根据Query Key放入到Query缓存中。
3) Query Key中的SQL涉及到一些表名，如果这些表的任何数据发生修改、删除、增加等操作，这些相关的Query Key都要从缓存中清空.
❹ android中内存缓存是如何实现的
每一个线程都会启动一个JVM。同时分配固定大小的物理内存，缓存就是指将暂时不用的数据放在物理内存上。等待条用。JVM的清理缓存使用的是堆栈管理模式，当在堆里找不到对应的栈值，就会清理掉这个对象。这样就可以扩大内存的控件。缓存就是指将创建的数据放在堆里，然后给一个栈值给你调用，如果栈满了就会顶掉一定的栈值（或者主动清理），那么堆就会被JVM的JC清理掉，重点，堆栈管理
❺ java 缓存机制 实现的原理
简单来说，就是将数据在内存里面保存着，下次需要，从内存某个位置获取，而不是从源位置获取
❻ ehcache java 对象缓存怎么实现
1.技术背景：
系统缓存是位于应用程序与物理数据源之间，用于临时存放复制数据的内存区域，目的是为减少应用程序对物理数据源访问的次数，从而提高应用程序的运行性能。缓存设想内存是有限的，缓存的时效性也是有限的，所以可以设定内存数量的大小可以执行失效算法，可以在内存满了的情况下，按照最少访问等算法将缓存直接移除或切换到硬盘上。
Ehcache从Hibernate发展而来，逐渐涵盖了Cache界的全部功能，是目前发展势头最好的一个项目，具有快速、简单、低消耗、扩展性强、支持对象或序列化缓存，支持缓存或元素的失效，提供LRU、LFU和FIFO缓存策略，支持内存缓存和硬盘缓存和分布式缓存机制等特点。其中Cache的存储方式为内存或磁盘（ps：无须担心容量问题）
2.EhCahe的类层次介绍：
主要分为三层，最上层是CacheManager，它是操作Ehcache的入口。可以通过CacheManager.getInstance()获得一个单子的CacheManager，或者通过CacheManager的构造函数创建一个新的CacheManager。每个CacheManger都管理多个Cache。每个Cache都以一种类Hash的方式，关联多个Element。Element就是我们用于存放缓存内容的地方。
3.环境搭建：
很简单只需要将ehcache-2.1.0-distribution.tar.gz和ehcache-web-2.0.2-distribution.tar.gz挤压的jar包放入WEB-INF/lib下。
再创建一个重要的配置文件ehcache.xml，可以从ehcache组件包中拷贝一个，也可以自己建立一个，需要放到classpath下，一般放于/WEB-INF/classed/ehcache.xml；具体的配置文件可以网上搜一下
4.实际运用
一个网站的首页估计是被访问次数最多的，我们可以考虑给首页做一个页面缓存；
缓存策略：应该是某个固定时间之内不变的，比如说2分钟更新一次，以应用结构page-filter-action-service--db为例。
位置：页面缓存做到尽量靠近客户的地方，就是在page和filter之间，这样的优点就是第一个用户请求后，页面被缓存，第二个用户在请求，走到filter这个请求就结束了，需要在走到action-service--db，好处当然是服务器压力大大降低和客户端页面响应速度加快。
首页页面缓存存活时间定为2分钟，也就是参数timeToLiveSeconds（缓存的存活时间）应该设置为120，同时timeToIdleSeconds（多长时间不访问缓存，就清楚该缓存）最好也设为2分钟或者小于2分钟。
接着我们来看一下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>
将上述代码加入到web.xml，那么当打开首页时，你会发现2分钟才会有一堆sql语句出现在控制台，也可以调整为5分钟，总之一切尽在掌控之中。
当然，如果你像缓存首页的部分内容时，你需要使用这个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>
如此我们将jsp页面通过jsp：include到其他页面，这样就做到了页面局部缓存的效果，这一点貌似没有oscache的tag好用。
此外cachefilter中还有一个特性，就是gzip，也就是缓存中的元素是被压缩过的，如果客户端浏览器支持压缩的话，filter会直接返回压缩过的流，这样节省了带宽，把解压的工作交给了客户端浏览即可，当然如果客户端不支持gzip，那么filter会把缓存的元素拿出来解压后在返回给客户端浏览器（大多数爬虫是不支持gzip的，所以filter也会解压后在返回流）。
总之，Ehcache是一个非常轻量级的缓存实现，而且从1.2之后支持了集群，而且是hibernate默认的缓存provider，本文主要介绍Ehcahe对页面缓存的支持，但是它的功能远不止如此，要用好缓存，对J2ee中缓存的原理、适用范围、适用场景等等都需要比较深刻的理解，这样才能用好用对缓存。
为了大家通过实际例子加深了解与场景运用，在奉献一个实例：
*在Spring中运用EhCache
适用任意一个现有开源CacheFramework，要求可以Cache系统中service或者DAO层的get/find等方法返回结果，如果数据更新（适用了Create/update/delete），则刷新cache中相应的内容。
根据需求，计划适用SpringAOP+enCache来实现这个功能，采用ehCache原因之一就是Spring提供了enCache的支持，至于为何仅仅支持ehcache而不支持oscache和jbosscache就无从得知了。
AOP少不了拦截器，先创建一个实现了MethodInterceptor接口的拦截器，用来拦截Service/DAO的方法调用，拦截到方法后，搜索该方法的结果在cache中是否存在，如果存在，返回cache中结果，如果不存在返回数据库查询结果，并将结果返回到缓存。
,InitializingBean
{
privatestaticfinalLoglogger=LogFactory.getLog(MethodCacheInterceptor.class);
privateCachecache;
publicvoidsetCache(Cachecache){
this.cache=cache;
}
publicMethodCacheInterceptor(){
super();
}
/**
*拦截Service/DAO的方法，并查找该结果是否存在，如果存在就返回cache中的值，
*否则，返回数据库查询结果，并将查询结果放入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();
}
/**
*获得cachekey的方法，cachekey是Cache中一个Element的唯一标识
*cachekey包括包名+类名+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，检查cache是否为空
*/
publicvoidafterPropertiesSet()throwsException{
Assert.notNull(cache,"Needacache.PleaseusesetCache(Cache)createit.");
}
}
上面的代码可以看到，在方法invoke中，完成了搜索cache/新建cache的功能
随后，再建立一个拦截器MethodCacheAfterAdvice，作用是在用户进行create/update/delete操作时来刷新、remove相关cache内容，这个拦截器需要实现AfterRetruningAdvice接口，将会在所拦截的方法执行后执行在afterReturning（objectarg0，Methodarg1，Object[]arg2,objectarg3)方法中所预定的操作
,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.");
}
}
该方法获取目标class的全名，如：com.co.cache.test.TestServiceImpl，然后循环cache的keylist，刷新/removecache中所有和该class相关的element。
接着就是配置encache的属性，如最大缓存数量、cache刷新的时间等等。
<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>
这里需要注意的是defaultCache定义了一个默认的cache，这个Cache不能删除，否则会抛出Nodefaultcacheisconfigured异常。另外由于使用拦截器来刷新Cache内容，因此在定义cache生命周期时可以定义较大的数值，timeToIdleSeconds="30000000",timeToLiveSeconds="6000000"，好像还不够大？
然后再将Cache和两个拦截器配置到Spring的配置文件cache.xml中即可，需要创建两个“切入点”，分别用于拦截不同方法名的方法。在配置application.xml并且导入cache.xml。这样一个简单的Spring+Encache框架就搭建完成。
❼ 如何实现hibernate的缓存机制
为了提高系统性能，hibernate也使用了缓存机制。在hibernate框架中，主要包含两个方面的缓存，一级缓存和二级缓存。hibernate缓存的作用主要表现在以下两个方面： 1) 通过主键(ID)加载数据的时候 .2) 延迟加载中。
一级缓存：hibernate的一级缓存是由session提供的，因此它只存在session的生命周期中。也就是说session关闭的时候该
session所管理的一级缓存也随之被清除。hibernate的一级缓存是session所内置的，默认开启，不能被卸载，也不能进行任何配置。在缓
存中的对象,具有持久性,session对象负责管理.一级缓存的优点是使用同一个session对象多次查询同一个数据对象,仅对数据库查询一次。一级
缓存采用的是Key-Value的MAP方式来实现的。在缓存实体对象时，对象的主关键字ID是MAP的Key，实体对象就是对象的值。所以说一级缓存是
以实体对象为单位进行存储的。访问的时候使用的是主键关键字ID。一级缓存使用的是自动维护的功能。但可以通过session提供的手动方法对一级缓存的
管理进行手动干预。evict()方法用于将某个对象从session的一级缓存中清除。clear()方法用于将session缓存中的方法全部清除。
二级缓存：二级缓存的实现原理与一级缓存是一样的。也是通过Key-Value的Map来实现对对象的缓存。二级缓存是作用在
SessionFactory范围内的。因此它它可被所有的Session对象所共享。需要注意的是放入缓存中的数据不能有第三方的应用对数据进行修改。
二级缓存默认关闭，需要程序员手动开启。首先导入ehcache.jar二级缓存包。然后，在src下添加ehcache.xml配置，同时，在
hibernate.cfg.xml中启用二级缓存<property
name="hibernate.cache.use_second_level_cache">
true</property><property
name="hibernate.cache.provider_class">
net.sf.ehcache.hibernate.EhCacheProvider</property>。第三：指定使用二级缓存缓存哪
种类型的对象，在hbm.xml中添加<cache region="sampleCache1" usage="read-only"/>
❽ android文件缓存的方法具体怎么实现
你好，你想缓存什么？如果是缓存图片。。在第一次下载的时候，保存到SD卡，下次下载前从SD读取同名文件，如果存在就直接从文件读取，这样就实现了缓存。谢谢。
❾ 常用的缓存技术
第一章 常用的缓存技术
1、常见的两种缓存
本地缓存：不需要序列化，速度快，缓存的数量与大小受限于本机内存
分布式缓存：需要序列化，速度相较于本地缓存较慢，但是理论上缓存的数量与大小无限（因为缓存机器可以不断扩展）
2、本地缓存
Google guava cache：当下最好用的本地缓存
Ehcache：spring默认集成的一个缓存，以spring cache的底层缓存实现类形式去操作缓存的话，非常方便，但是欠缺灵活，如果想要灵活使用，还是要单独使用Ehcache
Oscache：最经典简单的页面缓存
3、分布式缓存
memcached：分布式缓存的标配
Redis：新一代的分布式缓存，有替代memcached的趋势
3.1、memcached
经典的一致性hash算法
基于slab的内存模型有效防止内存碎片的产生（但同时也需要估计好启动参数，否则会浪费很多的内存）
集群中机器之间互不通信（相较于Jboss cache等集群中机器之间的相互通信的缓存，速度更快<--因为少了同步更新缓存的开销，且更适合于大型分布式系统中使用）
使用方便（这一点是相较于Redis在构建客户端的时候而言的，尽管redis的使用也不困难）
很专一（专做缓存，这一点也是相较于Redis而言的）
3.2、Redis
可以存储复杂的数据结构（5种）
strings-->即简单的key-value，就是memcached可以存储的唯一的一种形式，接下来的四种是memcached不能直接存储的四种格式（当然理论上可以先将下面的一些数据结构中的东西封装成对象，然后存入memcached，但是不推荐将大对象存入memcached，因为memcached的单一value的最大存储为1M，可能即使采用了压缩算法也不够，即使够，可能存取的效率也不高，而redis的value最大为1G）
hashs-->看做hashTable
lists-->看做LinkedList
sets-->看做hashSet，事实上底层是一个hashTable
sorted sets-->底层是一个skipList
有两种方式可以对缓存数据进行持久化
RDB
AOF
事件调度
发布订阅等
4、集成缓存
专指spring cache，spring cache自己继承了ehcache作为了缓存的实现类，我们也可以使用guava cache、memcached、redis自己来实现spring cache的底层。当然，spring cache可以根据实现类来将缓存存在本地还是存在远程机器上。
5、页面缓存
在使用jsp的时候，我们会将一些复杂的页面使用Oscache进行页面缓存，使用非常简单，就是几个标签的事儿；但是，现在一般的企业，前台都会使用velocity、freemaker这两种模板引擎，本身速度就已经很快了，页面缓存使用的也就很少了。
总结：
在实际生产中，我们通常会使用guava cache做本地缓存+redis做分布式缓存+spring cache就集成缓存（底层使用redis来实现）的形式
guava cache使用在更快的获取缓存数据，同时缓存的数据量并不大的情况
spring cache集成缓存是为了简单便捷的去使用缓存（以注解的方式即可），使用redis做其实现类是为了可以存更多的数据在机器上
redis缓存单独使用是为了弥补spring cache集成缓存的不灵活
就我个人而言，如果需要使用分布式缓存，那么首先redis是必选的，因为在实际开发中，我们会缓存各种各样的数据类型，在使用了redis的同时，memcached就完全可以舍弃了，但是现在还有很多公司在同时使用memcached和redis两种缓存。
❿ 11.33数据缓存的好处是什么，如何实现数据缓存
数据库缓存的作用是只在数据第一次被访问时才从数据库中读取数据，将数据放在存储介质中，以后查询相同的数据则直接从存储介质（内存）中返回，这样速度有明显的提升。
为了更好的使用数据缓存，应注意以下几点：
1、如果一个实体标记了缓存属性，则无论该类是 通过ID查询还是其它方式的查询得到的结果，都会自动缓存。 所以，不必担心结果是否能够按照预期的需要缓存。
2、查询缓存如何使用？ 在CastleActiveRecord中的查询类没有提供对查询缓存的支持，只能使用NHibernate的查询才可以，例子如上所述。
3、缓存的性能，缓存在一定程度上可以提高应用的性能，但需要正确使用，如果使用不慎，缓存反而成为负担，比如，在应用中如果使用NHibernate.Caches.Prevalence 作为缓存提供程序，如果数据量大，它要在指定目录下写入缓存文件，IO消耗相当大，虽然数据库访问少了，但是应用的IO却增长，还不如不使用缓存。因此，使用缓存时应尽量避免使用文件型缓存，应使用内存型缓存。
4、缓存的策略。查询缓存应只对只读性数据进行缓存，如果是经常读写的数据，可能造成数据不一致，至于造成数据不一致的原因没有花时间根究。
5、如果实体有继承关系，必须在被继承的类上也标记使用 缓存，否则，子类的缓存无效。
6、如果对查询进行缓存，必须实体也要标记缓存，否则查询缓存无效。