列表页缓存
大的电商网站页面一般都是从缓存里面读取过来的，页面更新快的缓存时间比较短。
搜索页面建议是不加缓存，或者缓存时间极短。因为用户关键词很难确定，或许高频词会缓存一些，这些就得看网站的部署策略了，缓存策略只是解决了数据库访问的压力
除了页面缓存之外，数据库还需要定时更新索引，索引的更新才是决定页面最终命中效果的关键，大的电商网站索引创建会很耗时，所以需要相对较长的时间才会更新一下索引系统
⑵ 谷歌浏览器怎么查看缓存
谷歌浏览器查看缓存步骤如下：
1、在电脑桌面上面点击Chrome图标，启动浏览器。
⑶ 数据库缓存依赖可以用在列表的分页上吗
一种是使用本地缓存、另一种是分级缓存。这里谈一谈原设计的缺陷，分级缓存中我提出来通过确定两个不同size的缓存块来缓存两种级别的数据，这里带来一些问题：size的大小难以确定、为了避免边界问题大缓存数据包含了小缓存数据这就带来了缓存数据的冗余（这背离了我们设计的初衷）。针对这些问题我们又在原有基础上结合了应用场景的特殊性修改分级缓存为分页缓存（因为对数据列表的访问往往都是伴随分页需求的），将数据库中原始数据中较常使用部分按照固定大小的页进行缓存，服务端根据客户端分页的数据请求到相应的缓存页内查找数据进行填充。采用分页缓存一方面解决了缓存数据冗余的问题，也不用关注分级的边界，虽然相比分级缓存，分页的内容要零散一些，但是总体上而言灵活性要更高。这里谈谈为什么采用固定大小页进行缓存而不是按照客户端分页请求来缓存结果？如果服务端根据客户端分页请求进行缓存这种耦合关系会导致缓存命中率的下、降性能降低，特别是多类型客户端就更糟糕了。按照固定大小页进行缓存类似与MVC模式中将处理逻辑与显示逻辑解耦的思想，服务端的缓存不要依赖客户端，一方面提高了缓存命中率同时也为缓存清理提供了遍历。
⑷ 如何使用缓存
缓存是分层次的，下面是计算机缓存山：
cpu缓存策略：
寄存器中计算数据，而数据存储在内存中，由于cpu和内存之间的性能逐渐增大，系统设计者在cpu和内存之间插入了3层的高速缓存。高速缓存有三个层级，就是整个计算机缓存系统的一个小缩影。