网站缓存 | 易学教程

网站技术高速发展的今天，缓存技术已经成为大型网站的一个关键技术，缓存设计好坏直接关系的一个网站访问的速度，以及购置服务器的数量，甚至影响到用户的体验。

　　网站缓存按照存放的地点不同，可以分为客户端缓存、服务端缓存。

客户端缓存

　　客户端缓存又可分为：浏览器缓存、网关或代理服务器缓存

　　网关或代理服务器缓存是将网页缓存中网关服务器上，多用户访问同一个页面时，将直接从网关服务器把页面传送给用户。

　　浏览器缓存是最靠近用户的缓存，如果启用缓存，用户在访问同一个页面时，将不再从服务器下载页面，而是从本机的缓存目录中读取页面，然后再浏览器中展现这个页面。

　　浏览器缓存的控制，可以设置meta标签，可以设置数字，也可以设置时间，如下：

　　HTTP头信息如下：

HTTP/1.1 200 OK
Date: Fri, 30 Oct 1998 13:19:41 GMT
Server: Apache/1.3.3 (Unix)
Cache-Control: max-age=3600, must-revalidate
Expires: Fri, 30 Oct 1998 14:19:41 GMT
Last-Modified: Mon, 29 Jun 1998 02:28:12 GMT

　　不过现在的网站为了保证用户访问到最新的内容，一般很少采用浏览器缓存，取而代之的是更加灵活的服务器缓存。

服务端缓存

服务端缓存分为：页面缓存、数据缓存、数据库缓存

1、页面缓存
　　页面缓存是将动态页面直接生成静态的页面放在服务器端，用户调取相同页面时，静态页面将直接下载到客户端，不再需要通过程序的运行和数据库的访问，大大节约了服务器的负载。
　　早期的网站很多使用发布系统来完成这个功能，在后台发布时将数据和页面模板整合成静态页面，存放在硬盘中。但这样的缺陷很明显，一是后台的程序的编写很复杂，二是缓存的控制只能通过人为的方式来控制，这对一些更新十分频繁的网站就是一个噩梦，网站可能在不停的做缓存的删除和重建。当然后来出现了一些自动更新这些缓存的框架，比如PHP的SMARTY模板技术，可以定义缓存过期的时间，自动去更新这些缓存。这对一些信息发布类网站已经确实适用了。
　　除了整个页面的缓存技术，还有一种技术叫做“网页片段缓存技术”，将页面的部分而不是全部进行缓存。代表作有ESI cache。

2、数据缓存

　　但是当WEB2.0兴起的今天，信息的发布已经不再是管理员统一发布的了，而是所有的用户都在发布信息，用户发布完信息后当然是想看到这些信息，而不是等到缓存时间到刷新后才看到这些数据，于是数据缓存的相关技术也就应运而生了。
比较有名的数据缓存框架有ehcache和 memcached。
　　ehcache有很多缓存的分支（包括页面缓存的模块），但最核心的模块还是它的数据缓存部分，比如，当ehcache和hibernate进行整合时，能将查询出的对象集合放入内存中，下次如果再查询这个查询，将直接从内存中返回这个数据集合，不需要再进行数据库的查询，同时，你可以配置缓存的刷新模式，有read-only，nonstrict-read-write，read-write 几种模式，其中read-only表示缓存是不刷新的（要刷新就只有重启了），nonstrict-read-write表示刷新是不及时的，你可以设置超时的时间去刷新，read-write表示在数据发生变化时缓存都会发生刷新，具体怎么配置可能就要根据具体业务了。
　　Memcached大致的原理也和ehcache 相同，将数据采用键值的形式存放在内存中，使用时可以将查询的md5作为键，查询的结果作为值。相对ehcache而言，memcached是一个工具，ehcache是一个框架，memcached更加底层更加灵活，当然你也要写相应的代码去使用它。
　　这是一张网上的memcached图，说明了memcached在系统中的位置。

　　近几年兴起的NOSQL技术，虽然现在归于数据库的一种，但其本质也是缓存技术和数据库技术的一种融合产物。

　　目前缓存的做法分为两种模式:

内存缓存：缓存数据存放在服务器的内存空间中。
优点：速度快缺点：资源有限

文件缓存：缓存数据存放在服务器的硬盘空间中。
优点：容量大缺点：速度偏慢，尤其在缓存数量巨大时

数据库缓存

　　数据库的缓存一般由数据库提供，比如ORACLE，可以对表建立高速缓存，提高对经常访问的数据的访问速度。

分布式缓存经历了多个发展阶段,由最初的本地缓存到弹性缓存平台直至弹性应用平台[8],目标是朝着构建更好的分布式系统方向发展(如下图所示).

1) 本地缓存:数据存储在应用代码所在内存空间.优点是可以提供快速的数据访问;缺点是数据无法分布式共享,无容错处理.典型的,如Cache4j;

2) 分布式缓存系统:数据在固定数目的集群节点间分布存储.优点是缓存容量可扩展(静态扩展);缺点是扩展过程中需要大量配置,无容错机制.典型的,如 Memcached;

3) 弹性缓存平台:数据在集群节点间分布存储,基于冗余机制实现高可用性.优点是可动态扩展,具有容错能力;缺点是复制备份会对系统性能造成一定影响.典型的,如 Windows Appfabric Caching;

4) 弹性应用平台:弹性应用平台代表了云环境下分布式缓存系统未来的发展方向.简单地讲,弹性应用平台是弹性缓存与代码执行的组合体,将业务逻辑代码转移到数据所在节点执行,可以极大地降低数据传输开销,提升系统性能.典型的,如 GigaSpaces XAP.

1.4 分布式缓存与NoSQL

NoSQL 又称为Not Only Sql,主要是指非关系型、分布式、支持水平扩展的数据库设计模式.NoSQL 放弃了传统关系型数据库严格的事务一致性和范式约束,采用弱一致性模型.相对于NoSQL 系统,传统数据库难以满足云环境下应用数据的存储需求,具体体现在以下3 个方面:

1) 根据CAP 理论,一致性(consistency)、可用性(availability)和分区容错(partition tolerance)这3 个要素最多同时满足两个,不可能三者兼顾.对云平台中部署的大量Web 应用而言,数据可用性与分区容错的优先级通常更高,所以一般会选择适当放松一致性约束.传统数据库的事务一致性需求制约了其横向伸缩与高可用技术的实现;

2) 传统数据库难以适应新的数据存储访问模式.Web 2.0 站点以及云平台中存在大量半结构化数据,如用户Session 数据、时间敏感的事务型数据、计算密集型任务数据等,这些状态数据更适合以Key/Value 形式存储,不需要RDBMS 提供的复杂的查询与管理功能;

3) NoSQL 提供低延时的读写速度,支持水平扩展,这些特性对拥有海量数据访问请求的云平台而言是至关重要的.传统关系型数据无法提供同样的性能,而内存数据库容量有限且不具备扩展能力.分布式缓存作为NoSQL 的一种重要实现形式,可为云平台提供高可用的状态存储与可伸缩的应用加速服务,与其他NoSQL 系统间并无清晰的界限.平台中应用访问与系统故障均具有不可预知性,为了更好地应对这些挑战,应用软件在架构时通常采用无状态设计,大量状态信息不再由组件、容器或平台来管理,而是直接交付给后端的分布式缓存服务或NoSQL 系统.

1.5 分布式缓存与极限事务处理

随着云计算与 Web 2.0 的进一步发展,许多企业或组织时常会面对空前的需求:百万级的并发用户访问、每秒数以千计的并发事务处理、灵活的弹性与可伸缩性、低延时及7×24×365 可用性等.传统事务型应用面临极限规模的并发事务处理,出现了极限事务处理型应用,典型的有铁路售票系统.Wikipedia 认为,极限事务处理是每秒多于500 事务或高于10 000 次并发访问的事务处理[12].Gartner 将极限事务处理(extreme transactionprocessing,简称XTP)定义为一种为事务型应用的开发、部署、管理和维护供支持的应用模式,特点是对性能、可扩展性、可用性、可管理性等方面的极限需求.Gartner 在其报告中预测指出,极限事务处理型应用的规模将由2005 年的10%提升至2010 年的20%,极限事务处理技术是未来5 年~10 年的热点技术.极限事务处理的引入,无疑给传统Web 三层架构带来了新的挑战.即,如何在廉价的、标准化的硬件和软件平台之上,对大容量、业务关键型的事务处理应用提供良好的支撑.分布式缓存作为一种关键的XTP 技术,可为事务型应用提供高吞吐率、低延时的技术解决方案.其延迟写(write-behind)机制可提供更短的响应时间,同时极大地降低数据库的事务处理负载,分阶段事件驱动架构(staged event-driven architecture)可以支持大规模、高并发的事务处理请求.此外,分布式缓存在内存中管理事务并提供数据的一致性保障,采用数据复制技术实现高可用性,具有较优的扩展性与性能组合.

总结

　　究竟怎样去使用缓存，使用哪一层次的缓存，是由网站本身的具体业务来决定的。缓存技术的一个原则是：让数据更靠近用户。缓存技术是一门博大精深的艺术，我也是只知些皮毛。

来源：https://www.cnblogs.com/Evil-Rebe/p/5844448.html

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