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Cache

发表于: 2006-08-30   作者:crownquartz   来源:转载   浏览:
摘要: 下面列出Cache的基本特性。 1. 时间记录 数据进入Cache的时间。 2. timeout过期时间 Cache里面的数据多久过期 3. Eviction Policy 清除策略 Cache满了之后,根据什么策略,应该清除哪些数据。 比如,最不经常被访问的数据,最久没有访问到的数据。 4. 命中率 Cache的数据被选中的比率 5. 分级Cache 有些C
下面列出Cache的基本特性。
1. 时间记录
数据进入Cache的时间。

2. timeout过期时间
Cache里面的数据多久过期

3. Eviction Policy 清除策略
Cache满了之后,根据什么策略,应该清除哪些数据。
比如,最不经常被访问的数据,最久没有访问到的数据。

4. 命中率
Cache的数据被选中的比率

5. 分级Cache
有些Cache有分级的概念。比如,几乎所有的Cache都支持Region分区的概念。可以指定某一类的数据存放在特定的Region里面。JBoss Cache可以支持更多的级别。

6. 分布式Cache
分布在不同计算机上的Cache

7. 锁,事务,数据同步
一些Cache提供了完善的锁,事务支持。

过期数据
Cache可以用在任何地方,比如,页面缓存。但Cache的最常用场景是用在ORM中,比如,Hibernate,JDO,JPA中。
ORM Cache的使用方法有个原则——不要把没有Commit的修改数据放入到缓存中。这是为了防止Read Dirty。
数据库事务分为两种,一种是读事务,不修改数据,一种是写事务,修改数据。
写事务的操作流程如下:
db.commt();
cache.remove(key); // 这一步操作,清除了Cache数据,也记录了一个时间removeTime。

读事务的操作流程如下:
readTime = current time;
data = cache.get(key);
if(data is null){
data = db.load(key);
cache.put(key, data, readTime); // 这里要readTime传进去
}

这里需要注意的是put的时候,需要readTime这个参数。
这个readTime要和上一次的removeTime进行比较。
如果readTime > removeTime,这个put才能成功,数据才能够进入缓存。
这是为了保证不把过期数据放入到Cache中,及时反映数据库的变化。

另外,需要注意的是,cache.remove(key); 这个事件需要传播到Cluster其他计算机,通知它们清理缓存。
为什么需要这个通知?
一定要注意,这不是为了避免并发修改冲突。并发修改冲突的避免需要引入乐观锁版本控制机制。
有可能存在这样的误解,认为有了乐观锁版本控制机制,就不需要Cache.remove通知了。这是不对的。
Cache.remove通知的主要目的是,保证缓存能够及时清理过期数据,反映数据的变化,保证大部分时间内,应用程序显示给用户的不是过期数据。
另外,db.commt(); cache.remove(key); 这两步调用之间,有很小的可能发生另外的事务。这段极小的时间内,可能无法保证Read Committed,可能出现很短期的过期数据。
为什么说很短期,因为紧接着的Cache.remove就会清理过期数据。
如果偏执到这种程度,这么短期的几乎不可能发生的小概率事件,都不能容忍,那么可以,db.commt()之前,给Cache加一个悲观锁,不让别的事务,把数据Put进入Cache,就可以防止这个小概率、微影响的事件。
JBoss Cache和Tangosol就提供了这类鸡肋一般的悲观锁机制。典型的开发资源配置不当,有用的需要的不做,没用的功能使劲做。

ORM Query Cache
ORM Cache一般分为两种。一种是ID Cache(ORM文档中称为二级Cache),用来存放Entity ID对应的Entity对象;一种是Query Cache,用来存放一条查询语句对应的查询结果集。
ID Cache非常直观,如同上述讲述的,一般是一个Entity Class对应一个Region,Entity存放到对应的Region里面。
Query Cache比较复杂,而且潜在作用很大,值得仔细讲解。
现有的ORM对Query Cache的支持并不是很理想。
比如,Hibernate把整个结果集直接放在Query Cache中。这样,有任何风吹草动,发生了任何数据库的写操作,Query Cache都需要清空。
有一种比较好的做法,把ID List存放在Query Cache中,每次获取的时候,先获取ID List,然后根据ID List获取Entity List。Query Cache根据Query涉及到的Table Name来进行清理,一旦发生对这些Table Name的修改操作,就可以根据不同情况,清理Query Cache。
比如,select t2.* from t1, t2 where t1.id = t2.foreign_id and t1.name = ‘a’
那么insert into t1, delete from t1, insert into t2, delete from t2都会清除这条Query Cache。
同样的 update t1 set name = … 这样的语句也会清除这条Query Cache。
Hibernate为什么不这么做,因为Query Cache的情况比较复杂。也许选择的结果集并不是只有一个Entity类型,也许只是几个字段。
这个地方,如果细分,还是有很多功夫可以做的。而且也很值得花功夫做,因为Query Cache对于性能的提高,有很大作用。

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