上次有同學問過，在第一次加載時緩存都為空，怎麼進行預熱。

單機Web情況下一般使用RunTimeCache，這種情況下：

可以在啟動事件裡面刷新

<pre style="margin:0px; padding:0px; white-space:pre-wrap; overflow-wrap:break-word; font-family:" Courier New" !important; font-size:12px !important; ">void Application_Start(object sender,EventArgs e) { //刷新 } </pre>

另外可以單寫個刷新緩存頁面，上線後手動刷新下或發布時自動調用刷新，再或者由用戶自行觸發。

分布式緩存(redis、memcached)情況下：

比如在幾十台服務器緩存時，單刷滿緩存都需要不少一段時間。

這種預熱就複雜一些，有的會單寫個應用程序去跑，也有的會單寫套框架機制去處理(更智能化)。

其目的是在系統上線之前，所有的緩存都預先加載完畢。

計算機結構中CPU和内存之間一般都配有一級緩存、二級緩存來增加交換速度。

這樣當CPU調用大量數據時，就可避開内存直接從CPU緩存中調用，加快讀取速度。

根據CPU緩存得出多級緩存的特點：

1：每一級緩存中儲存的是下一級緩存的一部分。

2：讀取速度按級别依次遞減，成本也依次遞減，容量依次遞增。

3：當前級别未命中時，才會去下一級尋找。

而在企業應用級開發中，使用多級緩存是同樣的目的及設計，隻是粒度更粗，更靈活。

根據速度依次排列lv1-lv6的緩存類型圖：

3級緩存的命中流程圖例子：

Web應用是天生的多線程開發，對于一些公共資源必須考慮線程安全，為止不得不通過鎖來保證數據的完整性和正确性。

在實際當中一台web服務器至少也得處理成百上千的請求，想一想在業務複雜的處理流程，函數每調用一次都得鎖一下，對服務器也是個不小的浪費。

而通過線程緩存，可以讓當前處理用戶請求的線程隻拿自己需要的數據。

<pre style="margin: 0px; padding: 0px; white-space: pre-wrap; overflow-wrap: break-word; font-family: " Courier New" !important; font-size: 12px !important;" > public static ThreadLocal<UserScore> localUserInfo = new ThreadLocal<UserScore>(); </pre>

借助Net提供的線程本地變量，可以在請求入口去拉取當前用戶的數據。

在之後線程整個生命周期裡面，業務邏輯可以毫無顧慮的使用這些數據，而不需要考慮線程安全。

因為不用重新拿新緩存數據，所以也不用擔心數據撕裂的問題。

其當前線程周期裡面的數據是完整無誤的，隻有用戶第二次發起請求才會重新去拿新數據。

這樣就能提高不少服務器吞吐量，注意要在線程的出口處銷毀數據。

無論是遠程數據庫讀取，還是緩存服務器讀取。避免不了要跨進程，跨網絡通信，有的還跨機房。

而應用程序頻繁讀寫，對Web、DB服務器都是個不小的消耗，速度相較内存也慢的多。

代碼上加鎖、異步，甚至加服務器在内，都不是一個很好的辦法。因為加載速度，對用戶體驗非常重要。

所以在有要求的項目中使用本地内存做二級緩存，是非常有必要的。目的就是1：抗并發，2：加快讀取速度。

有個著名的緩存五分鐘法則法則，就是說如果一個數據頻繁被訪問，那麼就應該放内存中。

舉個例子： 有100并發過來，加鎖會導緻前端99線程等候，這個99線程等候着，其實是一直在消耗Web服務器資源。不加就是緩存雪崩。

如果每分鐘拉取一份緩存，緩存到内存，這樣99線程等候時間極大縮短。

相對于内存，硬盤容量大，速度相較于走網絡還更快。

所以我們完全可以把一些不經常變更，放在内存又比較浪費的數據緩存到本地硬盤。

比如使用sqlite一些文件數據庫，我們很容易做到。

基于内存緩存的redis、memcached等。

基于文件nosql的Casssandra、mongodb等。

redis、memcached是主流的分布式内存緩存，也是應用和DB中間最大的緩存層。

nosql這類的其實不單單隻是做緩存用了，完全用在一些非核心業務的DB層了。

這一層DB主要是緩存由原始數據計算出的結果，從而避免由Web程序通過SQL或在使用中直接計算。

當然也可以把計算好的數據，存儲到redis中當緩存。

多層緩存概念在很多地方都用到過：

1：上面介紹的多級緩存就是一種，把内容根據讀取頻率，分不同的等級、不同的層次進行存儲，頻率越高離查詢越近。

2：還一種多層是緩存索引的做法，類似B樹查找，這樣能提高檢索效率。

3：從架構上來說浏覽器緩存、CDN緩存、反向代理緩存、服務端緩存、也是多層緩存。

在使用上大家根據實際場景，進行各種組合搭配。本篇談的比較理論些，有些内容細節沒展開。

比如分布式緩存的使用，緩存置換策略及算法，緩存過期機制等。

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