仔細觀察一下我們現有的系統，小到一顆CPU，大到一個在線交易系統。任何性能問題都可以通過一種方式有效的解決，這種方式就是緩存。不錯，緩存幾乎可以成為解決性能問題的銀彈，百發百中。緩存的主要目的是降低數據訪問延時，實現手段多種多樣，下面對不同種類的緩存進行介紹。

能想到的最小粒度的緩存恐怕就是CPU的緩存了。CPU不但有緩存，而且将緩存分成了多種級别，如圖1所示，分别是L1、L2和L3 3級緩存。其中L1和L2是一個核心獨享的緩存，而L3是同一顆CPU内的多個核心共享的。圖1架構是目前CPU中最常見的架構，而CPU關于緩存的架構細節比這個還要複雜。多數CPU是将緩存分為指令緩存和數據緩存2中類型的緩存，有些還有一種稱為TLB（translation lookaside buffer)的緩存，用于實現虛拟内存到物理内存的快速轉換。

圖1 CPU緩存架構

CPU并非生而就有緩存，以Intel的CPU為例，其在1992年才在386 CPU中引入L1 Cache。而L3Cache的引入則到2008年才在Core i3中引入。如圖2是不同存儲類型訪問時延的差異，以寄存器訪問為1個時間單位，那麼内存的訪問在100單位左右。也就是說，内存的訪問延時是寄存器的100倍。

圖2 不同存儲訪問性能對比

基于上述原因，在新一代的CPU設計當中增加了緩存模塊，其目的就是降低訪問内存數據的時延。使用Cache提升性能的原理在于數據訪問的局部性特點，分别是區域局部性和時間局部性。

• Spatial Locality：對于剛被訪問的數據，其相鄰的數據在将來被訪問的概率高。
• Temporal Locality：對于剛被訪問的數據，其本身在将來被訪問的概率高。

在操作系統層面很多地方都用到了緩存。而操作系統緩存的原理與CPU緩存基本一緻，也就2個局部特性。在操作系統中最著名的緩存恐怕就是文件系統的頁緩存了吧。同樣參考一下圖2，可以看到訪問磁盤的時延是内存時延的10萬倍，因此Linux操作系統中所有文件系統都采用緩存來提升其讀寫性能。

除了上面内存訪問性能與磁盤訪問性能的差異因素外，另外一個因素是機械磁盤随機訪問與順序訪問的性能差異。以企業級SATA磁盤為例，随機寫的帶寬不到1MB/s，而順序寫可以輕松的達到100MB/s，差異多達100倍。産生如此大差異的原因主要是機械磁盤讀寫數據需要尋址，尋址所消耗的時間占整個請求時間的比例很大。

鑒于上述2個因素的考量，大多數文件系統都實現了基于内存的緩存。這樣，用戶對于文件系統的訪問性能得到了大幅的提升。緩存的主要從兩方面提升訪問文件系統的性能，一方面是降低對磁盤的直接訪問，另外一個方面是将對磁盤的随機訪問盡量轉換為順序訪問。

對于第一個方面，文件系統數據寫入緩存後即認為數據寫入成功，向上層返回結果。由于訪問内存的性能是訪問磁盤性能的10萬倍。因此，性能自然可以得到極大的提升。如圖3所示的上半部分邏輯，寫請求依次将數據寫入緩存中。對于讀請求也有類似的處理，文件系統中稱為預讀，也就是将數據提前讀取到緩存，從而降低訪問磁盤的頻度。

圖3 文件系統頁緩存

對于第二個方面，由于緩存的存在，當從緩存向磁盤刷寫數據的時候以數據的LBA進行排序。這樣能夠降低機械磁盤尋道的時間消耗比例，進而提升系統整體的性能。

在大系統層面我們以Web應用為例介紹從前端到後端的緩存技術。這主要是因為在Web開發領域緩存的應用最為廣泛，非常方便我們了解問題。緩存的技術領域很廣泛，技術的難度也很深，本文無法面面俱到，隻是抛磚引玉。

熟悉前端開發的同學都清楚，一個網站除了動态的内容外，還有很多圖片、JS腳本和CSS樣表等内容。而圖片、JS腳本和CSS等内容一方面量比較大，另外一方面很少變化，除非網站升級。鑒于上述原因，我們是否可以将這些内容緩存到用戶的本地磁盤，這樣當用戶再次訪問網站是就可以直接從本地磁盤加載這些内容，而不需要從經過浩瀚的網絡。

圖4 浏覽器頁面請求

實質上浏覽器已經具備該功能，準确的說不是浏覽器，而是HTTP協議。如圖我們打開浏覽器的調試工具，可以看到請求網頁的很多内容并不會從服務器請求，而是從本地磁盤或者内存獲取。如圖4是請求某個網站頁面時部分内容的情況。可以看到很大一部分并非從服務器獲取。

圖5 Web浏覽器緩存處理流程

從本地獲取有2個非常明顯的好處，一個是頁面的響應時間很快，另外一個是Web服務器的壓力得到有很大的降低。

在HTTP中是通過其響應消息頭來确定是否使用緩存中的内容的，這個消息頭就是Cache-control，當然還要其它一些字段的配合。整個緩存處理的流程還是比較複雜的，需要根據不同的字段作出判斷，以便确定從哪裡獲取内容。如圖是整個浏覽器的處理流程。

圖6是通過浏覽器的調試工具截獲的某東主頁的一個圖片的響應頭内容，從圖中可以看出裡面包含了緩存控制相關的内容。

圖6 Web緩存的HTTP協議

浏覽器緩存的内容博大精深，很難在本篇文章中解釋完全。如果大家想深入的了解這方面的内容，本号推薦大家看看《HTTP權威指南》，理解解釋的非常詳細。

在Web領域一個請求的鍊路可能會非常長，比如我們訪問一個美國的網站，整個通信鍊路會跨越整個太平洋，距離近2萬公裡。即使是陽光也要跑幾十毫秒才能完成這段裡程，而網絡需要經過各種中繼設備，耗時将近200ms。試想，一個網頁通常有上百個元素組成（例如圖片，js腳本等），這樣在中國打開一個美國的網站将消耗多少時間？

解決上述問題最為有效的技術就是CDN（Content Delivery Network，内容分發網絡）技術，該技術通過分部在離最終用戶比較近的邊緣服務器提供更快的服務。以上文網站為例，當用戶從中國訪問美國的網站時，會先從國内的CDN節點獲取内容，如果沒有才會從美國的源服務器獲取内容。因為大部分内容都可以從國内獲取，免去了跨越大洋造成的網絡延時。

圖7 CDN示意圖

圖7是一個CDN的示意圖，其中ORIGINAL SERVER就是源服務器，而EDGE SERVER就是邊緣服務器。從圖中可以看出，終端用戶的訪問路徑。

對于Web服務來說，通常通過關系型數據來存儲數據，而數據庫的數據通常存儲在磁盤中。在高負載場景下數據庫往往會成為性能瓶頸。因此，為了提高整個服務的承載能力，往往在業務服務器和數據庫之間添加一個緩存服務。這個緩存服務的原理其實與上述的CPU緩存或者文件系統緩存有異曲同工之妙。

由于對于一個Web服務來說，80%以上的請求都是讀請求，Web緩存的設計也正是基于這樣一個事實。這些數據完全可以緩存到内存中，從而減少數據庫訪問的負載。由于緩存承載了絕大多數的讀請求，因此整個數據庫的負載也得到很大的降低。

圖8 Web服務緩存

如圖8是使用Redis緩存的Web服務架構，本文隻是一個簡化的架構，實際架構要複雜的多（需要考慮可靠性和承載能力等）。在本架構中業務服務器會根據請求類型優先訪問緩存，并根據策略更新緩存内容。目前使用最多的緩存應該是Redis緩存，大家可以深入了解一下。

本文從微觀到宏觀，從不同的層面介紹了緩存在提升系統性能方面的應用。當然，緩存的應用領域比本文涉及的還要多得多。這裡隻是一個引子，希望大家能夠得到一些啟發，為自己系統的性能優化提供一些思路。

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