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  • PHP常用缓存技术的总结
    万次阅读
    2017-07-01 18:23:53
    1、全页面静态化缓存:将页面全部生成为HTML静态页面,用户访问时直接访问静态页面,不走PHP服务器的解析流程。此种方式在CMS系统中比较常见,如dedecms。
    实现方法:输出缓存
    ob_start()--打开“输出控制缓冲”;
    some code --要运行的代码;
    $content=ob_get_contents()--返回“输出缓冲区的内容”;
    some code --使用file_put_contents()等函数将返回的数据写入HTML文件;
    ob_clearn()--清空“输出缓冲区”;

    2、页面部分缓存:将页面中不常变动的部分进行静态化缓存,而经常变化的部分不缓存,最后组装在一起显示;可以使用类似ob_get_contents()的方式实现,也可以利用类似ESI之类的页面片段缓存策略,使其用来做动态页面中相对静态的片段部分的缓存。该缓存方式常用与商城中的商品页。

    3、数据缓存:缓存数据的一种方式。比如,商城中的某个商品信息,当用商品id去请求时,就会得出包括店铺信息、商品信息等数据,此时就可以将这些 数据缓存到一个php文件中,文件名包含商品id来建一个唯一标示;下一次有人想查看这个商品时,首先就直接调这个文件里面的信息,而不用再去数据库查 询;其实缓存文件中缓存的就是一个php数组之类;Ecmall商城系统里面就用了这种方式;

    4、查询缓存:根据查询来进行缓存。将查询得到的数据缓存在一个文件中,下次遇到相同的查询时,就直接先从这个文件里面调数据,不再去查数据库;但此处的缓存文件名可能就需要以查询语句为基点来建立唯一标示.

    注意:以上几种缓存方式都需要对缓存的文件设置一个有效时间,在这个时间内,相同的访问会先取缓存文件的内容,超过有效时间后就重新从数据库中获取数据,并生成新的缓存文件。

    5、内存式缓存:使用redis,memcached等nosql数据库设置PHP缓存,通过缓存查询结果,来减少数据库的访问次数,从而提高网站的响应速度。

    6、apache缓存模块:apache安装完以后,是不允许被cache的。如果外接了cache或squid服务器要求进行web加速的话,就需要在htttpd.conf里进行设置,当然前提是在安装apache的时候要激活mod_cache的模块。
    安装apache时:./configure –enable-cache –enable-disk-cache –enable-mem-cache

    7、PHP APC缓存扩展:使用PHP中的APC扩展来进行缓存

    8、Opcode:首先php代码被解析为Tokens,然后再编译为Opcode码,最后执行Opcode码,返回结果;所以,对于相同的php文件,第一次运行时 可以缓存其Opcode码,下次再执行这个页面时,直接会去找到缓存下的opcode码,直接执行最后一步,而不再需要中间的步骤了。比较知名的是XCache、Turck MM Cache、PHP Accelerator等。关于PHP Opcode,鸟哥的博客中有一篇详解: http://www.laruence.com/2008/06/18/221.html
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    概述

    计算机读取文件(数据库)的速度相对于读取内存的数据来说,效率要低得多,因此常用缓存来提高访问效率,而内存相比较于硬盘要小的多,为了缓存更有价值的数据,淘汰算法就显得尤为重要。

    FIFO

    先进先出,类似于队列,在数据结构上使用队列来实现
    1.新访问的数据加入FIFO队列尾部,数据在FIFO队列顺序移动
    2.淘汰FIFO头部的数据
    参照图

    LRU

    最近最少使用,如果数据最近被访问,将来访问的机率也高,使用链表保存缓存数据
    1.新数据插入链表头部
    2.当缓存命中(即数据被访问),将数据移动到链表头部
    3.当链表满时,将尾部数据丢弃
    参照图

    LFU

    最不经常使用,如果数据在过去被多次访问,那么将来访问几率也高(类似于垃圾回收的引用计数法)
    1.新加入的数据插入到队列尾部(引用数1)
    2.队列中的数据被访问,引用数加1,重新按引用数排序
    3.需要淘汰数据时,将已经排序队列尾部引用数最少的数据块删除
    参照图

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  • Java 常用缓存淘汰算法解析

    万次阅读 2021-08-14 09:50:21
    对于很多缓存中间件来说,内存是其操作的主战场,以redis来说,redis是很多互联网公司必备的选择,redis具有高效、简洁且易用的诸多特性被大家广泛使用,但我们知道,redis操作大多数属于内存性级操作,如果用于存放...

    前言

    对于很多缓存中间件来说,内存是其操作的主战场,以redis来说,redis是很多互联网公司必备的选择,redis具有高效、简洁且易用的诸多特性被大家广泛使用,但我们知道,redis操作大多数属于内存性级操作,如果用于存放大批量数据,随着时间的增长,性能一定会下降,因此为了解决此类问题,redis自身提供了诸多的用于淘汰缓存的策略配置;

    缓存淘汰的策略,可以有效的缓解redis服务在运行过程中由于内存吃紧带来的空间不知,性能下降的问题,不仅如此,在很多类似的中间件,比如spark,clickhouse等以内存为主要操作的中间件,都有类似的缓存淘汰机制;

    不管它们的淘汰策略多么的复杂,但是基本的原理都是类似的,说到底,缓存淘汰策略的配置背后都是基于一套算法的,下面,小编列举几种比较常用的缓存淘汰策略算法以供参考和了解;

    1、FIFO

    中文解释:先来先淘汰;映射一种数据结构的话,即先进先出,这就很容易让我们想到Java中的某些数据结构有相似的特性;

    在这里插入图片描述

    FIFO的工作示意图可以参考上面的图示,简单总结其特点如下:

    1. 一个固定长度的有序队列
    2. 进出队列的元素按顺序排列,可以通过下标(索引)定位
    3. 当队列长度达到上限时,移除队列中最早入队的一个或多个

    于是我们很容易想到,Java中的linkedList可以拿来使用,相信下面这段代码稍有Java基础的同学可以很快的撸出来

    /**
     * 先进先出 FIFO
     */
    public class FiFo {
    
        //作为存放元素的队列
        static LinkedList<Integer> fifo = new LinkedList<Integer>();
    
        //定义队列的最大长度
        static int QUEUE_SIZE = 3;
    
        public static void main(String[] args) {
            FiFo fifo = new FiFo();
            System.out.println("begin add 1‐3:");
            fifo.add(1); fifo.add(2); fifo.add(3);
            System.out.println("begin add 4:");
            fifo.add(4);
            System.out.println("begin read 2:"); fifo.read(2);
            System.out.println("begin read 100:"); fifo.read(100);
            System.out.println("add 5:"); fifo.add(5);
        }
    
        public void add(int i) {
            fifo.addFirst(i);
            if (fifo.size() > QUEUE_SIZE) {
                fifo.removeLast();
            }
            showData();
        }
    
        //打印队列数据
        public void showData() {
            System.out.println(this.fifo);
        }
    
        /**
         * 读取队列数据
         * @param data
         */
        public void read(int data) {
            Iterator<Integer> iterator = fifo.iterator();
            while (iterator.hasNext()) {
                int j = iterator.next();
                if (data == j) {
                    System.out.println("find the data");
                    showData();
                    return;
                }
            }
            System.out.println("not found");
            showData();
        }
    }
    

    程序中主要提供了3个方法,入队,移除队列最早加入的元素,以及读取队列期望元素的几个方法,运行下这段代码,通过打印输出的内容加深一下体会

    在这里插入图片描述

    总结:

    • FIFO 的实现比较简单
    • FIFO 实现的淘汰策略比较粗暴,只单纯从时间维度上考虑,而不管元素的使用情况如何,即哪怕可能是经常用到的数据,最早加入的那些数据也可能被干掉
    • 实际生产中使用的较少,不够人性化

    2、LRU

    中文解释 : 最久未用淘汰

    LRU全称是Least Recently Used,即淘汰最后一次使用时间最久远的数值。FIFO非常的粗暴,不管有没有用到, 直接踢掉时间久的元素。而LRU认为,最近频繁使用过的数据,将来也很可能会被频繁用到,因此淘汰那些懒惰的数据。

    在这里插入图片描述

    LRU算法的工作原理可以依照上图理解,其过程总结如下:

    • 固定长度的队列,在未达到最大容量之前,过来的数据有序存放在队列中
    • 如果没有任何数据发生过读取,再进来的数据,依照FIFO的策略淘汰(这时大家是平等的)
    • 如果中间任何数据发生过读取,被读取的数据将会发生位置的移动,移动至队尾(其他的元素也如此)
    • 再进入队列的元素,移除(淘汰)队首的元素

    LRU算法考虑到了数据的读取(使用)操作,这个和上面的解释也是符合的,即被读取过的元素认为有较高的优先级,使用Java中的LinkedHashMap,数组,链表均可实现LRU,下面直接上代码,可以结合注释参阅,

    /**
     * 最久未用淘汰【先进先出】
     */
    public class LRU {
    
        //作为存放元素的队列
        static LinkedList<Integer> lru = new LinkedList<Integer>();
    
        //定义队列的最大长度
        static int QUEUE_SIZ = 3;
    
        //添加元素
        public void add(int i) {
            lru.addFirst(i);
            if (lru.size() > QUEUE_SIZ) {
                lru.removeLast();
            }
            showData();
        }
    
        //读取数据
        public void read(int data) {
            Iterator<Integer> iterator = lru.iterator();
            int index = 0;
            while (iterator.hasNext()) {
                int temData = iterator.next();
                if (data == temData) {
                    System.out.println("find the data");
                    //找到了这个元素之后,移除这个位置的这个元素,并将它移动到队尾
                    lru.remove(index);
                    lru.addFirst(temData);
                    showData();
                    return;
                }
                index++;
            }
            System.out.println("not found!");
            showData();
        }
    
        //打印数据
        public void showData() {
            System.out.println(this.lru);
        }
    
        public static void main(String[] args) {
            LRU lru = new LRU();
            System.out.println("begin add 1‐3:");
            lru.add(1);
            lru.add(2);
            lru.add(3);
            System.out.println("add 4:");
            lru.add(4);
            System.out.println("read 2:");
            lru.read(2);
            System.out.println("read 5:");
            lru.read(5);
            System.out.println("add 5:");
            lru.add(5);
        }
    
    }
    
    

    其中最关键的部分在数据读取的这个方法里面,可参考注释重点理解,下面来运行下这段代码,通过控制台输出加深下理解,
    在这里插入图片描述
    总结:

    • 相比FIFO,增加了按照使用的维度进行判断,更贴合理性的选择
    • 判断的维度不够充分,仅仅是从使用的时间上考虑,未考虑到使用的频次等更多因素

    3、LFU

    中文解释 : 最近最少使用

    Least Frequently Used,最近最少使用。它要淘汰的是最近一段时间内,使用次数最少的元素。可认为比LRU 多一重判断。

    LFU需要时间和次数两个维度进行参考。要注意的是,两个维度就可能涉及到同一时间段内, 访问次数相同的情况,那么就必须内置一个计数器和一个队列,计数器统计访问元素的次数,而队列用于放置相同计数时的访问时间。

    在这里插入图片描述

    LFU的工作原理可以参考上图进行理解,总体实现思路如下:

    1. 定义一个对象,其属性包括,key(对象唯一标识),addTime(对象构造时间),count(标识对象被读取的次数);
    2. 对象中需要重载一个比较大小的方法,即实现Comparable接口,比较的方法中,先根据对象的读取次数进行比较,如果读取的次数相同,再根据最近的读取时间比较
    3. 定义一个计数器,即每次添加或读取的时候用于标识对象的读取次数,方便快速查找

    根据上面的思路,我们直接来看下面的代码

    1、定义一个实体对象,并实现Comparable接口

    /**
     * 对象
     */
    public class DataDto implements Comparable<DataDto> {
    
        private String key;
        private int count;
        private long lastTime;
    
        public DataDto(String key, int count, long lastTime) {
            this.key = key;
            this.count = count;
            this.lastTime = lastTime;
        }
    
        @Override
        public int compareTo(DataDto o) {
            int compare = Integer.compare(this.count, o.count);
            return compare == 0 ? Long.compare(this.lastTime, o.lastTime) : compare;
        }
    
        @Override
        public String toString() {
            return String.format("[key=%s,count=%s,lastTime=%s]", key, count, lastTime);
        }
    
        public String getKey() {
            return key;
        }
    
        public void setKey(String key) {
            this.key = key;
        }
    
        public int getCount() {
            return count;
        }
    
        public void setCount(int count) {
            this.count = count;
        }
    
        public long getLastTime() {
            return lastTime;
        }
    
        public void setLastTime(long lastTime) {
            this.lastTime = lastTime;
        }
    
    }
    
    

    2、主要操作LFU的方法

    /**
     * 最近最少使用
     * 时间维度+ 访问次数共同控制
     */
    public class SelfLFU {
    
        private final int size = 3;
    
        //存放的数据容量,即代表容器里面能存放的元素最大的个数
        private Map<String, Integer> counter = new HashMap<>();
    
        //通过key能够快速定位到对象
        private Map<String, DataDto> cache = new HashMap<>();
    
        public void putData(String key, Integer value) {
            Integer v = counter.get(key);
            if (v == null) {
                //如果这个元素不存在
                if (counter.size() == size) {
                    //如果队列元素已经到达最大限度,需要做元素的移除操作
                    removeElement();
                }
                //如果未达到队列最大上限,重新构建一个新的对象
                cache.put(key, new DataDto(key, 1, System.currentTimeMillis()));
            } else {
                //如果计数器缓存中已经存在了,只需要给这个元素的访问次数累加即可
                addCount(key);
            }
            counter.put(key, value);
        }
    
        //根据key获取计数器中当前元素的次数
        public Integer get(String key) {
            Integer value = counter.get(key);
            if (value != null) {
                addCount(key);
                return value;
            }
            return null;
        }
    
        //移除元素
        private void removeElement() {
            DataDto dto = Collections.min(cache.values());
            counter.remove(dto.getKey());
            cache.remove(dto.getKey());
        }
    
        //计数器增加key的次数
        private void addCount(String key) {
            DataDto Dto = cache.get(key);
            Dto.setCount(Dto.getCount() + 1);
            Dto.setLastTime(System.currentTimeMillis());
        }
    
        //打印输出结果
        private void print() {
            System.out.println("counter=" + counter);
            System.out.println("count=" + cache);
        }
    
        public static void main(String[] args) {
            SelfLFU lfu = new SelfLFU();
            //前3个容量没满,1,2,3均加入
            System.out.println("begin add 1‐3:");
            lfu.putData("1", 1);
            lfu.putData("2", 2);
            lfu.putData("3", 3);
            lfu.print();
    
            //1,2有访问,3没有,加入4,淘汰3
            System.out.println("begin read 1,2");
            lfu.get("1");
            lfu.get("2");
            lfu.print();
            System.out.println("begin add 4:");
            lfu.putData("4", 4);
            lfu.print();
    
            //2=3次,1,4=2次,但是4加入较晚,再加入5时淘汰1
            System.out.println("begin read 2,4");
            lfu.get("2");
            lfu.get("4");
            lfu.print();
            System.out.println("begin add 5:");
            lfu.putData("5", 5);
            lfu.print();
        }
    
    }
    
    

    请重点关注putData方法,下面我们通过断点调试其中的关键代码来看看数据如何
    在这里插入图片描述
    图中展示了3个对象在添加到对象列表之后,通过一次读取之后在内存中的情况,可以发现,1和2读取过一次了,因此count的值变为2,而3这个key代表的对象未发生过读取,count还为1

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    通过上面的代码断点走读,可以发现LFU的淘汰策略是按照预期的估计执行的,在实际运用中,大家可以结合redis官方的相关淘汰策略一起对比进行学习理解

    本篇到此结束,最后感谢观看!

    展开全文
  • Java 中常用缓存Cache机制的实现
  • web常用的常用缓存技术

    千次阅读 2017-08-11 17:50:36
    1、Opcode缓存  首先php代码被解析为Tokens,然后再编译为Opcode码,最后执行Opcode码,返回结果;所以,对于相同的php文件,第一次运行时 可以缓存其Opcode码,下次再执行这个页面时,直接会去找到缓存下的...
    1、Opcode缓存


           首先php代码被解析为Tokens,然后再编译为Opcode码,最后执行Opcode码,返回结果;所以,对于相同的php文件,第一次运行时 可以缓存其Opcode码,下次再执行这个页面时,直接会去找到缓存下的opcode码,直接执行最后一步,而不再需要中间的步骤了。

     



    2、内存式缓存

    提到这个,可能大家想到的首先就是Memcached;memcached是高性能的分布式内存缓存服务器。 一般的使用目的是,通过缓存数据库查询结果,减少数据库访问次数,以提高动态Web应用的速度、 提高可扩展性。它就是将需要缓存的信息,缓存到系统内存中,需要获取信息时,直接到内存中取;比较常用的方式就是 key–>value方式;
    1. <?php 
    2. $memcachehost = '192.168.6.191';
    3. $memcacheport = 11211;
    4. $memcachelife = 60;
    5. $memcache = new Memcache;
    6. $memcache->connect($memcachehost,$memcacheport) or die ("Could not connect");
    7. $memcache->set('key','缓存的内容');
    8. $get = $memcache->get($key); //获取信息
    9. ?>
    复制代码
    3、php APC缓存扩展

           Php有一个APC缓存扩展,windows下面为php_apc.dll,需要先加载这个模块,然后是在php.ini里面进行配置:
    1. extension=php_apc.dll 
    2. apc.rfc1867 = on 
    3. upload_max_filesize = 100M 
    4. post_max_size = 100M 
    5. apc.max_file_size = 200M 
    6. upload_max_filesize = 1000M 
    7. post_max_size = 1000M 
    8. max_execution_time = 600 ; 每个PHP页面运行的最大时间值(秒),默认30秒 
    9. max_input_time = 600 ; 每个PHP页面接收数据所需的最大时间,默认60 
    10. memory_limit = 128M ; 每个PHP页面所吃掉的最大内存,默认8M
    复制代码



    4、全页面静态化缓存


           也就是将页面全部生成html静态页面,用户访问时直接访问的静态页面,而不会去走php服务器解析的流程。此种方式,在CMS系统中比较常见,比如dedecms;一种比较常用的实现方式是用ob缓存:

    1. Ob_start()
    2.       ******要运行的代码*******
    3.       $content = Ob_get_contents();
    4.      ****将缓存内容写入html文件*****
    5.        Ob_end_clean();
    复制代码
    5、页面部分缓存


           该种方式,是将一个页面中不经常变的部分进行静态缓存,而经常变化的块不缓存,最后组装在一起显示;可以使用类似于ob_get_contents 的方式实现,也可以利用类似ESI之类的页面片段缓存策略,使其用来做动态页面中相对静态的片段部分的缓存(ESI技术,请baidu,此处不详讲)。该种方式可以用于如商城中的商品页;


    6、数据缓存


           顾名思义,就是缓存数据的一种方式;比如,商城中的某个商品信息,当用商品id去请求时,就会得出包括店铺信息、商品信息等数据,此时就可以将这些 数据缓存到一个php文件中,文件名包含商品id来建一个唯一标示;下一次有人想查看这个商品时,首先就直接调这个文件里面的信息,而不用再去数据库查 询;其实缓存文件中缓存的就是一个php数组之类;Ecmall商城系统里面就用了这种方式;


    7、查询缓存


           其实这跟数据缓存是一个思路,就是根据查询语句来缓存;将查询得到的数据缓存在一个文件中,下次遇到相同的查询时,就直接先从这个文件里面调数据,不会再去查数据库;但此处的缓存文件名可能就需要以查询语句为基点来建立唯一标示;



    8、按内容变更进行缓存


           这个也并非独立的缓存技术,需结合着用;就是当数据库内容被修改时,即刻更新缓存文件;比如,一个人流量很大的商城,商品很多,商品表必然比较大,这表的压力也比较重;我们就可以对商品显示页进行页面缓存;当商家在后台修改这个商品的信息时,点击保存,我们同时就更新缓存文件;那么,买家访问这个商品信息时,实际上访问的是一个静态页面,而不需要再去访问数据库;试想,如果对商品页不缓存,那么每次访问一个商品就要去数据库查一次,如果有10万人在线浏览商品,那服务器压力就大了;



    9、apache缓存模块


           apache安装完以后,是不允许被cache的。如果外接了cache或squid服务器要求进行web加速的话,就需要在htttpd.conf里进行设置,当然前提是在安装apache的时候要激活mod_cache的模块。安装apache时:./configure –enable-cache –enable-disk-cache –enable-mem-cache



    10、按时间变更进行缓存

           其实,这一条不是真正的缓存方式;上面的2、3、4的缓存技术一般都用到了时间变更判断;就是对于缓存文件您需要设一个有效时间,在这个有效时间 内,相同的访问才会先取缓存文件的内容,但是超过设定的缓存时间,就需要重新从数据库中获取数据,并生产最新的缓存文件;比如,我将我们商城的首页就是设 置2个小时更新一次;
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空空如也

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