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多级缓存
多级缓存传统缓存： 传统缓存策略一般是请求到达Tomcat后，先查询Redis，如果未命中则查询数据库。 多级缓存： 多级缓存就是充分利用请求处理的每个环节，分别添加上缓存，减轻tomcat压力，提升服务器性能。 例如：浏览器客户端缓存 、 Nginx本地缓存 、 Redis缓存 、 Tomcat进程缓存 。 进程本地缓存： 例如HashMap、GuavaCache等，缓存在本地，没有网络IO开销，速度更快。但是存储容量有限，且集群间无法共享。Caffeine是目前性能最高，更强大的缓存库。 Redis缓存预热服务刚刚启动时，redis中并没有缓存，如果所有商品数据都在第一次查询的时候添加缓存，那么数据库就会面临很大的压力。
32911编辑于 2025-08-09 - 来自专栏代码人生
多级缓存
使用场景 当某个接口遇到一下场景时 接口计算复杂，耗时、耗资源 数据不是经常改变 数据量大 接口数据一致性要求不高 对于上面的场景，就可以考虑用缓存来实现，就是把上次计算结果缓存起来 ，下次不经过接口运算，直接读取缓存中的数据，当缓存中没有数据，再去计算。 当接口的访问量巨大，并发高的时候，必须考虑缓存集群了。对于缓存集群，备用的有ehcache集群、redis集群。 这些理由不是很充分，但是有一个结论，就是ehcache不适合集群，redis适合集群，业务服务器访问redis集群服务器要发送请求，这个耗资源，不如使用本地缓存，消耗少。 也就是本地使用ehcache缓存，集群是用redis，数据先访问本地缓存，本地缓存找不到就去redis找。
1.1K20发布于 2019-10-30 - 来自专栏Java实战博客
多级缓存
传统缓存 用户请求 ——> tomcat ——> Redis <——> DB tomcat的并发远远低于Redis，tomcat的并发就成为当前业务的瓶颈了 多级缓存 用户请求 ——> nginx —— > nginx本地缓存 ——> redis ——> JVM缓存 ——>DB nginx本地缓存如果有结果直接返回给用户。 如果nignx本地缓存没有，就去找redis找缓存。 如果Redis没有缓存就去JVM找缓存。 实在没有数据，就去DB查询。 如果查询不到，塞入可过期的Redis假数据，防止暴力攻击DB 了解分布式缓存与进程本地缓存 分布式缓存：Redis 优点 可共享数据 高可用（集群方案） 缺点 维护性高 本地缓存：HashMap 优点 可以理解成一个高性能的Map结构 Caffeine提供了三种缓存驱逐策略 基于容量：创建Caffeine对象时设置缓存数量的上香 基于时间：创建Caffeine对象时设置缓存的有效期 基于引用：设置缓存为软引用或弱引用
1.3K10编辑于 2022-08-24 - 来自专栏影像技术栈
CPU多级缓存
带有高速缓存CPU执行计算的流程 程序以及数据被加载到主内存 指令和数据被加载到CPU的高速缓存 CPU执行指令，把结果写到高速缓存 高速缓存中的数据写回主内存 目前流行的多级缓存结构如下图： 三、CPU 缓存行必须时刻监听所有试图读该缓存行相对就主存的操作，这种操作必须在缓存将该缓存行写回主存并将状态变成S（共享）状态之前被延迟执行。 缓存行也必须监听其它缓存读主存中该缓存行的操作，一旦有这种操作，该缓存行需要变成S（共享）状态。 缓存行也必须监听其它缓存使该缓存行无效或者独享该缓存行的请求，并将该缓存行变成无效（Invalid）。 当有一个CPU修改该缓存行时，其它CPU中该缓存行可以被作废（变成无效状态 Invalid）。 如果一个缓存将处于S状态的缓存行作废了，而另一个缓存实际上可能已经独享了该缓存行，但是该缓存却不会将该缓存行升迁为E状态，这是因为其它缓存不会广播他们作废掉该缓存行的通知，同样由于缓存并没有保存该缓存行的
2.4K30编辑于 2022-07-14 - 来自专栏芋道源码1024
多级缓存实现方案
来源：https://tech.youzan.com/ 为什么要做 TMC 多级缓存解决方案的痛点 TMC 整体架构 TMC 本地缓存 如何透明 整体结构 热点发现 整体流程 数据收集 热度滑窗 热度汇聚 热点探测 特性总结 实战效果 快手商家某次商品营销活动 双十一期间部分应用 TMC 效果展示** 功能展望 ---- TMC，即“透明多级缓存（Transparent Multilevel Cache 多级缓存解决方案的痛点 基于上述描述，我们总结了下列 多级缓存解决方案需要解决的需求痛点： 热点探测：如何快速且准确的发现 热点访问 key ？ 数据一致性：前置在应用层的本地缓存，如何保障与分布式缓存系统的数据一致性？ 效果验证：如何让应用层查看本地缓存命中率、热点 key 等数据，验证多级缓存效果？ 上图为本地缓存命中率曲线图 可以看出活动期间缓存请求量及本地缓存命中量均有明显增长，本地缓存命中率达到近 80%（即应用集群中 80% 的缓存查询请求被 TMC 本地缓存拦截）。
2.4K40发布于 2019-09-12 彻底搞懂多级缓存原理
缓存的实现方法可以有很多变化，但业界也存在一些主流的设计思想和工程实践。今天，我们将讨论其中具有代表性的多级缓存技术。那么，什么是多级缓存呢？接下来，让我们先从多级缓存的基本结构开始说起。 现在，我们已经明确了单级缓存的基本结构，让我们对上图进行扩展和延伸，把讨论范围扩大到多级缓存。 多级缓存代表着一种架构设计的方法论，在多款开源框架中都有对应的实现方案。接下来，我们将基于 MyBatis 框架来分析它所具备的一级缓存和二级缓存。 MyBatis 多级缓存解析在 MyBatis 中，缓存对应的接口是 Cache，框架本身内置了针对该接口的众多实现类。 总结今天的内容系统分析了日常开发过程中都会使用到的缓存机制，我们讨论了作为一个单级缓存应该具备的基本结构，也分析了应用程序级别常用的多级缓存机制。
99710编辑于 2025-03-14- 来自专栏DotNet NB && CloudNative
.NET 9 混合缓存：多级缓存的未来
缓存一直是构建高性能且可扩展应用程序的关键组件。在.NET 9 中，微软推出了混合缓存（Hybrid Cache），这是一种革命性的缓存方式，它弥合了内存缓存和分布式缓存之间的差距。 这种新的抽象概念简化了多级缓存的管理，为开发人员提供了现代应用程序所需的灵活性和性能。 .NET 9 中的混合缓存结合了内存缓存（快速的本地访问）和分布式缓存（持久性以及跨服务器的共享状态）的优势。 这种抽象使得各种缓存层能够无缝集成，让开发人员可以编写简洁、可扩展且易于维护的代码。其主要特性包括： 多级缓存：将内存缓存层和分布式缓存层相结合，以优化性能。 这种多级缓存的方式确保了高速访问，并减轻了源服务器的负载。 金融应用程序 在金融科技领域，数据的一致性和速度至关重要。
49600编辑于 2025-02-26 - 来自专栏Spark学习技巧
如何高效地玩转多级缓存
TMC，即“透明多级缓存（Transparent Multilevel Cache）”，是有赞 PaaS 团队给公司内应用提供的整体缓存解决方案。 TMC 在通用“分布式缓存解决方案（如 CodisProxy + Redis，如有赞自研分布式缓存系统 zanKV）”基础上，增加了以下功能： 应用层热点探测 应用层本地缓存 应用层缓存命中统计 以帮助应用层解决缓存使用过程中出现的热点访问问题 多级缓存解决方案的痛点 基于上述描述，我们总结了下列 多级缓存解决方案 需要解决的需求痛点： 热点探测：如何快速且准确的发现 热点访问 key ？ 数据一致性：前置在应用层的本地缓存，如何保障与分布式缓存系统的数据一致性？ 效果验证：如何让应用层查看本地缓存命中率、热点 key 等数据，验证多级缓存效果？ 上图为本地缓存命中率曲线图 可以看出活动期间缓存请求量及本地缓存命中量均有明显增长，本地缓存命中率达到近 80%（即应用集群中 80% 的缓存查询请求被 TMC 本地缓存拦截）。
84320发布于 2019-05-17 - 来自专栏码农沉思录
如何高效地玩转多级缓存
TMC，即“透明多级缓存（Transparent Multilevel Cache）”，是有赞 PaaS 团队给公司内应用提供的整体缓存解决方案。 TMC 在通用“分布式缓存解决方案（如 CodisProxy + Redis，如有赞自研分布式缓存系统 zanKV）”基础上，增加了以下功能： 应用层热点探测 应用层本地缓存 应用层缓存命中统计 以帮助应用层解决缓存使用过程中出现的热点访问问题 多级缓存解决方案的痛点 基于上述描述，我们总结了下列 多级缓存解决方案 需要解决的需求痛点： 热点探测：如何快速且准确的发现 热点访问 key ？ 数据一致性：前置在应用层的本地缓存，如何保障与分布式缓存系统的数据一致性？ 效果验证：如何让应用层查看本地缓存命中率、热点 key 等数据，验证多级缓存效果？ 上图为本地缓存命中率曲线图 可以看出活动期间缓存请求量及本地缓存命中量均有明显增长，本地缓存命中率达到近 80%（即应用集群中 80% 的缓存查询请求被 TMC 本地缓存拦截）。
1K20发布于 2019-05-05 - 来自专栏DotNet NB && CloudNative
.NET 9 新增 多级缓存 HybridCache
HybridCache 是一种新的缓存模型，设计用于封装本地缓存和分布式缓存，使用者无需担心选择缓存类型，从而优化性能和维护效率。 选择依赖于目标缓存和管理设备。 不支持标签删除，只能基于键值操作。 HybridCache： 支持封装本地和分布式缓存，在读取时优先读取本地缓存，如本地不存在，再读取分布式。 HybridCache 的好处 性能优化： 本地缓存速度超过分布式，使用 HybridCache 可以减少读取分布缓存库时的延迟。 精简化工程： 使用者不需再自行核实选择哪个缓存，增加了工程效率。 标签管理： 缓存标签记录不同类型数据，便于分类管理和删除缓存。 安全性： 支持选项约束，使缓存操作更严格，防止错误使用和内容亏失。 代码示例 以下代码展示如何使用 HybridCache： 1. ，将本地缓存和分布式缓存无缝结合，为开发者简化了缓存逻辑，同时提供了更多高级功能，如标签管理和选项约束。
29600编辑于 2025-02-18 Python中如何实现多级缓存
Python中如何实现多级缓存：以猴子音悦音乐授权为例在现代应用程序开发中，缓存是一种常用的技术手段，用于提高系统的性能和响应速度。 特别是在处理大量数据请求时，合理的缓存策略可以显著减少数据库的负载，并加快数据的访问速度。本文将以猴子音悦音乐授权为例，探讨如何在Python中实现多级缓存。什么是版权音乐？ 多级缓存的重要性在实际应用中，如猴子音悦音乐授权平台，频繁的数据查询会带来巨大的服务器压力。通过引入多级缓存机制，可以在一定程度上缓解这一问题。 多级缓存不仅能够减轻数据库的压力，还能提高用户请求的响应速度，从而提升用户体验。技术问题：Python中如何实现多级缓存？实现方案概述在Python中，我们可以利用多种库来构建多级缓存系统。 关键词猴子音悦音乐授权python多级缓存100万版权音乐库版权无忧参考本文经过专业整理和优化，如有不准确之处，欢迎在评论区指出。
22510编辑于 2025-09-29- 来自专栏每日一Java，进步一点点
多级缓存降低高并发压力
多级缓存 简介 1. 的性能成为整个系统的瓶颈 •Redis缓存失效时，会对数据库产生冲击 2.多级缓存理论 多级缓存就是充分利用请求处理的每个环节，分别添加缓存，减轻Tomcat压力，提升服务性能： 浏览器访问静态资源时， Redis查询未命中，则查询Tomcat 请求进入Tomcat后，优先查询JVM进程缓存 如果JVM进程缓存未命中，则查询数据库 在多级缓存架构中，Nginx内部需要编写本地缓存查询、Redis查询、Tomcat 因此这样的业务Nginx服务也需要搭建集群来提高并发，再有专门的nginx服务来做反向代理，我们的Tomcat服务将来也会部署为集群模式： 可见，多级缓存的关键有两个： 一个是在nginx中编写业务 Nginx本地缓存 由于Nginx缓存是时间清除策略，所以Nginx一般是存基本不变的信息（店铺信息），不存经常改变的消息（库存数量） 现在，整个多级缓存中只差最后一环，也就是nginx的本地缓存了
1.8K41编辑于 2023-02-23 - 来自专栏在码圈
亿及流量多级缓存 - 客户端缓存
文档整理于 马士兵教育 服务并发化 其他缓存 客户端 浏览器缓存 首先，限定在get请求 由于浏览器缓存涉及到的应用比较多，所以针对不同的应用和版本效果也会有差异 浏览器：chrome 服务器：nginx Cache-Control缓存头,分为响应头和请求头 标记 类型 功能 public 响应头 响应的数据可以被缓存，客户端和代理层都可以缓存 private 响应头 可私有缓存，客户端可以缓存，代理层不能缓存 s-maxage 请求和响应 用户代理层缓存，CDN下发，当客户端数据过期时会重新校验 max-stale 请求和响应 缓存最大使用时间，如果缓存过期，但还在这个时间范围内则可以使用缓存数据 min-fresh via 用来标识CDN缓存经历了哪些服务器，缓存是否命中，使用的协议 浏览器缓存原则 首页可以看做是框架 应该禁用缓存，以保证加载的资源都是最新的 还有一些场景下我们希望禁用浏览器缓存。 比如轮训api上报数据数据 浏览器缓存很难彻底禁用，大家的做法是加版本号，随机数等方法。 只缓存200响应头的数据，像3XX这类跳转的页面不需要缓存。
1.1K30发布于 2020-07-22 - 来自专栏民工哥技术之路
微服务 + 多级缓存，性能起飞！
今天我们来聊聊缓存这个话题，看看在微服务环境下如何设计有效的多级缓存架构。主要涉及三方面内容： Web 应用的客户端缓存； 应用层静态资源缓存； 服务层多级缓存。 首先，咱们先讲解微服务架构的多级缓存设计。 微服务架构中的多级缓存设计 提到缓存，想必每一位软件工程师都不陌生，它是目前架构设计中提高性能最直接的方式。 多级缓存设计 保障缓存一致性 但事无完美，当引入多级缓存后，我们又会遇到缓存数据一致性的挑战，以下图为例： 缓存一致性问题 我们都知道作为数据库写操作，是不通过缓存的。 看到这里你会发现，对于缓存来说，并没有终极的解决方案。虽然多级缓存设计带来了更好的应用性能，但也为了缓存一致性必须引入 MQ 增加了架构的复杂度。那到底多级缓存设计该如何取舍呢？ 以上是我总结的三种适合服务层做多级缓存的场景。
60710编辑于 2024-05-22 - 来自专栏Java升级打怪进阶之路
CPU多级缓存与缓存一致性
CPU多级缓存结构： 为什么需要CPU缓存 因为CPU的频率太快了，快到主存跟不上，这样在处理器时钟周期内，CPU常常需要等待主存，浪费资源。 CPU缓存有什么意义 局部性原理： 时间局部性：如果某个数据被访问，那么在不久的将来它很可能被再次访问； 空间局部性：如果某个数据被访问，那么与它相邻的数据很快也可能被访问； 缓存一致性（MESI） 用于保证多个 CPU cache之间缓存共享数据的一致 MESI协议中，每个cache的控制器不仅知道自己的操作（local read和local write），每个核心的缓存控制器通过监听也知道其他CPU remote read（RR）：其他核心发生read； remote write（RW）：其他核心发生write； M(modify 修改)：当前CPU cache拥有最新数据（最新的cache line（缓存行
51430编辑于 2022-11-28 - 来自专栏why技术
这波舒服了，落地多级缓存！
最近在有赞技术团队的博客上看到一篇关于多级缓存的文章，觉得非常的不错。 ? 其实这篇文章我很久之前就看过了，看完之后只是知道有这样的一个东西，但是也没有细细的思考研究。 大家都知道，分布式服务的三大利器就是： 拆分、缓存、加钱。 缓存的重要性不言而喻。 而多级缓存对于不可预测的、慢热事件频发的系统的稳定性是一个强有力的保障。 但是多级缓存解决方案的痛点也非常的明显比如： 热点探测：如何快速且准确的发现热点访问key？ 数据一致性：前置在应用层的本地缓存，如何保障与分布式缓存系统的数据一致性？ 效果验证：如何让应用层查看本地缓存命中率、热点key等数据，验证多级缓存效果？ 透明接入：整体解决方案如何减少对应用系统的入侵，做到快速平滑接入？ 针对上述痛点，有赞设计并实现了整套的解决方案。 另外，虽然有赞的 TMC 多级缓存对于大家有着很大的启发作用，思路是有了，但是毕竟没有开源。
66820发布于 2021-08-06 - 来自专栏后台技术汇
《API加速优化方案：多级缓存设计》
外部系统D应用接口响应慢，导致上游C服务的接口超时； 2、上游服务C最终做了降级处理，返回了空串内容给B服务； 3、B服务最终抛了NPE，导致最终接口500； 因此我们也定下了解决目标： 1、提供多级缓存来实现 API加速优化 2、降级服务处理要做好一点，确保缓存一致性 基于Redis和Cos的二级缓存 API优化方案涉及了COS和Redis。 Redis自然不用过多介绍，这是缓存的主流中间件；基于内存的访问可以大大提高数据读取效率，这里也主要用于数据缓存。 、写入cos 【2】我们在Redis和Cos的缓存数据预处理上，采用了“存量预热”+“增量缓存”的策略： （1）存量预热：目标存储到COS （2）增量缓存：参考【1】优化后的读API流程图 FAQ 从缓存击穿的角度看：预热写入Redis的数据，都会配置EXPIRE生存时间，在高并发的情况下，同一批缓存有大概率一起过期失效，这将导致所有请求打到第三方系统D服务上。
62960编辑于 2023-09-08 - 来自专栏王磊的博客
面试官：如何实现多级缓存？
对于高并发系统来说，有三个重要的机制来保障其高效运行，它们分别是：缓存、限流和熔断。而缓存是排在最前面也是高并发系统之所以高效运行的关键手段，那么问题来了：缓存只使用 Redis 就够了吗？ 2.多级缓存概述缓存功能的设计也是一样，我们在高并发系统中通常会使用多级缓存来保证其高效运行，其中的多级缓存就包含以下这些：浏览器缓存：它的实现主要依靠 HTTP 协议中的缓存机制，当浏览器第一次请求一个资源时 Nginx 缓存：在 Nginx 中配置中开启缓存功能。分布式缓存：所有系统调用的中间件都是分布式缓存，如 Redis、MemCached 等。 2.1 开启浏览器缓存在 Java Web应用中，实现浏览器缓存可以使用 HttpServletResponse 对象来设置与缓存相关的响应头，以开启浏览器的缓存功能，它的具体实现分为以下几步。 key 为 user.id 的缓存项，缓存的值是方法的返回值。
1.2K10编辑于 2024-02-20 - 来自专栏c++与qt学习
Redis进阶学习08--多级缓存
Redis进阶学习08--多级缓存 什么是多级缓存 JVM进程缓存 环境准备 docker安装mysql docker安装nginx 反向代理 初识Caffeine 实现JVM进程缓存 需求 实现 查询Redis缓存 封装Redis工具 实现Redis查询 Nginx本地缓存 本地缓存API 实现本地缓存查询 OpenResty小结 什么是多级缓存 传统的缓存策略一般是请求到达Tomcat后， 在多级缓存架构中，Nginx内部需要编写本地缓存查询、Redis查询、Tomcat查询的业务逻辑，因此这样的nginx服务不再是一个反向代理服务器，而是一个编写业务的Web服务器了。 end for index, value in ipairs(arr) do print(value) end end 实现多级缓存 多级缓存的实现离不开Nginx编程 现在，整个多级缓存中只差最后一环，也就是nginx的本地缓存了。
3.2K20编辑于 2022-05-11 - 来自专栏Web前后端、全栈出发
openresty 页面静态化及多级缓存
openresty 页面静态化及多级缓存 多级缓存： 数据缓存的好处不用介绍了吧！， 所谓多级缓存，即在整个系统架构的不同系统层级进行数据缓存，以提升访问效率，这也是应用最广的方案之一。 而 nginx 是可以缓存数据的，缓存在内存中，提高程序性能！ 程序中可以做缓存的技术有很多，加在以前就叫 多级缓存 而且不同的缓存技术存在，在不同的地方..实现不同的功能！ 目前我所知道可以做缓存的有： nginx —— Elasticearch —— redis —— @Ehcache JVM缓存 —— mybatis也有二级缓存！太强了！ 实例Demo Boot 多级缓存设置： 这里是 redis 和 Ehcache的Java代码缓存方式：不细致讲解可以了解：点击 Service层 —— Controller层——数据展示！ /缓存时间(建议随机预防 缓存雪崩！)
69910编辑于 2024-08-06
腾讯云开发者
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