一台服务器可以作为数据库缓存web

可以

定义：原始意义是指访问速度比一般随机存取存储器（RAM）快的一种高速存储器，通常它不像系统主存那样使用DRAM技术，而使用昂贵但较快速的SRAM技术。缓存的设置是所有现代计算机系统发挥高性能的重要因素之一。

原理：缓存的工作原理是当CPU要读取一个数据时，首先从CPU缓存中查找，找到就立即读取并送给CPU处理；没有找到，就从速率相对较慢的内存中读取并送给CPU处理，同时把这个数据所在的数据块调入缓存中，可以使得以后对整块数据的读取都从缓存中进行，不必再调用内存。正是这样的读取机制使CPU读取缓存的命中率非常高（大多数CPU可达90%左右），也就是说CPU下一次要读取的数据90%都在CPU缓存中，只有大约10%需要从内存读取。这大大节省了CPU直接读取内存的时间，也使CPU读取数据时基本无需等待。总的来说，CPU读取数据的顺序是先缓存后内存。

2 web缓存

扯了这么多，其实web缓存的产生和原理跟上面一样一样的：客户端浏览器在显示一个完整网页前，需要去服务器获取一些必要的数据（js,css,image等），因为浏览器的数据处理和渲染速度很快，而通过网络传输的方式去服务器取数据的过程却很慢（虽然现在网速还算比较快，下载1M的文件都用不了1s，但相较于处理器，这就非常慢了），所以页面显示出来前都有一段时间的白屏，如果每次打开相同的页面，获取相同的资源都要等待一段时间的白屏，作为用户，岂能忍。如果把已经获取过的资源存在本地，下次用的时候就不用从服务器去取了，这样速度就要快很多了。这种机制便是web缓存。

其实web缓存的优点还有很多： - 减轻服务器压力 - 减少数据传输，节省网络带宽和流量 - 缩短页面加载时间，提升用户体验

二、web缓存分类

了解了缓存的由来和原理，下面针对web缓存（以下统一简称缓存）具体介绍一下。缓存是一个抽象的代名词，用以提高访问效率而临时存储副本的机制都可以称之为缓存。我们常说的缓存，根据资源存放位置、具体用途和运行机制不同，一般可以分为：

数据库缓存

服务器缓存

客户端缓存

缓存是数据库数据在内存中的临时容器,它包含了库表数据在内存中的临时拷贝,位于数据库与应用程序之间,其作用是为了降低应用程序对物理数据源访问的频次,从而提高应用的运行性能。

Hibernate的缓存机制

11持久化层的缓存的范围

持久层设计中,往往需要考虑几个不同层次中的数据缓存策略。这些层次的划分标准针对不同情况有所差异,一般而言,ORM的数据缓存应包含如下几个层次:

事务级缓存(Transaction Layer Cache)

缓存只能被当前事务访问。缓存的生命周期依赖于事务的生命周期,当事务结束时,缓存也就结束生命周期。在此范围下,缓存的介质是内存。事务可以是数据库事务或者应用事务,每个事务都有独自的缓存,缓存内的数据通常采用相互关联的对象形式。

应用级/进程级缓存(Application/Process Layer Cache)

缓存被进程内的所有事务共享。这些事务有可能是并发访问缓存,因此必须对缓存采取必要的事务隔离机制。缓存的生命周期依赖于进程的生命周期,进程结束时,缓存也就结束了生命周期。进程范围的缓存可能会存放大量的数据,所以存放的介质可以是内存或硬盘。缓存内的数据既可以是相互关联的对象形式也可以是对象的松散数据形式。对象的松散数据形式有点类似于对象的序列化数据,但是对象分解为松散的算法比对象序列化的算法要求更快。

集群级缓存(Cluster Layer Cache)

在集群环境中,缓存被一个机器或者多个机器的进程共享。缓存中的数据被复制到集群环境中的每个进程节点,进程间通过远程通信来保证缓存中的数据的一致性,缓存中的数据通常采用对象的松散数据形式。对大多数应用来说,应该慎重地考虑是否需要使用集群范围的缓存,因为访问的速度不一定会比直接访问数据库数据的速度快多少。

持久层提供以上多种层次的缓存。如果在事务级缓存中没有查到相应的数据,还可以到进程级或集群级缓存内查询,如果还是没有查到,那么只有到数据库中查询。事务级缓存是持久化层的第一级缓存,通常它是必需的;进程级或集群级缓存是持久化层的第二级缓存,通常是可选的。

12 hibernate缓存机制

Hibernate提供了两种缓存,第一种是Session的缓存,又称为一级缓存。由于Session对象的生命周期通常对应一个数据库事务或者一个应用事务,因此它的缓存是事务范围的缓存。第一级缓存是必需的,不允许而且事实上也无法卸除。在第一级缓存中,持久化类的每个实例都具有唯一的OID。

java缓存技术

一、什么是缓存

1、Cache是高速缓冲存储器 一种特殊的存储器子系统，其中复制了频繁使用的数据以利于快速访问

2、凡是位于速度相差较大的两种硬件/软件之间的，用于协调两者数据传输速度差异的结构，均可称之为 Cache

二、缓存的分类

1、基于web应用的系统架构图

2、在系统架构的不同层级之间，为了加快访问速度，都可以存在缓存

*** 作系统磁盘缓存->减少磁盘机械 *** 作

数据库缓存->减少文件系统I/O

应用程序缓存->减少对数据库的查询

Web服务器缓存->减少应用服务器请求

客户端浏览器缓存->减少对网站的访问。

redis缓存原理是sql语句时key值，查询结果resultSet是value，当同一个查询语句访问时（select from t_product），只要曾经查询过，调用缓存直接返回resultSet，节省了数据库读取磁盘数据的时间。

redis的存储分为内存存储、磁盘存储和log文件三部分，配置文件中有三个参数对其进行配置。

save seconds updates，save配置，指出在多长时间内，有多少次更新 *** 作，就将数据同步到数据文件。这个可以多个条件配合，比如默认配置文件中的设置，就设置了三个条件。

appendonly yes/no ，appendonly配置，指出是否在每次更新 *** 作后进行日志记录，如果不开启，可能会在断电时导致一段时间内的数据丢失。因为redis本身同步数据文件是按上面的save条件来同步的，所以有的数据会在一段时间内只存在于内存中。

扩展资料

redis的出现，很大程度补偿了memcached这类key/value存储的不足，在部 分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用。它提供了Java，C/C++，C#，PHP，JavaScript，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客户端，使用很方便。

Redis支持主从同步。数据可以从主服务器向任意数量的从服务器上同步，从服务器可以是关联其他从服务器的主服务器。这使得Redis可执行单层树复制。

存盘可以有意无意的对数据进行写 *** 作。由于完全实现了发布/订阅机制，使得从数据库在任何地方同步树时，可订阅一个频道并接收主服务器完整的消息发布记录。同步对读取 *** 作的可扩展性和数据冗余很有帮助。

redis的官网地址，redisio。（域名后缀io属于国家域名，是british Indian Ocean territory，即英属印度洋领地）

1、普遍缓存技术：

数据缓存：这里所说的数据缓存是指数据库查询PHP缓存机制，每次访问页面的时候,都会先检测相应的缓存数据是否存在，如果不存在，就连接数据库，得到数据，并把查询结果序列化后保存到文件中，以后同样的查询结果就直接从缓存表或文件中获得。

用的最广的例子看Discuz的搜索功能，把结果ID缓存到一个表中，下次搜索相同关键字时先搜索缓存表。

举个常用的方法，多表关联的时候，把附表中的内容生成数组保存到主表的一个字段中，需要的时候数组分解一下，这样的好处是只读一个表，坏处就是两个数据同步会多不少步骤，数据库永远是瓶颈，用硬盘换速度，是这个的关键点。

2、 页面缓存：

每次访问页面的时候，都会先检测相应的缓存页面文件是否存在，如果不存在，就连接数据库，得到数据，显示页面并同时生成缓存页面文件，这样下次访问的时候页面文件就发挥作用了。(模板引擎和网上常见的一些PHP缓存机制类通常有此功能)

3、 时间触发缓存：

检查文件是否存在并且时间戳小于设置的过期时间,如果文件修改的时间戳比当前时间戳减去过期时间戳大，那么就用缓存，否则更新缓存。

4、 内容触发缓存：

当插入数据或更新数据时，强制更新PHP缓存机制。

5、 静态缓存：

这里所说的静态缓存是指静态化，直接生成HTML或XML等文本文件，有更新的时候重生成一次，适合于不太变化的页面，这就不说了。

以上内容是代码级的解决方案，我直接CP别的框架，也懒得改，内容都差不多，很容易就做到，而且会几种方式一起用，但下面的内容是服务器端的缓存方案，非代码级的，要有多方的合作才能做到

6、 内存缓存:

Memcached是高性能的，分布式的内存对象PHP缓存机制系统，用于在动态应用中减少数据库负载，提升访问速度。

7、 php的缓冲器：

有eaccelerator， apc， phpa，xcache，这个这个就不说了吧，搜索一堆一堆的，自己看啦，知道有这玩意就OK

8、 MYSQL缓存：

这也算非代码级的，经典的数据库就是用的这种方式，看下面的运行时间，009xxx之类的

9、 基于反向代理的Web缓存:

如Nginx，SQUID，mod_proxy(apache2以上又分为mod_proxy和mod_cache)

对于互联网业务来说，传统的直接访问数据库方式，主要通过数据分片、一主多从等方式来扛住读写流量，但随着数据量的积累和流量的激增，仅依赖数据库来承接所有流量，不仅成本高、效率低、而且还伴随着稳定性降低的风险。

鉴于大部分业务通常是读多写少（读取频率远远高于更新频率），甚至存在读 *** 作数量高出写 *** 作多个数量级的情况。因此， 在架构设计中，常采用增加缓存层来提高系统的响应能力 ，提升数据读写性能、减少数据库访问压力，从而提升业务的稳定性和访问体验。

根据 CAP 原理，分布式系统在可用性、一致性和分区容错性上无法兼得，通常由于分区容错无法避免，所以一致性和可用性难以同时成立。对于缓存系统来说， 如何保证其数据一致性是一个在应用缓存的同时不得不解决的问题 。

需要明确的是，缓存系统的数据一致性通常包括持久化层和缓存层的一致性、以及多级缓存之间的一致性，这里我们仅讨论前者。持久化层和缓存层的一致性问题也通常被称为双写一致性问题，“双写”意为数据既在数据库中保存一份，也在缓存中保存一份。

对于一致性来说，包含强一致性和弱一致性 ，强一致性保证写入后立即可以读取，弱一致性则不保证立即可以读取写入后的值，而是尽可能的保证在经过一定时间后可以读取到，在弱一致性中应用最为广泛的模型则是最终一致性模型，即保证在一定时间之后写入和读取达到一致的状态。对于应用缓存的大部分场景来说，追求的则是最终一致性，少部分对数据一致性要求极高的场景则会追求强一致性。

为了达到最终一致性，针对不同的场景，业界逐步形成了下面这几种应用缓存的策略。

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Cache-Aside

Cache-Aside 意为旁路缓存模式，是应用最为广泛的一种缓存策略。下面的图示展示了它的读写流程，来看看它是如何保证最终一致性的。在读请求中，首先请求缓存，若缓存命中（cache hit），则直接返回缓存中的数据；若缓存未命中（cache miss），则查询数据库并将查询结果更新至缓存，然后返回查询出的数据（demand-filled look-aside ）。在写请求中，先更新数据库，再删除缓存（write-invalidate）。

1、为什么删除缓存，而不是更新缓存？

在 Cache-Aside 中，对于读请求的处理比较容易理解，但在写请求中，可能会有读者提出疑问，为什么要删除缓存，而不是更新缓存？站在符合直觉的角度来看，更新缓存是一个容易被理解的方案，但站在性能和安全的角度，更新缓存则可能会导致一些不好的后果。

首先是性能 ，当该缓存对应的结果需要消耗大量的计算过程才能得到时，比如需要访问多张数据库表并联合计算，那么在写 *** 作中更新缓存的动作将会是一笔不小的开销。同时，当写 *** 作较多时，可能也会存在刚更新的缓存还没有被读取到，又再次被更新的情况（这常被称为缓存扰动），显然，这样的更新是白白消耗机器性能的，会导致缓存利用率不高。

而等到读请求未命中缓存时再去更新，也符合懒加载的思路，需要时再进行计算。删除缓存的 *** 作不仅是幂等的，可以在发生异常时重试，而且写-删除和读-更新在语义上更加对称。

其次是安全 ，在并发场景下，在写请求中更新缓存可能会引发数据的不一致问题。参考下面的图示，若存在两个来自不同线程的写请求，首先来自线程 1 的写请求更新了数据库（step 1），接着来自线程 2 的写请求再次更新了数据库（step 3），但由于网络延迟等原因，线程 1 可能会晚于线程 2 更新缓存（step 4 晚于 step 3），那么这样便会导致最终写入数据库的结果是来自线程 2 的新值，写入缓存的结果是来自线程 1 的旧值，即缓存落后于数据库，此时再有读请求命中缓存（step 5），读取到的便是旧值。

2、为什么先更新数据库，而不是先删除缓存？

另外，有读者也会对更新数据库和删除缓存的时序产生疑问，那么为什么不先删除缓存，再更新数据库呢？在单线程下，这种方案看似具有一定合理性，这种合理性体现在删除缓存成功。

但更新数据库失败的场景下，尽管缓存被删除了，下次读 *** 作时，仍能将正确的数据写回缓存，相对于 Cache-Aside 中更新数据库成功，删除缓存失败的场景来说，先删除缓存的方案似乎更合理一些。那么，先删除缓存有什么问题呢？

问题仍然出现在并发场景下，首先来自线程 1 的写请求删除了缓存（step 1），接着来自线程 2 的读请求由于缓存的删除导致缓存未命中，根据 Cache-Aside 模式，线程 2 继而查询数据库（step 2），但由于写请求通常慢于读请求，线程 1 更新数据库的 *** 作可能会晚于线程 2 查询数据库后更新缓存的 *** 作（step 4 晚于 step 3），那么这样便会导致最终写入缓存的结果是来自线程 2 中查询到的旧值，而写入数据库的结果是来自线程 1 的新值，即缓存落后于数据库，此时再有读请求命中缓存（ step 5 ），读取到的便是旧值。

另外，先删除缓存，由于缓存中数据缺失，加剧数据库的请求压力，可能会增大缓存穿透出现的概率。

3、如果选择先删除缓存，再更新数据库，那如何解决一致性问题呢？

为了避免“先删除缓存，再更新数据库”这一方案在读写并发时可能带来的缓存脏数据，业界又提出了延时双删的策略，即在更新数据库之后，延迟一段时间再次删除缓存，为了保证第二次删除缓存的时间点在读请求更新缓存之后，这个延迟时间的经验值通常应稍大于业务中读请求的耗时。

延迟的实现可以在代码中 sleep 或采用延迟队列。显而易见的是，无论这个值如何预估，都很难和读请求的完成时间点准确衔接，这也是延时双删被诟病的主要原因。

4、那么 Cache-Aside 存在数据不一致的可能吗？

在 Cache-Aside 中，也存在数据不一致的可能性。在下面的读写并发场景下，首先来自线程 1 的读请求在未命中缓存的情况下查询数据库（step 1），接着来自线程 2 的写请求更新数据库（step 2），但由于一些极端原因，线程 1 中读请求的更新缓存 *** 作晚于线程 2 中写请求的删除缓存的 *** 作（step 4 晚于 step 3），那么这样便会导致最终写入缓存中的是来自线程 1 的旧值，而写入数据库中的是来自线程 2 的新值，即缓存落后于数据库，此时再有读请求命中缓存（step 5），读取到的便是旧值。

这种场景的出现，不仅需要缓存失效且读写并发执行，而且还需要读请求查询数据库的执行早于写请求更新数据库，同时读请求的执行完成晚于写请求。足以见得，这种 不一致场景产生的条件非常严格，在实际的生产中出现的可能性较小 。

除此之外，在并发环境下，Cache-Aside 中也存在读请求命中缓存的时间点在写请求更新数据库之后，删除缓存之前，这样也会导致读请求查询到的缓存落后于数据库的情况。

虽然在下一次读请求中，缓存会被更新，但如果业务层面对这种情况的容忍度较低，那么可以采用加锁在写请求中保证“更新数据库&删除缓存”的串行执行为原子性 *** 作（同理也可对读请求中缓存的更新加锁）。 加锁势必会导致吞吐量的下降，故采取加锁的方案应该对性能的损耗有所预期。

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补偿机制

我们在上面提到了，在 Cache-Aside 中可能存在更新数据库成功，但删除缓存失败的场景，如果发生这种情况，那么便会导致缓存中的数据落后于数据库，产生数据的不一致的问题。

其实，不仅 Cache-Aside 存在这样的问题，在延时双删等策略中也存在这样的问题。针对可能出现的删除失败问题，目前业界主要有以下几种补偿机制。

1、删除重试机制

由于同步重试删除在性能上会影响吞吐量，所以常通过引入消息队列，将删除失败的缓存对应的 key 放入消息队列中，在对应的消费者中获取删除失败的 key ，异步重试删除。这种方法在实现上相对简单，但由于删除失败后的逻辑需要基于业务代码的 trigger 来触发 ，对业务代码具有一定入侵性。

鉴于上述方案对业务代码具有一定入侵性，所以需要一种更加优雅的解决方案，让缓存删除失败的补偿机制运行在背后，尽量少的耦合于业务代码。一个简单的思路是通过后台任务使用更新时间戳或者版本作为对比获取数据库的增量数据更新至缓存中，这种方式在小规模数据的场景可以起到一定作用，但其扩展性、稳定性都有所欠缺。

一个相对成熟的方案是基于 MySQL 数据库增量日志进行解析和消费，这里较为流行的是阿里巴巴开源的作为 MySQL binlog 增量获取和解析的组件 canal（类似的开源组件还有 Maxwell、Databus 等）。

canal sever 模拟 MySQL slave 的交互协议，伪装为 MySQL slave，向 MySQL master 发送 dump 协议，MySQL master 收到 dump 请求，开始推送 binary log 给 slave （即 canal sever ），canal sever 解析 binary log 对象（原始为 byte 流），可由 canal client 拉取进行消费，同时 canal server 也默认支持将变更记录投递到 MQ 系统中，主动推送给其他系统进行消费。

在 ack 机制的加持下，不管是推送还是拉取，都可以有效的保证数据按照预期被消费。当前版本的 canal 支持的 MQ 有 Kafka 或者 RocketMQ。另外， canal 依赖 ZooKeeper 作为分布式协调组件来实现 HA ，canal 的 HA 分为两个部分：

那么，针对缓存的删除 *** 作便可以在 canal client 或 consumer 中编写相关业务代码来完成。这样，结合数据库日志增量解析消费的方案以及 Cache-Aside 模型，在读请求中未命中缓存时更新缓存（通常这里会涉及到复杂的业务逻辑），在写请求更新数据库后删除缓存，并基于日志增量解析来补偿数据库更新时可能的缓存删除失败问题，在绝大多数场景下，可以有效的保证缓存的最终一致性。

另外需要注意的是，还应该隔离事务与缓存，确保数据库入库后再进行缓存的删除 *** 作。 比如考虑到数据库的主从架构，主从同步及读从写主的场景下，可能会造成读取到从库的旧数据后便更新了缓存，导致缓存落后于数据库的问题，这就要求对缓存的删除应该确保在数据库 *** 作完成之后。所以，基于 binlog 增量日志进行数据同步的方案，可以通过选择解析从节点的 binlog，来避免主从同步下删除缓存过早的问题。

3、数据传输服务 DTS

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Read-Through

Read-Through 意为读穿透模式，它的流程和 Cache-Aside 类似，不同点在于 Read-Through 中多了一个访问控制层，读请求只和该访问控制层进行交互，而背后缓存命中与否的逻辑则由访问控制层与数据源进行交互，业务层的实现会更加简洁，并且对于缓存层及持久化层交互的封装程度更高，更易于移植。

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Write-Through

Write-Through 意为直写模式，对于 Write-Through 直写模式来说，它也增加了访问控制层来提供更高程度的封装。不同于 Cache-Aside 的是，Write-Through 直写模式在写请求更新数据库之后，并不会删除缓存，而是更新缓存。

这种方式的 优势在于读请求过程简单 ，不需要查询数据库更新缓存等 *** 作。但其劣势也非常明显，除了上面我们提到的更新数据库再更新缓存的弊端之外，这种方案还会造成更新效率低，并且两个写 *** 作任何一次写失败都会造成数据不一致。

如果要使用这种方案， 最好可以将这两个 *** 作作为事务处理，可以同时失败或者同时成功，支持回滚，并且防止并发环境下的不一致 。另外，为了防止缓存扰动的频发，也可以给缓存增加 TTL 来缓解。

站在可行性的角度，不管是 Write-Through 模式还是 Cache-Aside 模式，理想状况下都可以通过分布式事务保证缓存层数据与持久化层数据的一致性，但在实际项目中，大多都对一致性的要求存在一些宽容度，所以在方案上往往有所折衷。

Write-Through 直写模式适合写 *** 作较多，并且对一致性要求较高的场景，在应用 Write-Through 模式时，也需要通过一定的补偿机制来解决它的问题。首先，在并发环境下，我们前面提到了先更新数据库，再更新缓存会导致缓存和数据库的不一致，那么先更新缓存，再更新数据库呢？

这样的 *** 作时序仍然会导致下面这样线程 1 先更新缓存，最后更新数据库的情况，即由于线程 1 和 线程 2 的执行不确定性导致数据库和缓存的不一致。这种由于线程竞争导致的缓存不一致，可以通过分布式锁解决，保证对缓存和数据库的 *** 作仅能由同一个线程完成。对于没有拿到锁的线程，一是通过锁的 timeout 时间进行控制，二是将请求暂存在消息队列中顺序消费。

在下面这种并发执行场景下，来自线程 1 的写请求更新了数据库，接着来自线程 2 的读请求命中缓存，接着线程 1 才更新缓存，这样便会导致线程 2 读取到的缓存落后于数据库。同理，先更新缓存后更新数据库在写请求和读请求并发时，也会出现类似的问题。面对这种场景，我们也可以加锁解决。

另在，在 Write-Through 模式下，不管是先更新缓存还是先更新数据库，都存在更新缓存或者更新数据库失败的情况，上面提到的重试机制和补偿机制在这里也是奏效的。

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Write-Behind

Write behind 意为异步回写模式，它也具有类似 Read-Through/Write-Through 的访问控制层，不同的是，Write behind 在处理写请求时，只更新缓存而不更新数据库，对于数据库的更新，则是通过批量异步更新的方式进行的，批量写入的时间点可以选在数据库负载较低的时间进行。

在 Write-Behind 模式下，写请求延迟较低，减轻了数据库的压力，具有较好的吞吐性。但数据库和缓存的一致性较弱，比如当更新的数据还未被写入数据库时，直接从数据库中查询数据是落后于缓存的。同时，缓存的负载较大，如果缓存宕机会导致数据丢失，所以需要做好缓存的高可用。显然，Write behind 模式下适合大量写 *** 作的场景，常用于电商秒杀场景中库存的扣减。

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Write-Around

如果一些非核心业务，对一致性的要求较弱，可以选择在 cache aside 读模式下增加一个缓存过期时间，在写请求中仅仅更新数据库，不做任何删除或更新缓存的 *** 作，这样，缓存仅能通过过期时间失效。这种方案实现简单，但缓存中的数据和数据库数据一致性较差，往往会造成用户的体验较差，应慎重选择。

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总结

在解决缓存一致性的过程中，有多种途径可以保证缓存的最终一致性，应该根据场景来设计合适的方案，读多写少的场景下，可以选择采用“Cache-Aside 结合消费数据库日志做补偿”的方案，写多的场景下，可以选择采用“Write-Through 结合分布式锁”的方案 ，写多的极端场景下，可以选择采用“Write-Behind”的方案。

卡顿问题可能是由于数据库查询效率低下导致的。当数据量达到10万条时，可能需要更多的系统资源来查询和处理数据，并且查询时间也会变得更长。为了解决这个问题，您可以考虑以下几个方面：

1 数据库优化：尝试将数据库表设计优化，包括索引和表结构。使用合适的索引可以加快数据查询的速度，而合理的表结构可以减少查询的开销。

2 缓存：使用缓存可以减少对数据库的查询次数。将热门数据缓存在内存中，可以直接从内存中读取数据，减少数据库的压力。

3 分页查询：将数据分页查询，一次只查询一部分数据，可以减少查询的开销。

4 升级硬件：如果您的服务器硬件配置比较低，可以考虑升级硬件，增加服务器的内存和CPU。

综上所述，卡顿问题可能是由于数据库查询效率低下导致的，可以通过数据库优化、缓存、分页查询和升级硬件等方式来解决。

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