c++访问数据库 有必要缓存数据么

很有必要学习。

1、数据库，顾名思义，是存入数据的仓库。只不过这个仓库是在计算机存储设备上的，而且数据是按一定格式存放的。

当人们收集了大量的数据后，应该把它们保存起来进入近一步的处理，进一步的抽取有用的信息。当年人们把数据存放在文件柜中，可现在随着社会的发展，数据量急剧增长，现在人们就借助计算机和数据库技术科学的保存大量的数据，以便能更好的利用这些数据资源。

要是下定义的话，就应该是：指长期储存在计算机内的、有组织的、可共享的数据集合。

数据库包含关系数据库、面向对象数据库及新兴的XML数据库等多种，目前应用最广泛的是关系数据库，若在关系数据库基础上提供部分面向对象数据库功能的对象关系数据库。在数据库技术的早期还曾经流行过层次数据库与网状数据库，但这两类数据库目前已经极少使用。

数据库管理

数据库管理(Database Administration)是有关建立、存储、修改和存取数据库中信息的技术，是指为保证数据库系统的正常运行和服务质量，有关人员须进行的技术管理工作。负责这些技术管理工作的个人或集体称为数据库管理员(DBA)。数据库管理的主要内容有：数据库的建立、数据库的调整、数据库的重组、数据库的重构、数据库的安全控制、数据的完整性控制和对用户提供技术支持。

数据库的建立：数据库的设计只是提供了数据的类型、逻辑结构、联系、约束和存储结构等有关数据的描述。这些描述称为数据模式。要建立可运行的数据库，还需进行下列工作：

(1)选定数据库的各种参数，例如最大的数据存储空间、缓冲决的数量、并发度等。这些参数可以由用户设置，也可以由系统按默认值设置。

(2)定义数据库，利用数据库管理系统(DBMS)所提供的数据定义语言和命令，定义数据库名、数据模式、索引等。

(3)准备和装入数据，定义数据库仅仅建立了数据库的框架，要建成数据库还必须装入大量的数据，这是一项浩繁的工作。在数据的准备和录入过程中，必须在技术和制度上采取措施，保证装入数据的正确性。计算机系统中原已积累的数据，要充分利用，尽可能转换成数据库的数据。

数据库的种类

大型数据库有：Oracle、Sybase、DB2、SQL server

小型数据库有：Access、MySQL、BD2等。

缓存的介质一般是内存，所以读写速度很快。但如果缓存中存放的数据量非常大时，也会用硬盘作为缓存介质。缓存的实现不仅仅要考虑存储的介质，还要考虑到管理缓存的并发访问和缓存数据的生命周期。

缓存就是数据交换的缓冲区（称作Cache），当某一硬件要读取数据时，会首先从缓存中查找需要的数据，如果找到了则直接执行，找不到的话则从内存中找。由于缓存的运行速度比内存快得多，故缓存的作用就是帮助硬件更快地运行。

因为缓存往往使用的是RAM（断电即掉的非永久储存），所以在用完后还是会把文件送到硬盘等存储器里永久存储。电脑里最大的缓存就是内存条了，最快的是CPU上镶的L1和L2缓存，显卡的显存是给显卡运算芯片用的缓存，硬盘上也有16M或者32M的缓存。

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。

问题一：系统缓存到底是什么意思 在电脑系统中，硬件运行速度的快慢基本由缓存决定，缓存的容量越大，相应的硬件运行速度也就越快。缓存的应用几乎遍及所有的硬件， 比如CPU、硬盘、刻录机等，甚至是软件也有缓存。什么是缓存简单来说缓存就是数据交换的缓冲区(称作Cache)，当某一硬件要读取数据时， 会首先从缓存中查找需要的数据，如果找到了则直接执行，找不到的话则从内存中找。由于缓存的运行速度比内存快得多，故缓存的作用就是 帮助硬件更快地运行

问题二：手机里的应用缓存和系统缓存是啥意思 可以清除吗 可以，都是看过的视频啊新闻啊留下的垃圾文件，

问题三：手机系统缓存和应用缓存有什么区别 您好，手机系统缓存指的是手机自带的系统软件占用的缓存；应用缓存指的是应用软件占用的缓存。

问题四：什么是缓存？什么是系统缓存？ 缓存就是用来加速软件运行的存储。如由于硬盘速度比内存慢因此运算需要经常用到的东西放到内存中做缓存。数据库中的常用数据如代码表，可以先从数据库读出来，放到应用服务器端的缓存软件中作为缓存加快应用服务器读取速度。

缓存是一张非常常用的性能优化方法。常用缓存软件有ehcache，memcache，redis等

问题五：手机里的缓存可以全部清理吗？什么叫系统缓存 系统缓存是可以清理的，就像是打开网页，会提示加载，那就是缓存。

手机党，望采纳

问题六：这上面的“后台服务”和“系统缓存”分别是什么意思啊 系统缓存可以分为1级和2级缓存英文叫CACHE它的最主要的作用就是来调节低速CPU和高度内存之间的矛盾起平衡减少冲突可以增加使用寿命和加快电脑运行速度一般来说2级缓存越高越好

后台服务又叫做电脑后台运行后在电脑上显示不出来必须有热键才能显示出电脑分为前台和后台前台就是你可以看到的桌面了游戏了QQ了之类的东西而后台的东西你就看不见了只有你知道的命令才可以把它显示出来比方说你在玩些游戏但突然父母或者老板来了你就可以把它藏到后台运行但并不是关闭只是暂时看不到而且继抚运行实际上电脑的任务管理器上面显示的进程数一般为26左右其实在后台还有10几个任务在进行只是看不到而已

后台和缓存设置好了都可以增加电脑速度

问题七：硬盘的缓存是什么意思有什么用 什么是缓存盘: 在电脑系统中，硬件运行速度的快慢基本由缓存决定，缓存的容量越大，相应的硬件运行速度也就越快。缓存的应用几乎遍及所有的硬件，比如CPU、硬盘、刻录机等，甚至是软件也有缓存。什么是缓存？简单来说缓存就是数据交换的缓冲区（称作Cache），当某一硬件要读取数据时，会首先从缓存中查找需要的数据，如果找到了则直接执行，找不到的话则从内存中找。由于缓存的运行速度比内存快得多，故缓存的作用就是帮助硬件更快地运行，因此，我们要不惜使出一切手段来增加硬件的缓存，让机器“飞”起来，以下就介绍几种增加缓存的方法。 CPU的缓存 CPU的缓存分二级：L1（一级缓存）和L2（二级缓存），当处理器要读取数据时，首先要在L1缓存中查找，其次才是L2缓存，最后才是系统内存。如果有一天你发觉自己的电脑慢了很多，进入到Windows桌面也要几分钟，这时候就要检查一下CPU的一、二级缓存有没有打开。在BIOS设置中的Standard CMOS Setup（标准CMOS设定）有两项是用来打开或关闭缓存的：CPUInternal Cache设为Enable时开启CPU内部的一级缓冲区，若设置为Disabl则为关闭，这时系统性能将大大降低；ExternalCache选项是控制主板上二级缓冲区，如果主板上有二级缓存则应设成Enable。 硬盘的缓存 点击电脑桌面上的“开始”／“运行”，键入“Msconfig”启动“系统配置实用程序”，跟着选中“system．ini”标签下的“Vcache”项，就可以根据系统的实际情况来调节硬盘的缓存了。在该选项中一般会有三行内容：ChunkSize＝1024、MaxFileCache＝10240和MinFileCache＝10240；其中第一行是缓冲区读写单元值，第二、三行是硬盘的最大和最小缓冲值，等号后的数值都是可以修改的，只要右键单击选中任一行就可以进行修改了。如果你的内存是128MB的话，上面这三行的取值就比较合理了，当然也可以自定。如果不知道该如何设置合适的缓冲值，请“Windows优化大师”帮忙吧，这个软件中有一个“磁盘缓存优化”项，用鼠标就可以方便地设置好缓存；又或者让“Windows优化大师”自动帮你进行优化设置。当硬盘的缓存值足够大时，硬盘就不用频繁地读写磁盘，一来可以延长硬盘的寿命，二来也可以提高数据的传输速度。 另外，将硬盘的“文件系统缓存”设置为“网络服务器”，可以加快系统对硬盘的访问速度，因为文件系统缓存里存放了硬盘最近被访问过的文件名和路径，缓存越大所能储存的内容也就越多。如果点击“控制面板”／“系统”／“性能”／“文件系统”／“硬盘”，将“此计算机的主要用途”由“台式机”改为“网络服务器”，可以将原来10K左右的缓存增加至近50K左右。 软驱和光驱的缓存 一般来说，软驱读写数据的速度都比较慢，这是因为盘片的转速不能太高，但是，我们可以提高软驱的读写缓存，让软驱一次读写更多的数据。方法是：在桌面上的“开始”／“运行”框中键入“Regedit”运行注册表编辑器，依次进入HKEY－LOCAL－MACHINE＼System＼CurrentControlSet＼Services＼Class＼FDC＼0000，新建一个为ForeFifo的“DWORD值”，将其值设为“0”，这样就对软驱进行了软提速。 很多人都知道右键单击桌面“我的电脑”图标，选“属性”／“性能”／“文件系统”／“CD－ROM”，将最佳的访问方式设为“四倍速或更高速”，将追加的高速缓存大小滑块拖到最大处，可以明显提高光驱的读盘速度。除了这种方式，我们还可以在注册>>

问题八：手机系统缓存删除的是什么 简单的说

比如：

手机里面的java小程序或者游戏什么的，你玩了后，没去关闭，然后就退出来了，那些小游戏实际还是占用内存的。

亲历缓存就清理这些你打开而没有正确关闭的程序。

问题九：CPU的缓存是什么意思啊 缓存大小也是CPU的重要指标之一，而且缓存的结构和大小对CPU速度的影响非常大，CPU内缓存的运行频率极高，一般是和处理器同频运作，工作效率远远大于系统内存和硬盘。实际工作时，CPU往往需要重复读取同样的数据块，而缓存容量的增大，可以大幅度提升CPU内部读取数据的命中率，而不用再到内存或者硬盘上寻找，以此提高系统性能。但是由于CPU芯片面积和成本的因素来考虑，缓存都很小。

L1 Cache(一级缓存)是CPU第一层高速缓存，分为数据缓存和指令缓存。内置的L1高速缓存的容量和结构对CPU的性能影响较大，不过高速缓冲存储器均由静态RAM组成，结构较复杂，在CPU管芯面积不能太大的情况下，L1级高速缓存的容量不可能做得太大。一般服务器CPU的L1缓存的容量通常在32―256KB。

L2 Cache(二级缓存)是CPU的第二层高速缓存，分内部和外部两种芯片。内部的芯片二级缓存运行速度与主频相同，而外部的二级缓存则只有主频的一半。L2高速缓存容量也会影响CPU的性能，原则是越大越好，现在家庭用CPU容量最大的是512KB，而服务器和工作站上用CPU的L2高速缓存更高达256-1MB，有的高达2MB或者3MB。

L3 Cache(三级缓存)，分为两种，早期的是外置，现在的都是内置的。而它的实际作用即是，L3缓存的应用可以进一步降低内存延迟，同时提升大数据量计算时处理器的性能。降低内存延迟和提升大数据量计算能力对游戏都很有帮助。而在服务器领域增加L3缓存在性能方面仍然有显著的提升。比方具有较大L3缓存的配置利用物理内存会更有效，故它比较慢的磁盘I/O子系统可以处理更多的数据请求。具有较大L3缓存的处理器提供更有效的文件系统缓存行为及较短消息和处理器队列长度。 jz5u

其实最早的L3缓存被应用在AMD发布的K6-III处理器上，当时的L3缓存受限于制造工艺，并没有被集成进芯片内部，而是集成在主板上。在只能够和系统总线频率同步的L3缓存同主内存其实差不了多少。后来使用L3缓存的是英特尔为服务器市场所推出的Itanium处理器。接着就是P4EE和至强MP。Intel还打算推出一款9MB L3缓存的Itanium2处理器，和以后24MB L3缓存的双核心Itanium2处理器。

但基本上L3缓存对处理器的性能提高显得不是很重要，比方配备1MB L3缓存的Xeon MP处理器却仍然不是Opteron的对手，由此可见前端总线的增加，要比缓存增加带来更有效的性能提升。

数据库。数据量发匹配规则数据会很多，占用内存会很多，数据库是专门提供数据处理的软件，在内存中处理会放不下，因此在放在数据库好。数据是一个计算机术语，是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的的原始素材，数据可以是连续的值，比如声音、图像，称为模拟数据。

我们都知道MySQL的TableCache是表定义的缓存，江湖上流传着各种对这个参数的调优方法。

tablecache的作用，就是节约读取表结构文件的开销。对于tablecache是否命中，其实tablecache是针对于线程的，每个线程有自己的缓存，只缓存本线程的表结构定义。不过我们发现，strace中没有关于表结构文件的open *** 作（只有stat *** 作，定位表结构文件是否存在），也就是说tablecache不命中，不一定需要读取表结构文件。这种感觉好像是：在不命中tablecache时，命中了另外一个表结构缓存。

运维建议：

我们读一下MySQL的文档，关于table_open_cache的建议值公式：建议值=最大并发数join语句涉及的表的最大个数。

通过实验我们容易理解：table_cache是针对于线程的，所以需要最大并发数个缓存。另外，一个语句join涉及的表，需要同时在缓存中存在。所以最小的缓存大小，等于语句join涉及的表的最大个数。将这两个数相乘，就得到了MySQL的建议值公式。

数据库。数据库在持久化方面比较好，服务宕机，数据还在，但并发性能方面不如缓存。如果用缓存，最主要是要处理好多线程时线程安全、宕机缓存丢失的问题。如果是分布式部署，同步缓存也要考虑。所有最好还是放数据库。

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