淺談快取寫法（二）：多級快取、分散式快取
快取預熱
上次有同學問過，在第一次載入時快取都為空，怎麼進行預熱。
單機Web情況下一般使用RunTimeCache，這種情況下：
可以在啟動事件裡面重新整理
<pre style="margin: 0px; padding: 0px; white-space: pre-wrap; overflow-wrap: break-word; font-family: "Courier New" !important; font-size: 12px !important;">void Application_Start(object sender, EventArgs e)
{
//重新整理
}
</pre>
另外可以單寫個重新整理快取頁面，上線後手動重新整理下或釋出時自動呼叫重新整理，再或者由使用者自行觸發。
分散式快取(Redis、Memcached)情況下：
比如在幾十臺伺服器快取時，單刷滿快取都需要不少一段時間。
這種預熱就複雜一些，有的會單寫個應用程式去跑，也有的會單寫套框架機制去處理(更智慧化)。
其目的是在系統上線之前，所有的快取都預先載入完畢。
多級快取
計算機結構中CPU和記憶體之間一般都配有一級快取、二級快取來增加交換速度。
這樣當CPU呼叫大量資料時，就可避開記憶體直接從CPU快取中呼叫，加快讀取速度。
根據CPU快取得出多級快取的特點：
1：每一級快取中儲存的是下一級快取的一部分。
2：讀取速度按級別依次遞減，成本也依次遞減，容量依次遞增。
3：當前級別未命中時，才會去下一級尋找。
而在企業應用級開發中，使用多級快取是同樣的目的及設計，只是粒度更粗，更靈活。
根據速度依次排列lv1-lv6的快取型別圖：
3級快取的命中流程圖例子：
執行緒快取
Web應用是天生的多執行緒開發，對於一些公共資源必須考慮執行緒安全，為止不得不通過鎖來保證資料的完整性和正確性。
在實際當中一臺web伺服器至少也得處理成百上千的請求，想一想在業務複雜的處理流程，函式每呼叫一次都得鎖一下，對伺服器也是個不小的浪費。
而通過執行緒快取，可以讓當前處理使用者請求的執行緒只拿自己需要的資料。
<pre style="margin: 0px; padding: 0px; white-space: pre-wrap; overflow-wrap: break-word; font-family: " Courier New" !important; font-size: 12px !important;" > public static ThreadLocal<UserScore> localUserInfo = new ThreadLocal<UserScore>(); </pre>
藉助Net提供的執行緒本地變數，可以在請求入口去拉取當前使用者的資料。
在之後執行緒整個生命週期裡面，業務邏輯可以毫無顧慮的使用這些資料，而不需要考慮執行緒安全。
因為不用重新拿新快取資料，所以也不用擔心資料撕裂的問題。
其當前執行緒週期裡面的資料是完整無誤的，只有使用者第二次發起請求才會重新去拿新資料。
這樣就能提高不少伺服器吞吐量，注意要線上程的出口處銷燬資料。
記憶體快取
無論是遠端資料庫讀取，還是快取伺服器讀取。避免不了要跨程序，跨網路通訊，有的還跨機房。
而應用程式頻繁讀寫，對Web、DB伺服器都是個不小的消耗，速度相較記憶體也慢的多。
程式碼上加鎖、非同步，甚至加伺服器在內，都不是一個很好的辦法。因為載入速度，對使用者體驗非常重要。
所以在有要求的專案中使用本地記憶體做二級快取，是非常有必要的。目的就是1：抗併發，2：加快讀取速度。
有個著名的快取五分鐘法則法則，就是說如果一個數據頻繁被訪問，那麼就應該放記憶體中。
舉個例子： 有100併發過來，加鎖會導致前端99執行緒等候，這個99執行緒等候著，其實是一直在消耗Web伺服器資源。不加就是快取雪崩。
如果每分鐘拉取一份快取，快取到記憶體，這樣99執行緒等候時間極大縮短。
檔案快取
相對於記憶體，硬碟容量大，速度相較於走網路還更快。
所以我們完全可以把一些不經常變更，放在記憶體又比較浪費的資料快取到本地硬碟。
比如使用sqlite一些檔案資料庫，我們很容易做到。
分散式快取
基於記憶體快取的redis、memcached等。
基於檔案nosql的Casssandra、mongodb等。
redis、memcached是主流的分散式記憶體快取，也是應用和DB中間最大的快取層。
nosql這類的其實不單單只是做快取用了，完全用在一些非核心業務的DB層了。
DB快取
這一層DB主要是快取由原始資料計算出的結果，從而避免由Web程式通過SQL或在使用中直接計算。
當然也可以把計算好的資料，儲存到redis中當快取。
多層快取
多層快取概念在很多地方都用到過：
1：上面介紹的多級快取就是一種，把內容根據讀取頻率，分不同的等級、不同的層次進行儲存，頻率越高離查詢越近。
2：還一種多層是快取索引的做法，類似B樹查詢，這樣能提高檢索效率。
3：從架構上來說瀏覽器快取、CDN快取、反向代理快取、服務端快取、也是多層快取。
總結
在使用上大家根據實際場景，進行各種組合搭配。本篇談的比較理論些，有些內容細節沒展開。
比如分散式快取的使用，快取置換策略及演算法，快取過期機制等。
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