使用Cahce实现高性能系统（1）

最新推荐文章于 2025-12-06 09:39:04 发布
转载 最新推荐文章于 2025-12-06 09:39:04 发布 · 458 阅读 · 0
文章标签：

#数据库 #performance #zend #服务器 #cache #php

本文介绍了六种有效提升网站性能的方法：通过设置浏览器页面过期时间管理和利用客户端缓存；采用gzip压缩技术提高数据传输效率；利用代理及负载均衡服务器增强稳定性和承载力；运用Zend Performance Suite或APC进行PHP脚本内存缓存；优化PHP代码并实施服务器端缓存机制；以及将数据库查询结果文件化以减轻数据库负担。

1 用过设定浏览器页面过期时间来实现客户端cache

2 使用gzip进行网络传输以提高速度

3 使用代理和负载平衡服务器以提高速度和抗压能力（BigIP，F5，proxy）

4 使用Zend的performance suit或者APC将PHP脚本缓存在内存中以提高速度

5 优化PHP代码+将常用的http_query按需求缓存起来，成为服务器端的缓存（Pear::Cache，页面缓存，函数缓存）

6 将数据库的查询结果缓存成文件，降低数据库压力（数据库缓存）

 
ThomasBoxing
关注
使用Cahce实现高性能系统
weixin_34221036的博客
11-13 75
使用Cahce实现高性能系统 1 客户端缓存：设定浏览器页面过期时间； 2 反向代理服务器（Squid,Lighttpd,Apache)/负载均衡器缓存(F5)：基于HTTP头部； 3 WEB服务器缓存：基于HTTP头部； 4 应用服务器缓存（Resin）：基于HTTP头部(代码里面加入控制缓存的HTTP头部)； 5 应用缓存：1）PHP 缓存：a）缓存...
操作系统（十一）文件系统实现
greatcoder的博客
11-30 2572
操作系统 文件系统实现文件系统实现1.文件系统结构2。文件系统实现虚拟文件系统 VFS目录实现4.分配方法连续分配 文件系统实现 1.文件系统结构 分层设计的文件系统 应用程序：利用系统调用的请求文件操作 open() read() 逻辑文件系统：管理元数据，管理目录结构。元数据包括文件系统的所有结构数据，而不包括内容数据。逻辑文件系统通过给定的文件符号名，来管理目录结构，通过文件控制块（FCB），来维护文件结构。 文件组织模块：指导文件的逻辑块和物理块。将逻辑块地址转换为物理块地址。 基本文件系统：只需要
异数OS-织梦师-操作系统与数据库的合体(十一)-使用异数OS打造高性能低成本元宇宙OLTP数据库引擎
AthlonxpX86的专栏
10-18 944
文章摘要 本文探讨了如何利用异数OS构建高性能低成本的元宇宙OLTP数据库引擎，以解决传统数据库系统在元宇宙场景下的性能瓶颈问题。文章分析了1998年以来服务器技术的发展停滞现状，指出当前数据库系统仅能发挥硬件性能的5%-80%，无法满足元宇宙"尸山体验"所需的2000万TPS峰值性能需求。作者提出将操作系统与数据库合体的创新方案，通过逻辑页缓存、稀疏页读写等技术突破IOPS限制，实现比传统方案高4个数量级的性能，同时降低6个数量级的成本。测试数据显示，在12700H笔记本上实现了774
C++高性能内存池
让每一行代码都有改变世界的力量。
05-06 1649
这个项目是实现一个高并发的内存池，他的原型是google的一个开源项目tcmalloc,tcmalloc全称Thread--Caching Malloc，即线程缓存的malloc，实现了高效的多线程内存管理，用于替代系统的内存分配相关的函数(malloc,free)。我们这个项目是把tcmalloc最核心的框架简化后拿出来，模拟实现出了一个自己的高并发内存池，目的就是学习tcmalloc的精华。
如何利用好cache写出高性能的代码（Make your programs run faster by better using cache ）
DayDayUp
10-12 3873
笔者在学习cache时总结了一些在软件层面充分利用cache，来写出高性能代码方法。 如何利用好cache写出高性能的C代码 一，当线性访问数据（需要遍历数据结构）时，使用数组（arrays）而不是链表（Linked lists） 二，经常使用的变量应该放在一起声明定义，(Variables you access often together should be close to one-another in memory) 三，内存对齐：优化访问结构体或者类数组 四，高效地访问矩阵（二维数组）Access
C++实现的高并发内存池
mz474920631的博客
06-08 3710
C/C++下内存管理是件很头疼的事，分配足够的内存、追踪内存的分配、在不需要的时候释放内存—这个任务很复杂。如果直接使用系统调用malloc/free、new/delete进行内存分配和释放，则会有以下弊端：内存池（memory pool)是代替直接调用malloc/free、new/delete进行内存管理的常用方法，当我们申请内存空间时，首先到我们的内存池中查找合适的内存块，而不是直接向操作系统申请，优势在于：现代很多的开发环境都是多核多线程，在申请内存的场景下，必然存在激烈的锁竞争问题。malloc本
rocketMq高性能存储设计
guoxu0514的博客
04-13 2021
消息中间价存储一般都是利用磁盘，在廉价的PC机上一般是使用机械硬盘，但机械硬盘的速度比访问内存慢了n个数量级，但一款优秀的消息中间件必然会将硬件资源压榨到极致，接下来看看rocketMq是如何做到高效存储的。 1、rocketMq存储结构 rocketMq存储 这张流程图简单介绍了rocketMq的存储实现，先简单说明下各自的含义 MappedFile 所有的topic数据都写到同一个文件中，文件的大小默认为1G，使用mmap与磁盘文件做映射，初始化时使用mlock将内存锁定，防止pagec
二 cahce 一致性－替换算法－多级cahce-并行主存系统
sinat_37817094的博客
07-28 910
一.cache的一致性问题：   1.cache的一致性问题指的是什么？ cache中的内容是主存的副本。 情况１：cache中的内容进行更新时，而没有改变主存中的相应内容时，cache和主存之间产生了不一致性。   情况2：当多个设备都允许访问主存时 例：I/O设备可通过DMA 方式直接读写主存时，如果Cache中的内容被修改，则I/O设备读出的对应主存单元的内容无效；若I/O设备...
B2B2C商城的系统架构思考
SiC B2B2C Shop大型B2B2C商城软件产品，使用Java语言开发，高性能高扩展性高安全性分布式。可帮助你快速的建立大型B2B2C电商系统
04-01 1319
多用户平台，在删除记录时，要检查这条记录的主人是不是当前用户，是才可以删除，防止人为修改url中的ID参数删除其它用户的记录。由于业务需要，系统接收了用户上传的身份证、营业执照的图片，这些图片需要保密，不能泄漏到互联网上。本系统采用高扩展性的技术架构方案，系统可扩展性强，为未来大数据量、大用户量，留出了扩展的空间。我团队十分注重编码规范，代码格式美观，结构优良，变量名见名知意，数据表结构合理，表名命名优雅。普通图片，都是可以匿名访问的（如产品图片），只要知道图片的url，就可访问图片。
高性能LINUX系统下双效防火墙HOWTO
03-04
SQUID代理的性能本身已经是代理服务器中的佼佼者,本系统将其性 能发挥的极至：通过ramdisk技术,让SQUID把网页cahce到内存中,这样,你所访问的网页,除了第一次需要到网络上取,以后都将来自内存!本文将为大家介绍如何用...
Go-microcache实现作为Go中间件的非标准HTTP缓存
08-13
在Go语言的Web服务开发中，中间件是一个重要的概念，它允许开发者插入额外的功能层，如日志记录、性能监控、认证、缓存等，而无需改变基础的...正确理解和使用Go-microcache，对于构建高性能的Go Web应用程序至关重要。
MQ - 17 集群篇_（性能）分布式存储系统的编程技巧
热门推荐
小工匠
09-21 1万+
这里总结了一些用 Java 开发存储系统时经常会用到的技巧。在我的经验中，我认为在大的设计框架差别不大的情况下，性能差异很多就是- 因为这些不起眼的细节。这里我们主要讲的是 IO 相关的优化操作，主要是因为消息队列本身就是一个重 IO 的存储系统，IO 模块的性能提升是整个系统性能提升的关键。Java IO 性能核心还是缓存、批量写和异步刷盘。从使用的角度，基本只要关注即可。在一些极限场景下，可以关注一下Direct IO的使用。同步刷盘并不是噩梦，可以通过一些代码上的优化，来提高同步刷盘的能力。
【免费云平台部署指南】按场景选型+全维度对比（附直达地址）
分享技术干货，聚焦AI前沿科技
12-03 975
免费云平台已能覆盖从静态网站到AI模型部署的大部分场景，核心是根据项目类型（静态/后端/AI）、访问地区（国内/国外）和功能需求（数据库/容器/GPU）选择适配平台。新手建议从简单场景入手（如GitHub Pages部署博客、Hugging Face Spaces部署AI Demo），熟悉后再尝试全栈或容器化部署。
001-计算机实验报告之数据库原理实验报告
LF__plus的博客
12-02 249
001-计算机实验报告之数据库原理实验报告 一共四个实验，分别是：1、使用powerdesigner建模；2、在idea里操作数据库；3、在数据库实现多种查询，如简单查询，连接查询，嵌套查询，分组查询等；4、视图创建
python+django/flask+vue的基于协同过滤算法的体育商品推荐系统
Q_Q1963288475的博客
12-04 569
相比于传统的体育商品推荐方式，个性化智能的管理方式可以大幅提高体育商品推荐的管理效率，实现了个性化智能体育商品推荐的标准化、制度化、程序化的管理，有效地防止了体育商品推荐的随意管理， 功能主要包括首页、个人中心、用户管理、商品分类管理、商品信息管理、交流论坛、留言板、系统管理、订单管理等功能，从而实现个性化智能体育商品推荐方式，提高个性化智能体育商品推荐的效率。
向量数据库原理
qq_38895905的博客
12-04 273
day22 了解向量数据库原理（相似度检索）
Linux设备管理：从内核驱动到用户空间的完整架构解析
X
12-03 809
A[物理硬件插入/移除] --> B[内核驱动探测]B --> C{Linux统一设备模型 LDM}C --> D[在/sysfs创建对象]C --> E[发送uevent事件]D --> F[用户空间工具<br>lspci, lsusb等]E --> G[UDEV守护进程]G --> H[扫描规则库 /etc/udev/rules.d/]H --> I[匹配并执行规则]I --> J1[创建设备节点 /dev/]I --> J2[设置权限与所有权]I --> J3[执行自定义脚本]
【开题答辩全过程】以 基于Javaweb的电动汽车充电桩管理系统为例，包含答辩的问题和答案
shiji9932的博客
12-03 448
本文介绍了一位14年经验的技术专家可提供的毕设支持服务，包括Java、Python等多语言项目开发与答辩指导。重点展示了一个"电动汽车充电桩管理系统"的答辩案例，详细说明了系统功能（预约管理、费用计算等）、技术实现（SpringBoot+Vue+MySQL）及关键问题解决方案（如预约冲突处理、断电检测机制）。文中提供了答辩问答实录，展现了从选题背景到技术细节的完整答辩过程，并附有评委的正面评价。最后建议学生可参考往届真实开题报告，提供选题指导、源码参考等服务，强调独立完成的重要性，同时表
【赵渝强老师】国产金仓数据库的体系架构
最新发布
赵渝强老师优快云博客主页
12-06 788
金仓数据库（KingbaseES）作为国产数据库代表，其体系结构分为逻辑和物理存储两部分。逻辑存储包括数据库对象及其标识符，物理存储涵盖数据文件、日志文件和控制文件等核心组件。数据文件以OID命名并支持自动拆分，日志文件分为运行日志、WAL预写日志、事务日志和服务器日志四类，其中WAL日志采用16MB分段机制保障数据安全。控制文件记录数据库关键运行信息，可通过专用工具查看。该架构基于PostgreSQL开发，兼具开源特性与自主创新，体现了国产数据库在技术实现上的成熟性。
kv cahce
03-08
### 关于 Key-Value 缓存实现及其解决方案 #### 主要组成部分 缓存结构通常由四个主要字段构成。`map` 是外部ID与内部ID之间的核心映射表；`sortedKeys` 存储了该映射表中的所有已排序键值；`cacheSize` 记录着此映射表的实际大小；而 `resizeLatch` 则用于控制移除最早加入的一对数据项的操作[^1]。 #### 实现方式 对于KV缓存的具体实现，可以采用多种策略来优化性能并满足不同应用场景的需求： - **LRU（Least Recently Used）算法**：这是一种常见的淘汰机制，在内存有限的情况下优先删除最近最少使用的条目。 ```python class LRUCache: def __init__(self, capacity: int): self.cache = OrderedDict() self.capacity = capacity def get(self, key: int) -> int: if key not in self.cache: return -1 value = self.cache.pop(key) # 将访问过的key移动到字典最后面表示最新使用过 self.cache[key] = value return value def put(self, key: int, value: int) -> None: if key in self.cache: del self.cache[key] elif len(self.cache) >= self.capacity: # 移除最久未使用的元素 old_key = next(iter(self.cache)) del self.cache[old_key] self.cache[key] = value ``` - **TTL（Time To Live）设置**：通过给每一条记录设定生存时间，当超过指定时限则自动失效清除，适用于临时存储场景下的快速回收资源。 - **分布式架构设计**：考虑到单机容量瓶颈以及高可用性的需求，可构建基于一致性哈希环模型的集群化方案，使得多个节点能够协同工作分担压力的同时保持良好的扩展性和容错能力[^2]。 #### 解决常见问题的方法 针对KV缓存在实际应用过程中可能出现的一些典型挑战，如下几种方法可以帮助有效应对： - 对于并发读写冲突的情况，可以通过引入乐观锁或悲观锁机制加以协调处理； - 面临大量冷热不均的数据分布时，则考虑实施热点预加载或是渐进式加载技术以提高命中率降低延迟； - 如果遇到因频繁扩容缩容带来的抖动影响服务稳定性的问题，建议预先规划好合理的初始尺寸，并结合动态调整阈值的方式减少不必要的变动频率[^3]。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值