多级缓存访问

To speed up data access , we build cache system. In one system , The L1 cache access time is 5 ns , the L2 cache access time is 50 ns and the memory access time is 400 ns. The L1 cache miss rate is 50% , the L2 cache miss rate is 10%. The average data access time of this system is:(5 Points)
A、5
B、30
C、45
D、50

E、55

解析:

Average Time=Hit_Time+Miss_rate*Miss_penalty

此题目可以解答为:average_time=5+0.5*(50+400*0.1)=50ns

所以应该选D

### 三级标题:多级缓存的定义 多级缓存是一种在分布式系统中广泛采用的性能优化策略,其核心思想是在数据访问路径上设置多个缓存层,每一层缓存具有不同的访问速度、容量和作用范围。通常包括本地缓存(如 JVM 缓存)、中间缓存(如 Redis 缓存)和持久化存储(如数据库)等层级。这种结构能够有效降低系统延迟、提升吞吐量,并减少对后端数据库的压力[^1]。 ### 三级标题:多级缓存的工作原理 多级缓存的工作机制遵循“就近原则”,即数据请求优先从访问速度最快的本地缓存中获取,若未命中,则逐级向下查找,直到从数据库中加载数据并逐级写入缓存。例如: 1. **本地缓存(L1)**:通常部署在应用服务器内部,如使用 Caffeine 或 Ehcache 实现,具有低延迟和高访问速度的特点。 2. **分布式缓存(L2)**:如 Redis 集群,用于跨节点共享数据,弥补本地缓存无法共享的缺点。 3. **持久化层(L3)**:即数据库,作为最终的数据源,可靠性高但访问速度最慢。 当请求到来时,系统首先检查本地缓存是否有数据,若无则查询 Redis,若仍无则访问数据库,并将结果逐级写回缓存以备后续请求使用[^2]。 以下是一个简化版的多级缓存访问逻辑代码示例: ```java public String getData(String key) { // 先查本地缓存 String data = localCache.getIfPresent(key); if (data != null) { return data; } // 本地缓存未命中,查分布式缓存 data = redisCache.get(key); if (data != null) { // 回写本地缓存 localCache.put(key, data); return data; } // 两级缓存都未命中,查数据库 data = database.query(key); if (data != null) { // 回写 Redis 和本地缓存 redisCache.set(key, data); localCache.put(key, data); } return data; } ``` ### 三级标题:多级缓存的应用场景 多级缓存适用于以下典型场景: - **高并发读取型业务**:如电商秒杀、新闻门户首页等,大量用户同时访问相同数据,使用多级缓存可显著降低数据库压力。 - **热点数据频繁访问**:如直播平台的热门主播信息、社交平台的热门话题等,通过多级缓存可快速响应请求。 - **对响应延迟敏感的系统**:如金融交易系统、实时推荐引擎等,多级缓存能有效降低数据访问延迟,提高用户体验[^3]。 在设计多级缓存系统时,还需考虑缓存一致性问题,通常可通过缓存更新策略(如失效机制)、消息队列异步更新、分布式锁等方式进行保障[^3]。 ---
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