缓存

本文探讨了缓存命中率的重要性及提升方法,包括基于业务逻辑的缓存算法设计,以及缓存生命周期、过期策略和同步问题等关键议题。
 缓存的命中率

    一个缓存的实体在被丢到缓存中后,在这个实体被缓存的期间(这个实体被缓存的生命周期内),如果外部一次都没有使用过它,这个缓存实体的命中率就是0。这个实体被请求的次数越多,它的缓存命中率越高。

所以我们经常会看到类似这样的数据:

  缓存的1万个元素中,有100个被频繁的使用,几乎每分钟都会被使用一次。2000个数据,每小时被请求一次。3000个数据,每天被请求一次,剩下的数据,被丢到缓存中后一次都没有被使用过。

  现在硬件发展很快,如果我们只是需要缓存1万个数据的话,我们完全可以做到不管这1万个数据是否被使用到,全部丢到缓存,这样只要找数据,肯定缓存中有这个数据。而不需要作额外的运算,或者不需要向数据库发出请求。

但是:硬件发展快,数据量发展也快。小型的网站,缓存1万条数据,也就全部缓存了。但是大型网站最少也是上百万的数据量或者上T级别的数据,这些数据量显然不能都丢到缓存。这时候设计一个合理的缓存方案,提高缓存的命中率,就非常重要。而且是必须的。

 

提高缓存命中率的一些常见方法

 纯技术的角度来说,我们只有记录了用户的单位时间的请求数,并依照这个信息来把最常被使用的数据缓存起来。

但更多的时候,我们是根据业务逻辑来提高缓存命中率的。比如:去年,前年发表的博客,这类文章的浏览请求,一般一天至少可怜的几次。一般不应该缓存到内存中。

又比如,回复数多的帖子,一般被请求数会比回复数少的帖子会被更多人次看到。 

我们应该通过上面逻辑,根据我们实际业务逻辑,提供一个缓存算法,提高缓存的命中率。让在我们硬件允许的条件下,缓存适当的数据,而不是所有数据。

一个反面的例子就是:不管三七二十一,一个大型的博客站点,一篇文章被用户请求的时候,发现不在内存缓存中,就从数据库中读出,然后丢到缓存。

要知道,现在爬虫程序很多的。另外,博客这类搜索引擎友好的站点,决大多数的访问压力是搜索引擎搜索过来的。而这些访问一般都是1小时,或者1天之内,对某篇文章只有几次甚至1次请求,之后再也没有了。上面作缓存的方法,命中率会非常低的。

这里也许就有人会问,郭红俊,既然你不建议我缓存这些博客的内容,但是我如何提高我站点的性能呀,我至少得保证我博客站点不会速度慢的无法响应用户请求呀。

  这个问题的解决方案有很多,一个最简单的方法就是把这些博客做成静态Html页面,也就是文件系统的缓存,文件系统因为硬盘的原因,可以简单理解成可以无限扩容,这样就可以把很多命中率低的内容进行缓存。

  如果你的页面需要一些动态逻辑判断,你可以把数据缓存成XML文件,然后服务器段整合这些XML文件,或者是包含文件。这也是种不错的方法。

简单汇总一下缓存命中率的观点

1.  小型网站可以全部数据缓存,一般压力也不会很大,可以忽略缓存命中率问题。

2.  大型服务无法全部数据缓存,只能部分数据缓存,这时候就需要架构师设计出对该业务逻辑适用的缓存方法,尽可能的提高缓存的命中率。

3.  提高命中率的方法大多是跟业务逻辑捆绑的,需要跟具体问题具体分析

4.  对于不能被内存缓存的数据,最简单的提高性能方法就是使用文件缓存。

5.  文件缓存可以整个内容缓存成一个静态文件;也可以是整个页面的一个区域被缓存成一个文件,然后被包含;也可以是把一个实体序列化成XML文件进行缓存。

下面我们看看缓存的其他几个不那么重要的方面:

缓存的生命周期内的活动:

  永久不过期,永久不变更的内容,这类东西就不应该放在缓存。缓存是临时的存储,而不是永久的,所以缓存的生命周期是有限的。

  它依次可能会经历如下活动:

1.  进入缓存。(进入缓存的时候,可能需要指定它以后的过期策略,如果不指定,需要使用系统默认的过期策略)

2.  从缓存中获得它,注意,这时候需要处理线程安全的问题。

3.  更新缓存,注意,也需要考虑线程安全问题

4.  离开缓存,这个可能是外部请求,也可能是缓存根据过期策略把它清理掉。

缓存的过期策略:

  一般我会问,你所接触的缓存中,碰到过那些缓存过期策略?

  最常见的几种过期策略如下:

  多长时间没有被请求,则过期,最典型的就是ASP和ASP.net 提供的 Section 功能。其实它就是一个缓存。

  依赖于文件变更的缓存,一旦文件被修改,缓存则过期,典型的是 WEB站点的 Web.config ,一旦这个文件变更,不但缓存重起,IIS进程也会进行一次释放工作。

  在此基础上,可能看到很多依赖关系的缓存过期策略。比如依赖于数据库的缓存过期策略。

  当然,业务逻辑里可能会有更复杂的过期策略,必须优快云新版积分制论坛中,帖子列表缓存会在列表数据缓存达到600时,把它清理到550条数据。

  又比如新积分制论坛帖子的缓存过期,则是没有任何列表引用这个帖子后,则这个帖子过期。

缓存的同步问题:

  使用缓存,则意味着同样的数据,可能有多份并存。如果你的代码没有考虑某种情况,导致了这两份数据不一致了。这时候就会有问题发生。

  解决方法很简单,把你的业务逻辑,代码触发情况都考虑清楚,不要遗留没有触底的地方。

  简单的方法会导致你的代码逻辑变得非常复杂。

  这也就是有些人,在非必要的时候,建议你不要用缓存的原因。一旦开始使用缓存,你就应该准备增加大量的代码来处理数据同步的问题。

初始化填充缓存数据:

  有时候在缓存被初始化后,还需要预先填充一些数据到缓存中。这就是缓存数据的初始化操作。

  缓存数据的初始化操作需要考虑以下问题:

1.  需要多长时间进行初始化,一般如果是站点的话,我们可能在 Global.asa 的 Application_OnStart 中处理这个初始化工作。初始化的一般不能太久,这时候就是考验我们代码优化的能力了。

2.  初始化的时候,一般是批量导入数据,而不是我们正常使用的时候,一次处理一个数据。

 

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究法及创新点概述本文采用的技术路线、研究法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试法介绍系统测试的法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向机等常见法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向机模型 支持向机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本小的情况。在信用分析中,该法能够通过寻找佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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