有效提高命中率的缓存设计

最近在做网站应用的优化那自然就涉及到缓存方面的处理,实际应用中不可能针对所有数据进行缓存,所以那些数据要优先缓存则变得非常重要.在.net提供一些缓存功能如缓存多长时间或依赖性缓存,但这种缓存方式都很有局限制,并不能达到缓存高命中率的数据.为了实现这点在开始设计缓存的时候采用了LRU算法.

这种算法的主要作用是保存最近使用的数据,可以简单地使用一个双向链接结合哈希表来实现.当添加缓存或使用时候把对应的项移至链表头,通过一个计时器对链表尾进行扫描,把最后活动的数据进行清除.

但这种设计似乎并不理想也很难达到缓存高命中率的数据,拿用户登陆为例实际上最后登陆的用户不一定就是非常活跃的用户,如小张是网站的活跃用户有可能他这几天没有访问网站,那通过以上算法就可能一些不活跃把他挤到后面导致从缓存中排除;这样的结果其实并不是我们想要的,所以紧紧靠简单LRU算实现很达到以上的需求.  

 经过一段时间的思考在LRU算法的基础加上是L1,L2,L3的Cache似乎可以很好地解决以上问题.

在原有的基础划分了多层Cache,每层缓存活跃度不同的数据中,每层都有各自的LRU算法来排除超出容易的缓存数据.第一级的缓存活跃度最高,第三级的缓存活跃度最低.以登陆为例:一般一个用户登陆后都会在三级缓存区,那是怎样可以冲到一级去呢,唯一的办法就是用户在某层缓存活跃度达到一个数量的同时又没有被本层LRU算法排除的就会切换到上一层缓存区去.由于每一层都有对应的LRU算法,缓存空间不足的情况会自动清除当前最不活跃的,如二级缓存用户升级上去时当一级缓空间不足的情况就把最久没活动的挤出去.

以上设计已经满足当前需求的需要,具体应用效果还有待完成和最终的使用成效.

### 提高缓存命中率的概念 提高缓存命中率是指通过各种手段使得更多的请求能够从缓存中获取所需的数据,而不是每次都访问原始数据源。这不仅减少了延迟还减轻了服务器负载,从而显著提升系统的整体性能。 对于CPU缓存而言,其多级结构设计旨在平衡速度容量之间的关系,在不同级别的缓存间合理分配资源可以有效改善缓存效率[^1]。当应用程序频繁使用的数据被存储于更靠近处理器的核心缓存内时,则可极大程度上减少内存访问次数并加快处理速度。 针对数据库中的冗余信息问题,及时清除不再需要或很少使用的记录有助于腾出宝贵的缓存空间给更重要的查询结果留位子,进而间接提高缓存有效利用率[^2]。 在网络传输方面,CDN(内容分发网络)利用地理分布式的节点来缓存静态文件如图片、样式表等,并依据预设策略决定何时更新本地副本。为了进一步增强这种机制的效果,可以通过调整HTTP协议里的`Cache-Control`头部参数来控制浏览器及其他中间代理的行为模式;例如适当延长某些不常变动网页组件的最大生存期(TTL),允许它们长时间驻留在客户端设备里而不必重新下载,以此达到更高的缓存命中比例[^3]。 ```python import time def cache_decorator(func): cached_results = {} def wrapper(*args, **kwargs): key = str(args) + str(kwargs) if key not in cached_results or is_expired(cached_results[key]['timestamp']): result = func(*args, **kwargs) cached_results[key] = {'value': result, 'timestamp': int(time.time())} else: print("Returning cached data.") return cached_results[key]['value'] return wrapper @cache_decorator def expensive_function(x): """模拟耗时操作""" time.sleep(2) return x * 2 expensive_function(5) ```
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