面试疑难点解析——Java数据库开发(四)

简介: 无法缩短内存与磁盘间的读取的延迟,这个时候该怎么办?缓存与数据如何保持同步?本文为你详细解答。

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缓存问题


对于整个电脑而言,它有一个自己的固定状态:如果要读取数据,流程是将硬盘上的内容直接加载到内存里,而后再通过内存进行读取。因为硬盘上所保存的都是物理上的二进制数据。

如果你的电脑只是你一个人使用,那么没有任何问题,如果多人使用,你就会发现电脑变得像蜗牛跑步一样慢。你一个人在使用,慢一点或许感觉不到,一旦换到公网上,一群用户要进行数据读取,问题就出现了,所有的操作如果通过数据库查询得到(物理磁盘上),那么速度就会非常慢。例如一个查询需要60毫秒的时间,如果人一多就会成指数倍增长,效率会非常低。

如何减少这种操作所带来的延迟时间的增长呢?

有人提出,不使用普通的硬盘(物理磁盘),全部换固态硬盘。然而,使用固态硬盘虽然速度可以提升,但价格也相对高,且不实用。

无法缩短内存与磁盘间的读取的延迟,这个时候该怎么办?

解决方案是不读取硬盘上的内容,速度就会非常快了。这种做法有三种实现模式:

1.利用文件(CMS系统,这个系统的特点是把所有要读的数据都生成静态文件,静态页面的加载速度很快);

2.直接使用内存作为缓存,也就是将所读取进来的数据保存在内存里面(考虑数据的实效问题);

3.使用缓存数据库,缓存数据库有Redis、Memcached。

**对于内存缓存而言,有两种常用的组件:
-oscache(主要在页面上使用)
-ehcache(在一些开发框架中出现**)

缓存的本质是减少物理磁盘的读取时间,直接读内存,因而还需要进行合理的内存管理。

缓存与数据同步


使用缓存的核心意义在于减少数据库的操作,缓存和数据库之间有一定的内容差异。

如果要求尽可能保持缓存和数据库同步,那么需要思考以下几个问题:
1.你的缓存是否为数据库专用的缓存?
在所有的ORMapping设计组件之中都会存在有EHCache缓存组件,这个缓存组件主要目的是帮助用户减少数据库的处理操作,一般这样的缓存都会有自己的回收算法,比如:FIFO、软引用,弱引用。这些算法只是保证缓存中不需要的内容被及时清理干净。如果一直被使用,那么将被一直保留,并且这一操作只能通过明确的代码进行释放。

2.你的缓存是否在进行分布式或反向代理操作时使用的?
例如:你的系统里面配置了N多个Tomcat(web容器),这些web容器需要统一为所有的用户服务,为了操作方便可以将图片或视频等内容暂时保存在自己本地服务器上,一般保存在本地服务器上的数据都可以进行手工清空处理。

3.你的缓存是否采用了缓存数据库完成?
Memcached、Redis,这个里面数据保存的内容往往不会是显示的数据,对于缓存的数据库,里面保存的内容往往都是一些高并发的数据信息统计,对于这些信息统计处理操作,往往会结合大数据的开发工具完成,或者在进行集群设计的时候使用缓存数据库进行更加方便的协调处理操作,保存分布式服务器上的公共数据。例如:session。

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