仔细看看我们现有的系统，小到一个CPU，大到一个在线交易系统。任何性能问题都可以通过一种方式有效解决，这种方式就是缓存。是的，缓存几乎可以成为解决性能问题的灵丹妙药，而且会一针见血。缓存的主要目的是减少数据访问延迟，有多种实现方式。以下是对不同类型缓存的介绍。CPU的缓存能想到的最小粒度的缓存大概就是CPU的缓存了。CPU不仅有缓存，还把缓存分为多级，如图1所示，分别是L1、L2、L33级缓存。其中，L1和L2是一个核心独享的缓存，而L3是同一个CPU中的多个核心共享的。图1中的架构是目前CPU中最常见的架构，CPU缓存的架构细节比这更复杂。大多数CPU将缓存分为指令缓存和数据缓存2，有的还有一个叫做TLB（translationlookasidebuffer）的缓存，用于实现虚拟内存到物理内存的快速转换。图1CPU缓存架构CPU并不是天生就有缓存的。以Intel的CPU为例，1992年才在386CPU中引入L1Cache，直到2008年Corei3才引入L3Cache。图2显示了不同存储类型访问延迟的差异。以寄存器访问为一个时间单位，内存访问约为100个单位。也就是说，内存访问延迟是寄存器的100倍。图2不同存储访问性能对比基于以上原因，新一代CPU设计中加入了缓存模块，目的是降低访问内存数据的延迟。使用Cache提高性能的原理在于数据访问的局部性，即区域局部性和时间局部性。空间局部性：对于刚被访问过的数据，相邻的数据未来被访问的概率很高。TemporalLocality：对于刚被访问过的数据，未来被访问的概率很高。操作系统缓存缓存在操作系统级别的许多地方使用。操作系统缓存的原理与CPU缓存基本相同，只有两个局部特征。操作系统中最好的缓存可能是文件系统的页面缓存。再参考图2，可以看出访问磁盘的延迟是内存的10万倍，所以Linux操作系统中的所有文件系统都使用缓存来提高读写性能。除了上述内存访问性能和磁盘访问性能的差异外，还有一个因素是机械磁盘随机访问和顺序访问的性能差异。以企业级SATA盘为例，随机写入带宽不足1MB/s，而顺序写入则轻松达到100MB/s，相差高达100倍。造成如此大差异的主要原因是机械盘读写数据需要寻址，而寻址消耗的时间占整个请求时间的很大比例。考虑到以上两个因素，大多数文件系统都实现了基于内存的缓存。这样，大大提高了用户对文件系统的访问性能。缓存主要从两个方面提高访问文件系统的性能。一是减少对磁盘的直接访问，二是尽可能将对磁盘的随机访问转化为顺序访问。对于第一个方面，文件系统数据写入缓存后，认为数据写入成功，将结果返回给上层。因为访问内存的性能是访问磁盘的10万倍。因此，性能自然可以得到很大的提升。如图3上半部分逻辑所示，写请求顺序将数据写入缓存。读取请求也有类似的过程。在文件系统中，称为预读，即提前将数据读入缓存，从而降低访问磁盘的频率。图3文件系统页缓存对于第二个方面，由于缓存的存在，当数据从缓存刷入磁盘时，数据的LBA是经过排序的。这样可以降低机械寻盘的耗时比，从而提高系统的整体性能。大系统级别的Web前端缓存我们以Web应用为例，介绍从前端到后端的缓存技术。这主要是因为缓存在web开发领域应用最为广泛，非常方便我们理解问题。缓存的技术领域很广，技术难度也很深。本文不能面面俱到，抛砖引玉。熟悉前端开发的同学都知道，一个网站除了动态内容之外，还有很多图片、JS脚本、CSS示例等内容。一方面是图片、JS脚本、CSS等内容比较多，另一方面很少变动，除非网站升级。鉴于以上原因，我们能否将内容缓存到用户的本地磁盘，这样当用户再次访问网站时，可以直接从本地磁盘加载内容，而不需要经过浩瀚的网络。图4浏览器页面请求本质上，浏览器已经具备了这个功能。准确的说，它不是浏览器，而是HTTP协议。如图所示，我们打开浏览器的调试工具，可以看到请求的网页很多内容并不是向服务器请求的，而是从本地磁盘或者内存中获取的。图4显示了请求网站页面时部分内容的情况。可以看出，很大一部分不是从服务器获取的。图5Web浏览器缓存处理流程本地获取有两个非常明显的好处。一是页面的响应时间非常快，二是大大减轻了Web服务器的压力。在HTTP中，通过它的响应头来决定是否使用缓存中的内容。这个header就是Cache-control，当然需要其他域的配合。整个缓存处理过程比较复杂，需要根据不同的字段进行判断，才能确定从哪里获取内容。图中展示了整个浏览器的处理流程。图6是浏览器调试工具截获的某网站首页图片的响应头内容。从图中可以看出，它包含了缓存控制相关的内容。图6Web缓存的HTTP协议浏览器缓存的内容博大精深，本文难以详尽阐述。如果你想深入了解这方面的内容，本账号推荐你阅读《HTTP权威指南》，讲解的很详细。访问链接级别在web领域，一个请求的链接可能会很长。比如我们在美国访问一个网站，整个通信链路会跨越整个太平洋，距离将近两万公里。就算是太阳，也要跑几十毫秒才能跑完这个里程，而网络需要经过各种中继设备，耗时将近200毫秒。试想一下，一个网页通常由上百个元素（如图片、js脚本等）组成，那么在中国打开一个美国网站需要多少时间呢？解决上述问题最有效的技术是CDN（ContentDeliveryNetwork，内容分发网络）技术，它通过分支到更接近终端用户的边缘服务器来提供更快的服务。以上述网站为例，当用户从中国访问美国网站时，会先从国内的CDN节点获取内容，如果没有，则从美国的源服务器获取内容。因为大部分内容都可以在国内获取，消除了跨越大洋带来的网络延迟。图7CDN示意图图7为CDN示意图，其中ORIGINALSERVER为源服务器，EDGESERVER为边缘服务器。从图中可以看出，最终用户的访问路径。对于Web服务，Web后端缓存通常通过关系数据存储数据，而数据库数据通常存储在磁盘上。数据库在高负载场景下容易成为性能瓶颈。因此，为了提高整个服务的承载能力，往往会在业务服务器和数据库之间加入缓存服务。这个缓存服务的原理其实和上面说的CPU缓存或者文件系统缓存类似。由于对于一个Web服务来说，80%以上的请求都是读请求，Web缓存的设计就是基于这个事实。这些数据可以完全缓存在内存中，从而减少数据库访问的负载。由于缓存承载了大部分的读请求，整个数据库的负载也大大降低。图8Web服务缓存图8显示了使用Redis缓存的Web服务架构。本文只是一个简化的架构，实际的架构要复杂得多（需要考虑可靠性和承载能力）。在该架构中，业务服务器会根据请求类型优先访问缓存，并根据策略更新缓存内容。目前使用最多的缓存应该是Redis缓存了，大家可以多了解一下。本文从微观到宏观，从不同层面介绍缓存在提升系统性能方面的应用。当然，缓存的应用领域比本文所涵盖的要多得多。这里只是介绍一下，希望能给大家带来一些启发，为自己系统的性能优化提供一些思路。
