從程式碼說起

fn longRunningOperations(){
 ... // 很耗時
}
let result = longRunningOperations();
// do other thing

我們來看上面這段虛擬碼，longRunningOperations是個很耗時的方法（呼叫一次要幾十秒甚至幾分鐘），比如：

複雜的業務邏輯計算
複雜的資料查詢
耗時的網路操作等

對於這個方法，如果每次都去呼叫一次的話，會非常的影響效能，使用者體驗也非常的不好。

那我們該如何處理呢？

一般有幾種優化方案：

優化業務程式碼，比如：更快的資料結構和演算法，更快的IO模型，建立資料庫索引等
簡化業務邏輯，導致耗時的原因可能是業務過於複雜，可以通過簡化業務邏輯的方式來減少耗時

將操作的結果儲存起來。例如：對於某些統計類的結果，可以先用日終定時的去執行，將結果儲存到統計結果表中，查詢時，直接從結果中查詢即可；對於某些臨時操作，可以將結果儲存在記憶體中，再次呼叫時，直接從記憶體中獲取即可。

本文主要聊聊第三種方案：使用「快取」！

主動快取與被動快取

一般我們使用快取來儲存一些內容，這些內容有如下一些特點（符合一條或多條）：

使用較頻繁
變更不頻繁
獲取較耗時
多系統訪問

比如，

字典資料：系統很多地方都會使用字典資料，而字典資料配置完成後一般不會修改，雖然從資料庫中直接獲取字典資料不是很耗時，但是多了查詢和網路傳輸，效能上還是不如直接從快取裡面取快速
秒殺商品資訊：在秒殺時訪問量很大，從快取（靜態檔案、CDN等）獲取要比從資料庫查詢要快得多

其它訪問頻次較多的資訊：此處的其它資訊是因為其快取的處理方式與上面的字典處理有差異，下面詳細說明。

對於字典資料來說，一般我們的做法是在系統啟動時，將字典資料直接載入到快取中，此類快取資料一般沒有過期時間；當修改字典時，會同時更新快取中的內容。此類快取稱為「主動快取」，因為其快取資料是由使用者的主動修改來觸發更新的。

而對於某些資訊來說，因為資訊量太大，不能一次性全部載入到快取中，且也不是太清楚哪些資料訪問頻次高、哪些資料訪問頻次低。對於這樣的資料，一般的做法是：

先到快取中查詢是否有訪問的資料，如果有則直接返回給使用者
如果沒有，則去溯源查詢
找到後將其新增到快取中
最後返回給使用者

此類快取稱為「被動快取」！其快取的資料的過期由系統來控制。那系統如何控制呢？這就涉及到快取置換演算法！

快取置換演算法

上面說了，對於被動快取來說，由於資訊量太大，資料不能一次全部載入到快取中，當快取滿了以後，需要新增資料時，就需要確定哪些資料要從快取裡清除，給新資料騰出空間。

用於判斷哪些資料優先從快取中剔除的演算法稱為「快取(頁面)置換演算法」！

Wiki中列出瞭如下置換演算法：

RR（Random replacement）
FIFO（First in first out）
LIFO（Last in first out）
MRU（Most recently used）
LFU（Least-frequently used）
LRU（Least recently used）
TLRU（Time aware least recently used）
PLRU（Pseudo-LRU）
LRU-K
SLRU（Segmented LRU）
MQ（Multi queue）
LFRU（Least frequent recently used）
LFUDA（LFU with dynamic aging）
LIRS（Low inter-reference recency set）
ARC（Adaptive replacement cache）
CAR（Clock with adaptive replacement）
Pannier（Container-based caching algorithm for compound objects）

一般情況下我們不會自己去實現個快取，市面上有不少開源的快取中介軟體，比如：redis,memcached。這裡只簡單的梳理幾個常用的置換演算法。

FIFO

FIFO應該算是最簡單的置換演算法了：

它使用一個佇列來維護資料
資料按照載入到快取的順序進行排列，先載入的資料在佇列頭部，後加載的資料在佇列尾部
當快取滿了以後，從佇列頭部清除資料，給需要載入的資料騰出空間
新資料加到佇列的尾部

FIFO的實現很簡單，但是其效能並不總是很好。舉個簡單的例子，假設一個系統需要10個快取資料，恰巧此時5個數據在佇列頭部，另外5個數據不在快取中，又恰巧此時佇列又滿了。按照FIFO演算法，5條不在記憶體中的資料被載入到了快取中，而之前的5條資料被清除了。這就需要再次將被清除的5條資料載入到快取中。這就影響了效能。

這個問題可能會隨著所分配的快取大小的增加而增加，原本我們使用快取是為了提高效能的，現在可能會影響效能，這種現象稱為「Belady現象」！

LIFO和FIFO很類似，這裡就不贅述了。

LRU

目前比較常用的置換演算法稱為LRU置換演算法：優先替換掉「最近最少使用」的資料

每個資料都被關聯了該資料上次使用的時間
當需要置換資料的時候，LRU選擇最長時間沒有使用的資料

LRU的變體有很多，例如：

TLRU（Time aware least recently used）：大部分快取資料是有過期時間的。PLRU從最少使用和過期時間兩個維度來置換資料
LRU-K：多維護一個佇列，用於記錄所有快取資料被訪問的次數。當資料的訪問次數達到K次的時候，才將資料放入快取。當需要淘汰資料時，LRU-K會淘汰第K次訪問時間距當前時間最大的資料。
SLRU（Segmented LRU）2Queue？：一個FIFO佇列，一個LRU佇列。當資料第一次訪問時，將資料快取在FIFO佇列裡面，當資料第二次被訪問時，則將資料從FIFO佇列移到LRU佇列裡面，兩個佇列各自按照自己的方法淘汰資料。
PLRU（Pseudo-LRU）：LRU需要維護資料訪問時間，佔用了額外的空間，對於空間很小的裝置來說，此演算法太過浪費空間了。PLRU每個快取資料只需要1bit來儲存資料資訊，可以達到LRU的效果。具體流程見下圖：

還有和LRU類似的MRU,LFU這裡不在贅述！

快取叢集

為了提高快取的可用性，一般我們至少會對快取做個主備，即一個主快取，一個從快取。

快取的寫入只可以寫到主快取
主快取同步資料到從快取中
可以從主快取讀取資料。也可以從從快取讀取資料（不必須）
當主快取掛掉了，從快取升級為主快取

再安全一點的做法就是做快取叢集：

多臺機器快取了相同的資料，其中一臺為主快取
快取的寫入只可以寫到主快取
主快取同步資料到其它快取
可以從主快取讀取資料。也可以從其它快取中讀取資料（不必須）
當主快取掛掉了，會從其它快取服務中選擇一個作為新的主快取

分散式快取

無論是單機快取，主從備份還是快取叢集，都沒法解決快取大小限制的問題。因為一般快取會使用記憶體，而一臺機器的記憶體大小是有限的。當需要快取的資料遠遠超過一臺機器的記憶體大小的時候，就需要將快取的資料分佈到多臺機器上。每臺機器只快取一部分資料，這就是分散式快取。

分散式快取可以解決一臺機器快取資料有限的問題，但是也引入了新的問題：

哪些資料該快取在哪臺伺服器上
如何保證每臺伺服器快取的資料量基本相同

一般做法是對key進行hash，然後對伺服器數量進行取餘，來確定資料在哪臺伺服器上。這解決了「哪些資料該快取在哪臺伺服器上」的問題，但是卻無法保證「每臺伺服器快取的資料量基本相同」，因為可能多個key的hash取餘後都落到了同一個伺服器上，這就可能導致其中一臺伺服器快取的數量很多，其它伺服器快取的資料量很少。快取資料量多的伺服器可能會記憶體不夠用，觸發資料置換，進而導致效能下降。

可以使用一致性hash環來保證伺服器快取的資料量基本相同，大致邏輯如下：

將0~2^32個點均勻分配到一個圓上
每個點對應一臺快取伺服器
快取伺服器數量是遠小於2^32個的，所以多個節點對應一臺快取伺服器，多出來的節點稱為虛擬節點
確保快取伺服器的分佈均勻
同樣是對key進行hash
對2^32進行求餘
結果對應到hash環上
如果正好落到節點上，則資料就快取到對應的快取伺服器上
否則就存到落點前面的那個節點所對應的快取伺服器上

無處不在的快取

上面聊的主要是應用快取，實際上，快取無處不在。

下面通過我們訪問網站的流程，來簡單梳理一下，整個過程中，哪些地方可能會用到快取。

網路快取

當我們在瀏覽器中輸入URL，按下回車後。

首先，需要查詢域名所對應的IP！這裡就有各種快取！

瀏覽器快取：瀏覽器會快取DNS記錄一段時間，首先會從瀏覽器快取裡去找對應的IP。
系統快取：如果在瀏覽器快取裡沒有找到需要的記錄，就會到系統快取中查詢記錄
路由器快取：如果系統快取中也沒找到，就會到路由器快取中查詢記錄
ISP DNS 快取：如果還是找不到，就到ISP快取DNS的伺服器裡查詢。在這一般都能找到相應的快取記錄。
遞迴搜尋：如果上面的快取都找不到，就需要從根域名伺服器開始遞迴查找了

找到IP後，還不一定要發請求，因為你訪問的資源可能之前已經訪問過，已經被快取到了瀏覽器快取中。此時，瀏覽器直接返回快取，而不會發送請求。

如果沒有快取，則傳送請求獲取資源。

後面可能會達到CDN。CDN是一種邊緣快取。在使用者訪問網站時，利用GSLB（Global Server Load Balance，全域性負載均衡）技術將使用者的訪問指向距離最近的工作正常的快取伺服器上，由快取伺服器直接響應使用者請求。如果CDN中找不到需要的資源，則請求可能就到了反向代理。

某些反向代理能夠做到和使用者來自同一個網路，那麼使用者訪問反向代理伺服器的時候，就會得到很高質量的響應速度，這樣的反向代理快取一般稱為邊緣快取，而CDN在邊緣快取的基礎上，使用了GSLB

一般反向代理有兩個功能：

隱藏源伺服器，防止伺服器惡意攻擊。客戶端感知不到代理伺服器和源伺服器的區別
快取，將原始伺服器資料進行快取，減少源伺服器的訪問壓力

如果反向代理中也找不到需要的資源，請求才到達源伺服器來獲取資源。

服務端與資料庫快取

一般情況下，Server接收到請求後，會根據請求，組裝出響應，進行返回。這個過程可能需要查詢資料庫、進行業務邏輯計算、頁面渲染等操作。這裡的每一步都可以引入快取。

對於資料庫查詢來說，目前一般的持久化框架都會提供查詢快取。即對於相同的sql，第二次查詢開始，可以不用再查詢資料庫，直接從快取中獲取第一次查詢所返回的資料。節省了呼叫資料庫查詢的時間消耗。對於某些訪問量很大的資料，也可以將其快取到快取中介軟體中。後續直接從快取中介軟體中獲取。

而資料庫本身也有快取！

客戶端傳送一條查詢給服務端
服務端檢查查詢快取，如果命中快取，則立刻返回快取中的結果。如果沒找到，則
進行sql解析、預處理、再由優化器生成對應的執行計劃
根據執行計劃，呼叫儲存引擎的API執行查詢
將結果返回給客戶端

mysql的查詢快取可能會降低效率。首先，寫快取是獨佔模式寫入。其次，假設一個查詢結果被快取了，當涉及到的其中一張表資料更新，該快取都會被置為無效。對於頻繁修改的資料，使用快取就會降低效率。

對於業務邏輯計算來說，如果某些業務邏輯很複雜，那麼可以針對結果進行快取。可以將結果快取到資料庫或快取中介軟體中。對於相同的引數的請求，第二次請求時，就不必進行計算，直接從快取中返回結果即可。

對於頁面渲染來說，某些訪問量很大的頁面，且資料基本不變的情況下，可以對頁面進行靜態化。即生成靜態的頁面，不必每次訪問的時候都動態生成頁面進行返回，而是預先生成好頁面，將其存到磁碟上，當訪問該頁面的時候，直接從磁盤獲取頁面進行返回即可。或者直接將頁面內容快取到快取中介軟體中，進一步提高效能。

另外，對於需要登入的Server來說，使用者資訊其實也是快取下來的。不論是存到伺服器Session中，還是存到了快取中介軟體中。否則，每次使用者訪問Server都需要到資料庫獲取使用者資訊，會影響Server端效能！

計算機快取

最後，執行系統的計算機本身也有很多的快取！

我們都知道，一般計算機由CPU、記憶體、主機板、硬碟、顯示卡、顯示器、滑鼠、鍵盤、網絡卡等組成！其中儲存類裝置包括了：雲端儲存（例如：百度雲盤，NAS等）、本地硬碟、記憶體、CPU中的快取記憶體（我們常說的一級快取、二級快取和三級快取）以及CPU暫存器。它們的速度各異，差異達數個量級。下圖顯示了各個裝置的訪問速率。

CPU暫存器最快，達到1ns，但只能儲存幾百個位元組，造價也最貴
快取記憶體次之，也達到了10ns，可儲存幾十兆，造價次之。其中L1，L2，L3速度越來越慢。
然後是記憶體，為100ns，可達GB級別，造價比快取便宜（不過這兩年的記憶體價格貴得離譜）
硬碟訪問速率為10ms級別，可達TB級別，造價可以說是白菜價了
而云儲存則達到了秒級，基本可以無限擴充套件，只要錢夠

我們都知道CPU的快取記憶體是「快取」，實際上上面的裝置，上層裝置都可以說是下層裝置的「快取」！

在《深入理解計算機》一書中，簡單的介紹了計算機執行C語言的hello world程式時的計算機流程。

通過滑鼠、鍵盤輸入執行命令'./hello'
輸入的內容從鍵盤通過匯流排，進入暫存器，在進入記憶體

CPU暫存器快取記憶體實際上面的裝置，上層裝置都可以說是下層裝置

從程式碼說起

主動快取與被動快取

快取置換演算法

快取叢集

分散式快取

無處不在的快取

CPU暫存器快取記憶體實際上面的裝置，上層裝置都可以說是下層裝置

暫存器（記憶體訪問）

讀書筆記《組合語言》——intel8086暫存器的記憶體訪問

計算機速成課第6集：暫存器 & 記憶體

資料結構是如何裝入 CPU 暫存器的？

程式與CPU，核心，暫存器，快取，RAM，ROM的作用和他們之間的聯絡？

宇智波程式筆記59-一口氣看完45個暫存器，CPU核心技術大揭祕

彙編 | 暫存器記憶體訪問記憶體中字的儲存

記憶體管理——段暫存器

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CPU暫存器快取記憶體實際上面的裝置，上層裝置都可以說是下層裝置

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