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緩存可以序列化存儲

發布時間: 2022-06-17 08:32:40

Ⅰ 什麼叫緩存

所謂的緩存,就是將程序或系統經常要調用的對象存在內存中,一遍其使用時可以快速調用,不必再去創建新的重復的實例。這樣做可以減少系統開銷,提高系統效率。

1、通過文件緩存;顧名思義文件緩存是指把數據存儲在磁碟上,不管你是以XML格式,序列化文件DAT格式還是其它文件格式;

2、內存緩存;也就是創建一個靜態內存區域,將數據存儲進去,例如我們B/S架構的將數據存儲在Application中或者存儲在一個靜態Map中。

3、本地內存緩存;就是把數據緩存在本機的內存中。

4、分布式緩存機制;可能存在跨進程,跨域訪問緩存數據

對於分布式的緩存,此時因為緩存的數據是放在緩存伺服器中的,或者說,此時應用程序需要跨進程的去訪問分布式緩存伺服器。

(1)緩存可以序列化存儲擴展閱讀

當我們在應用中使用跨進程的緩存機制,例如分布式緩存memcached或者微軟的AppFabric,此時數據被緩存在應用程序之外的進程中。

每次,當我們要把一些數據緩存起來的時候,緩存的API就會把數據首先序列化為位元組的形式,然後把這些位元組發送給緩存伺服器去保存。

同理,當我們在應用中要再次使用緩存的數據的時候,緩存伺服器就會將緩存的位元組發送給應用程序,而緩存的客戶端類庫接受到這些位元組之後就要進行反序列化的操作了,將之轉換為我們需要的數據對象。

Ⅱ C# 緩存機制是什麼xml操作和序列化反序列化!

就是把一些不怎麼改變的東西如圖片什麼的,第一次打開的時候就從伺服器上下載到本地電腦,下次打開直接到本地查看有沒數據,如果有數據直接調用數據,加快網頁打開的速度。xml操作和序列化反序列化都是把數據物理保存到本地的一種方法。

Ⅲ 序列化適合當緩存使用嗎。

緩存是介於應用程序和物理數據源之間,其作用是為了降低應用程序對物理數據源訪問的頻次,從而提高了應用的運行性能。緩存內的數據是對物理數據源中的數據的復制,應用程序在運行時從緩存讀寫數據,在特定的時刻或事件會同步緩存和物理數據源的數據。
緩存的介質一般是內存,所以讀寫速度很快。但如果緩存中存放的數據量非常大時,也會用硬碟作為緩存介質。緩存的實現不僅僅要考慮存儲的介質,還要考慮到管理緩存的並發訪問和緩存數據的生命周期。

Hibernate的緩存包括Session的緩存和SessionFactory的緩存,其中SessionFactory的緩存又可以分為兩類:內置緩存和外置緩存。Session的緩存是內置的,不能被卸載,也被稱為Hibernate的第一級緩存。SessionFactory的內置緩存和Session的緩存在實現方式上比較相似,前者是SessionFactory對象的一些集合屬性包含的數據,後者是指Session的一些集合屬性包含的數據。SessionFactory的內置緩存中存放了映射元數據和預定義sql語句,映射元數據是映射文件中數據的拷貝,而預定義SQL語句是在Hibernate初始化階段根據映射元數據推導出來,SessionFactory的內置緩存是只讀的,應用程序不能修改緩存中的映射元數據和預定義SQL語句,因此SessionFactory不需要進行內置緩存與映射文件的同步。SessionFactory的外置緩存是一個可配置的插件。在默認情況下,SessionFactory不會啟用這個插件。外置緩存的數據是資料庫數據的拷貝,外置緩存的介質可以是內存或者硬碟。SessionFactory的外置緩存也被稱為Hibernate的第二級緩存。

Hibernate的這兩級緩存都位於持久化層,存放的都是資料庫數據的拷貝,那麼它們之間的區別是什麼呢?為了理解二者的區別,需要深入理解持久化層的緩存的兩個特性:緩存的范圍和緩存的並發訪問策略。

持久化層的緩存的范圍

緩存的范圍決定了緩存的生命周期以及可以被誰訪問。緩存的范圍分為三類。

1 事務范圍:緩存只能被當前事務訪問。緩存的生命周期依賴於事務的生命周期,當事務結束時,緩存也就結束生命周期。在此范圍下,緩存的介質是內存。事務可以是資料庫事務或者應用事務,每個事務都有獨自的緩存,緩存內的數據通常採用相互關聯的的對象形式。

2 進程范圍:緩存被進程內的所有事務共享。這些事務有可能是並發訪問緩存,因此必須對緩存採取必要的事務隔離機制。緩存的生命周期依賴於進程的生命周期,進程結束時,緩存也就結束了生命周期。進程范圍的緩存可能會存放大量的數據,所以存放的介質可以是內存或硬碟。緩存內的數據既可以是相互關聯的對象形式也可以是對象的鬆散數據形式。鬆散的對象數據形式有點類似於對象的序列化數據,但是對象分解為鬆散的演算法比對象序列化的演算法要求更快。

3 集群范圍:在集群環境中,緩存被一個機器或者多個機器的進程共享。緩存中的數據被復制到集群環境中的每個進程節點,進程間通過遠程通信來保證緩存中的數據的一致性,緩存中的數據通常採用對象的鬆散數據形式。

對大多數應用來說,應該慎重地考慮是否需要使用集群范圍的緩存,因為訪問的速度不一定會比直接訪問資料庫數據的速度快多少。

持久化層可以提供多種范圍的緩存。如果在事務范圍的緩存中沒有查到相應的數據,還可以到進程范圍或集群范圍的緩存內查詢,如果還是沒有查到,那麼只有到資料庫中查詢。事務范圍的緩存是持久化層的第一級緩存,通常它是必需的;進程范圍或集群范圍的緩存是持久化層的第二級緩存,通常是可選的。

持久化層的緩存的並發訪問策略

當多個並發的事務同時訪問持久化層的緩存的相同數據時,會引起並發問題,必須採用必要的事務隔離措施。

在進程范圍或集群范圍的緩存,即第二級緩存,會出現並發問題。因此可以設定以下四種類型的並發訪問策略,每一種策略對應一種事務隔離級別。

事務型:僅僅在受管理環境中適用。它提供了Repeatable Read事務隔離級別。對於經常被讀但很少修改的數據,可以採用這種隔離類型,因為它可以防止臟讀和不可重復讀這類的並發問題。

讀寫型:提供了Read Committed事務隔離級別。僅僅在非集群的環境中適用。對於經常被讀但很少修改的數據,可以採用這種隔離類型,因為它可以防止臟讀這類的並發問題。

非嚴格讀寫型:不保證緩存與資料庫中數據的一致性。如果存在兩個事務同時訪問緩存中相同數據的可能,必須為該數據配置一個很短的數據過期時間,從而盡量避免臟讀。對於極少被修改,並且允許偶爾臟讀的數據,可以採用這種並發訪問策略。

只讀型:對於從來不會修改的數據,如參考數據,可以使用這種並發訪問策略。

事務型並發訪問策略是事務隔離級別最高,只讀型的隔離級別最低。事務隔離級別越高,並發性能就越低。

什麼樣的數據適合存放到第二級緩存中?

1 很少被修改的數據

2 不是很重要的數據,允許出現偶爾並發的數據

3 不會被並發訪問的數據

4 參考數據

不適合存放到第二級緩存的數據?

1 經常被修改的數據

2 財務數據,絕對不允許出現並發

3 與其他應用共享的數據。

Hibernate的二級緩存

如前所述,Hibernate提供了兩級緩存,第一級是Session的緩存。由於Session對象的生命周期通常對應一個資料庫事務或者一個應用事務,因此它的緩存是事務范圍的緩存。第一級緩存是必需的,不允許而且事實上也無法比卸除。在第一級緩存中,持久化類的每個實例都具有唯一的OID。

第二級緩存是一個可插拔的的緩存插件,它是由SessionFactory負責管理。由於SessionFactory對象的生命周期和應用程序的整個過程對應,因此第二級緩存是進程范圍或者集群范圍的緩存。這個緩存中存放的對象的鬆散數據。第二級對象有可能出現並發問題,因此需要採用適當的並發訪問策略,該策略為被緩存的數據提供了事務隔離級別。緩存適配器用於把具體的緩存實現軟體與Hibernate集成。第二級緩存是可選的,可以在每個類或每個集合的粒度上配置第二級緩存。

Hibernate的二級緩存策略的一般過程如下:

1) 條件查詢的時候,總是發出一條select * from table_name where …. (選擇所有欄位)這樣的SQL語句查詢資料庫,一次獲得所有的數據對象。

2) 把獲得的所有數據對象根據ID放入到第二級緩存中。

3) 當Hibernate根據ID訪問數據對象的時候,首先從Session一級緩存中查;查不到,如果配置了二級緩存,那麼從二級緩存中查;查不到,再查詢資料庫,把結果按照ID放入到緩存。

4) 刪除、更新、增加數據的時候,同時更新緩存。

Hibernate的二級緩存策略,是針對於ID查詢的緩存策略,對於條件查詢則毫無作用。為此,Hibernate提供了針對條件查詢的Query緩存。

Hibernate的Query緩存策略的過程如下:

1) Hibernate首先根據這些信息組成一個Query Key,Query Key包括條件查詢的請求一般信息:SQL, SQL需要的參數,記錄范圍(起始位置rowStart,最大記錄個數maxRows),等。

2) Hibernate根據這個Query Key到Query緩存中查找對應的結果列表。如果存在,那麼返回這個結果列表;如果不存在,查詢資料庫,獲取結果列表,把整個結果列表根據Query Key放入到Query緩存中。

3) Query Key中的SQL涉及到一些表名,如果這些表的任何數據發生修改、刪除、增加等操作,這些相關的Query Key都要從緩存中清空。

Ⅳ 使用hibernate二級緩存時對象不需要序列化嗎

無論用hibernate或者mybatis結合spring做開發還是其他,系統里持久類往往要實現序列化, implements Serializable。我還是比較好奇,為什麼要這樣做呢?一直只知道個大概,學習hibernate和mybatis時,一些書中有幾個字的介紹,有的書中舉得例子或者和spring整合時舉得例子也沒實現序列化,有時可能在你項目上,如果不是實現serializable介面,可能系統也會正常不會出現錯誤。
終於有這個時間自己查查這個原因了,翻翻書,看看網頁,針對這個問題資料還是比較少的,不過本人也了解到了一些,對po實現序列化有了更深的了解,為什麼要實現序列化原因總結如下:
1、Hibernate使用組件作為復合主鍵時,該組件類必須滿足一個條件就是:實現java.io.serializable介面。
2、MyBatis中配置緩存時,持久層需實現序列化。緩存元素<cache>有個readOnly屬性,readOnly屬性可以被設置為 true 或 false。只讀緩存將對所有調用者返回同一個實例。因此都不能被修改,這可以極大的提高性能。可寫的緩存將通過序列化來返回一個緩存對象的拷貝。這會比較慢,但是比較安全。所以默認值是 false。
3、持久存儲,將對象的狀態保存在存儲媒體中以便可以在以後重新創建出完全相同的副本。
4、按值封送,尤其是在分布式系統中。如果對象標記為 Serializable,則該對象將被自動序列化,並從一個應用程序域傳輸至另一個應用程序域,然後進行反序列化,從而在第二個應用程序域中產生出該對 象的一個精確副本。

Ⅳ 常用的緩存技術

第一章 常用的緩存技術
1、常見的兩種緩存

本地緩存:不需要序列化,速度快,緩存的數量與大小受限於本機內存
分布式緩存:需要序列化,速度相較於本地緩存較慢,但是理論上緩存的數量與大小無限(因為緩存機器可以不斷擴展)
2、本地緩存

Google guava cache:當下最好用的本地緩存
Ehcache:spring默認集成的一個緩存,以spring cache的底層緩存實現類形式去操作緩存的話,非常方便,但是欠缺靈活,如果想要靈活使用,還是要單獨使用Ehcache
Oscache:最經典簡單的頁面緩存
3、分布式緩存

memcached:分布式緩存的標配
Redis:新一代的分布式緩存,有替代memcached的趨勢
3.1、memcached

經典的一致性hash演算法
基於slab的內存模型有效防止內存碎片的產生(但同時也需要估計好啟動參數,否則會浪費很多的內存)
集群中機器之間互不通信(相較於Jboss cache等集群中機器之間的相互通信的緩存,速度更快<--因為少了同步更新緩存的開銷,且更適合於大型分布式系統中使用)
使用方便(這一點是相較於Redis在構建客戶端的時候而言的,盡管redis的使用也不困難)
很專一(專做緩存,這一點也是相較於Redis而言的)
3.2、Redis

可以存儲復雜的數據結構(5種)
strings-->即簡單的key-value,就是memcached可以存儲的唯一的一種形式,接下來的四種是memcached不能直接存儲的四種格式(當然理論上可以先將下面的一些數據結構中的東西封裝成對象,然後存入memcached,但是不推薦將大對象存入memcached,因為memcached的單一value的最大存儲為1M,可能即使採用了壓縮演算法也不夠,即使夠,可能存取的效率也不高,而redis的value最大為1G)
hashs-->看做hashTable
lists-->看做LinkedList
sets-->看做hashSet,事實上底層是一個hashTable
sorted sets-->底層是一個skipList
有兩種方式可以對緩存數據進行持久化
RDB
AOF
事件調度
發布訂閱等
4、集成緩存

專指spring cache,spring cache自己繼承了ehcache作為了緩存的實現類,我們也可以使用guava cache、memcached、redis自己來實現spring cache的底層。當然,spring cache可以根據實現類來將緩存存在本地還是存在遠程機器上。

5、頁面緩存

在使用jsp的時候,我們會將一些復雜的頁面使用Oscache進行頁面緩存,使用非常簡單,就是幾個標簽的事兒;但是,現在一般的企業,前台都會使用velocity、freemaker這兩種模板引擎,本身速度就已經很快了,頁面緩存使用的也就很少了。

總結:

在實際生產中,我們通常會使用guava cache做本地緩存+redis做分布式緩存+spring cache就集成緩存(底層使用redis來實現)的形式
guava cache使用在更快的獲取緩存數據,同時緩存的數據量並不大的情況
spring cache集成緩存是為了簡單便捷的去使用緩存(以註解的方式即可),使用redis做其實現類是為了可以存更多的數據在機器上
redis緩存單獨使用是為了彌補spring cache集成緩存的不靈活
就我個人而言,如果需要使用分布式緩存,那麼首先redis是必選的,因為在實際開發中,我們會緩存各種各樣的數據類型,在使用了redis的同時,memcached就完全可以舍棄了,但是現在還有很多公司在同時使用memcached和redis兩種緩存。

Ⅵ android有哪幾種緩存方式,優缺點是什麼

二級緩存工作機制。

1.所謂二級緩存實際上並不復雜,當Android端需要獲得數據時比如獲取網路中的圖片,我們首先從內存中查找(按鍵查找),內存中沒有的再從磁碟文件或sqlite中去查找,若磁碟中也沒有才通過網路獲取。

2.當獲得來自網路的數據,就以key-value對的方式先緩存到內存(一級緩存),同時緩存到文件或sqlite中(二級緩存)。注意:內存緩存會造成堆內存泄露,所有一級緩存通常要嚴格控制緩存的大小,一般控制在系統內存的1/4。

3.網路中的數據是變化的,數據一旦放入緩存中,再取該數據就是從緩存中獲得,這樣豈不是不能體現數據的變化?在緩存數據時會設置有效時間,比如說30分鍾,若超過這個時間數據就失效並釋放空間,然後重新請求網路中的數據。

Ⅶ PHP緩存技術的PHP緩存類型

1、資料庫數據緩存技術:
數據緩存:這里所說的數據緩存是指資料庫查詢PHP緩存機制,每次訪問頁面的時候,都會先檢測相應的緩存數據是否存在,如果不存在,就連接資料庫,得到數據,並把查詢結果序列化後保存到文件中,以後同樣的查詢結果就直接從緩存表或文件中獲得。
用的最廣的例子看Discuz的搜索功能,把結果ID緩存到一個表中,下次搜索相同關鍵字時先搜索緩存表。和memcache技術。
舉個常用的方法,多表關聯的時候,把附表中的內容生成數組保存到主表的一個欄位中,需要的時候數組分解一下,這樣的好處是只讀一個表,壞處就是兩個數據同步會多不少步驟,資料庫永遠是瓶頸,用硬碟換速度,是這個的關鍵點。
常用的資料庫數據緩存技術有:
1.序列化(串列化)緩存
2.JSON緩存
3.XML緩存
4.Array緩存
2、頁面緩存:
每次訪問頁面的時候,都會先檢測相應的緩存頁面文件是否存在,如果不存在,就連接資料庫,得到數據,顯示頁面並同時生成緩存頁面文件,這樣下次訪問的時候頁面文件就發揮作用了。(模板引擎和網上常見的一些PHP緩存機制類通常有此功能,例如smarty模板、thinkphp框架)

Ⅷ 如何使用緩存

  • 緩存是分層次的,下面是計算機緩存山:

  • cpu緩存策略:

    寄存器中計算數據,而數據存儲在內存中,由於cpu和內存之間的性能逐漸增大,系統設計者在cpu和內存之間插入了3層的高速緩存。高速緩存有三個層級,就是整個計算機緩存系統的一個小縮影。

Ⅸ php的緩存數據用序列化之後保存

因為系列化可以保存數組等數據,雖然數據變大,但是與讀取數據並處理來說,還是要快的。2,這個方法是和好的,但是,如果只保存單一數組,最好對經常讀取的文件進行緩存,那樣速度會更快。如果數據量不多,建議將數據保存到memcache中,速度更快3,可以保存很多數據,特別是數組,性能上會提高一些,建議保存數據量適中的數據,特別大的讀取io和處理不很明顯的速度優勢。比如保存用戶的配置就很不錯。