Ⅰ 什么叫缓存
所谓的缓存，就是将程序或系统经常要调用的对象存在内存中，一遍其使用时可以快速调用，不必再去创建新的重复的实例。这样做可以减少系统开销，提高系统效率。
1、通过文件缓存；顾名思义文件缓存是指把数据存储在磁盘上，不管你是以XML格式，序列化文件DAT格式还是其它文件格式；
2、内存缓存；也就是创建一个静态内存区域，将数据存储进去，例如我们B/S架构的将数据存储在Application中或者存储在一个静态Map中。
3、本地内存缓存；就是把数据缓存在本机的内存中。
4、分布式缓存机制；可能存在跨进程，跨域访问缓存数据
对于分布式的缓存，此时因为缓存的数据是放在缓存服务器中的，或者说，此时应用程序需要跨进程的去访问分布式缓存服务器。
(1)缓存可以序列化存储扩展阅读
当我们在应用中使用跨进程的缓存机制，例如分布式缓存memcached或者微软的AppFabric，此时数据被缓存在应用程序之外的进程中。
每次，当我们要把一些数据缓存起来的时候，缓存的API就会把数据首先序列化为字节的形式，然后把这些字节发送给缓存服务器去保存。
同理，当我们在应用中要再次使用缓存的数据的时候，缓存服务器就会将缓存的字节发送给应用程序，而缓存的客户端类库接受到这些字节之后就要进行反序列化的操作了，将之转换为我们需要的数据对象。
Ⅱ C# 缓存机制是什么xml操作和序列化反序列化！
就是把一些不怎么改变的东西如图片什么的，第一次打开的时候就从服务器上下载到本地电脑，下次打开直接到本地查看有没数据，如果有数据直接调用数据，加快网页打开的速度。xml操作和序列化反序列化都是把数据物理保存到本地的一种方法。
Ⅲ 序列化适合当缓存使用吗。
缓存是介于应用程序和物理数据源之间，其作用是为了降低应用程序对物理数据源访问的频次，从而提高了应用的运行性能。缓存内的数据是对物理数据源中的数据的复制，应用程序在运行时从缓存读写数据，在特定的时刻或事件会同步缓存和物理数据源的数据。
缓存的介质一般是内存，所以读写速度很快。但如果缓存中存放的数据量非常大时，也会用硬盘作为缓存介质。缓存的实现不仅仅要考虑存储的介质，还要考虑到管理缓存的并发访问和缓存数据的生命周期。
Hibernate的缓存包括Session的缓存和SessionFactory的缓存，其中SessionFactory的缓存又可以分为两类：内置缓存和外置缓存。Session的缓存是内置的，不能被卸载，也被称为Hibernate的第一级缓存。SessionFactory的内置缓存和Session的缓存在实现方式上比较相似，前者是SessionFactory对象的一些集合属性包含的数据，后者是指Session的一些集合属性包含的数据。SessionFactory的内置缓存中存放了映射元数据和预定义sql语句，映射元数据是映射文件中数据的拷贝，而预定义SQL语句是在Hibernate初始化阶段根据映射元数据推导出来，SessionFactory的内置缓存是只读的，应用程序不能修改缓存中的映射元数据和预定义SQL语句，因此SessionFactory不需要进行内置缓存与映射文件的同步。SessionFactory的外置缓存是一个可配置的插件。在默认情况下，SessionFactory不会启用这个插件。外置缓存的数据是数据库数据的拷贝，外置缓存的介质可以是内存或者硬盘。SessionFactory的外置缓存也被称为Hibernate的第二级缓存。
Hibernate的这两级缓存都位于持久化层，存放的都是数据库数据的拷贝，那么它们之间的区别是什么呢？为了理解二者的区别，需要深入理解持久化层的缓存的两个特性：缓存的范围和缓存的并发访问策略。
持久化层的缓存的范围
缓存的范围决定了缓存的生命周期以及可以被谁访问。缓存的范围分为三类。
1 事务范围：缓存只能被当前事务访问。缓存的生命周期依赖于事务的生命周期，当事务结束时，缓存也就结束生命周期。在此范围下，缓存的介质是内存。事务可以是数据库事务或者应用事务，每个事务都有独自的缓存，缓存内的数据通常采用相互关联的的对象形式。
2 进程范围：缓存被进程内的所有事务共享。这些事务有可能是并发访问缓存，因此必须对缓存采取必要的事务隔离机制。缓存的生命周期依赖于进程的生命周期，进程结束时，缓存也就结束了生命周期。进程范围的缓存可能会存放大量的数据，所以存放的介质可以是内存或硬盘。缓存内的数据既可以是相互关联的对象形式也可以是对象的松散数据形式。松散的对象数据形式有点类似于对象的序列化数据，但是对象分解为松散的算法比对象序列化的算法要求更快。
3 集群范围：在集群环境中，缓存被一个机器或者多个机器的进程共享。缓存中的数据被复制到集群环境中的每个进程节点，进程间通过远程通信来保证缓存中的数据的一致性，缓存中的数据通常采用对象的松散数据形式。
对大多数应用来说，应该慎重地考虑是否需要使用集群范围的缓存，因为访问的速度不一定会比直接访问数据库数据的速度快多少。
持久化层可以提供多种范围的缓存。如果在事务范围的缓存中没有查到相应的数据，还可以到进程范围或集群范围的缓存内查询，如果还是没有查到，那么只有到数据库中查询。事务范围的缓存是持久化层的第一级缓存，通常它是必需的；进程范围或集群范围的缓存是持久化层的第二级缓存，通常是可选的。
持久化层的缓存的并发访问策略
当多个并发的事务同时访问持久化层的缓存的相同数据时，会引起并发问题，必须采用必要的事务隔离措施。
在进程范围或集群范围的缓存，即第二级缓存，会出现并发问题。因此可以设定以下四种类型的并发访问策略，每一种策略对应一种事务隔离级别。
事务型：仅仅在受管理环境中适用。它提供了Repeatable Read事务隔离级别。对于经常被读但很少修改的数据，可以采用这种隔离类型，因为它可以防止脏读和不可重复读这类的并发问题。
读写型：提供了Read Committed事务隔离级别。仅仅在非集群的环境中适用。对于经常被读但很少修改的数据，可以采用这种隔离类型，因为它可以防止脏读这类的并发问题。
非严格读写型：不保证缓存与数据库中数据的一致性。如果存在两个事务同时访问缓存中相同数据的可能，必须为该数据配置一个很短的数据过期时间，从而尽量避免脏读。对于极少被修改，并且允许偶尔脏读的数据，可以采用这种并发访问策略。
只读型：对于从来不会修改的数据，如参考数据，可以使用这种并发访问策略。
事务型并发访问策略是事务隔离级别最高，只读型的隔离级别最低。事务隔离级别越高，并发性能就越低。
什么样的数据适合存放到第二级缓存中？
1 很少被修改的数据
2 不是很重要的数据，允许出现偶尔并发的数据
3 不会被并发访问的数据
4 参考数据
不适合存放到第二级缓存的数据？
1 经常被修改的数据
2 财务数据，绝对不允许出现并发
3 与其他应用共享的数据。
Hibernate的二级缓存
如前所述，Hibernate提供了两级缓存，第一级是Session的缓存。由于Session对象的生命周期通常对应一个数据库事务或者一个应用事务，因此它的缓存是事务范围的缓存。第一级缓存是必需的，不允许而且事实上也无法比卸除。在第一级缓存中，持久化类的每个实例都具有唯一的OID。
第二级缓存是一个可插拔的的缓存插件，它是由SessionFactory负责管理。由于SessionFactory对象的生命周期和应用程序的整个过程对应，因此第二级缓存是进程范围或者集群范围的缓存。这个缓存中存放的对象的松散数据。第二级对象有可能出现并发问题，因此需要采用适当的并发访问策略，该策略为被缓存的数据提供了事务隔离级别。缓存适配器用于把具体的缓存实现软件与Hibernate集成。第二级缓存是可选的，可以在每个类或每个集合的粒度上配置第二级缓存。
Hibernate的二级缓存策略的一般过程如下：
1) 条件查询的时候，总是发出一条select * from table_name where …. （选择所有字段）这样的SQL语句查询数据库，一次获得所有的数据对象。
2) 把获得的所有数据对象根据ID放入到第二级缓存中。
3) 当Hibernate根据ID访问数据对象的时候，首先从Session一级缓存中查；查不到，如果配置了二级缓存，那么从二级缓存中查；查不到，再查询数据库，把结果按照ID放入到缓存。
4) 删除、更新、增加数据的时候，同时更新缓存。
Hibernate的二级缓存策略，是针对于ID查询的缓存策略，对于条件查询则毫无作用。为此，Hibernate提供了针对条件查询的Query缓存。
Hibernate的Query缓存策略的过程如下：
1) Hibernate首先根据这些信息组成一个Query Key，Query Key包括条件查询的请求一般信息：SQL, SQL需要的参数，记录范围（起始位置rowStart，最大记录个数maxRows)，等。
2) Hibernate根据这个Query Key到Query缓存中查找对应的结果列表。如果存在，那么返回这个结果列表；如果不存在，查询数据库，获取结果列表，把整个结果列表根据Query Key放入到Query缓存中。
3) Query Key中的SQL涉及到一些表名，如果这些表的任何数据发生修改、删除、增加等操作，这些相关的Query Key都要从缓存中清空。
Ⅳ 使用hibernate二级缓存时对象不需要序列化吗
无论用hibernate或者mybatis结合spring做开发还是其他，系统里持久类往往要实现序列化， implements Serializable。我还是比较好奇，为什么要这样做呢？一直只知道个大概，学习hibernate和mybatis时，一些书中有几个字的介绍，有的书中举得例子或者和spring整合时举得例子也没实现序列化，有时可能在你项目上，如果不是实现serializable接口，可能系统也会正常不会出现错误。
终于有这个时间自己查查这个原因了，翻翻书，看看网页，针对这个问题资料还是比较少的，不过本人也了解到了一些，对po实现序列化有了更深的了解，为什么要实现序列化原因总结如下：
1、Hibernate使用组件作为复合主键时，该组件类必须满足一个条件就是：实现java.io.serializable接口。
2、MyBatis中配置缓存时，持久层需实现序列化。缓存元素<cache>有个readOnly属性，readOnly属性可以被设置为 true 或 false。只读缓存将对所有调用者返回同一个实例。因此都不能被修改，这可以极大的提高性能。可写的缓存将通过序列化来返回一个缓存对象的拷贝。这会比较慢，但是比较安全。所以默认值是 false。
3、持久存储，将对象的状态保存在存储媒体中以便可以在以后重新创建出完全相同的副本。
4、按值封送，尤其是在分布式系统中。如果对象标记为 Serializable，则该对象将被自动序列化，并从一个应用程序域传输至另一个应用程序域，然后进行反序列化，从而在第二个应用程序域中产生出该对 象的一个精确副本。
Ⅳ 常用的缓存技术
第一章 常用的缓存技术
1、常见的两种缓存
本地缓存：不需要序列化，速度快，缓存的数量与大小受限于本机内存
分布式缓存：需要序列化，速度相较于本地缓存较慢，但是理论上缓存的数量与大小无限（因为缓存机器可以不断扩展）
2、本地缓存
Google guava cache：当下最好用的本地缓存
Ehcache：spring默认集成的一个缓存，以spring cache的底层缓存实现类形式去操作缓存的话，非常方便，但是欠缺灵活，如果想要灵活使用，还是要单独使用Ehcache
Oscache：最经典简单的页面缓存
3、分布式缓存
memcached：分布式缓存的标配
Redis：新一代的分布式缓存，有替代memcached的趋势
3.1、memcached
经典的一致性hash算法
基于slab的内存模型有效防止内存碎片的产生（但同时也需要估计好启动参数，否则会浪费很多的内存）
集群中机器之间互不通信（相较于Jboss cache等集群中机器之间的相互通信的缓存，速度更快<--因为少了同步更新缓存的开销，且更适合于大型分布式系统中使用）
使用方便（这一点是相较于Redis在构建客户端的时候而言的，尽管redis的使用也不困难）
很专一（专做缓存，这一点也是相较于Redis而言的）
3.2、Redis
可以存储复杂的数据结构（5种）
strings-->即简单的key-value，就是memcached可以存储的唯一的一种形式，接下来的四种是memcached不能直接存储的四种格式（当然理论上可以先将下面的一些数据结构中的东西封装成对象，然后存入memcached，但是不推荐将大对象存入memcached，因为memcached的单一value的最大存储为1M，可能即使采用了压缩算法也不够，即使够，可能存取的效率也不高，而redis的value最大为1G）
hashs-->看做hashTable
lists-->看做LinkedList
sets-->看做hashSet，事实上底层是一个hashTable
sorted sets-->底层是一个skipList
有两种方式可以对缓存数据进行持久化
RDB
AOF
事件调度
发布订阅等
4、集成缓存
专指spring cache，spring cache自己继承了ehcache作为了缓存的实现类，我们也可以使用guava cache、memcached、redis自己来实现spring cache的底层。当然，spring cache可以根据实现类来将缓存存在本地还是存在远程机器上。
5、页面缓存
在使用jsp的时候，我们会将一些复杂的页面使用Oscache进行页面缓存，使用非常简单，就是几个标签的事儿；但是，现在一般的企业，前台都会使用velocity、freemaker这两种模板引擎，本身速度就已经很快了，页面缓存使用的也就很少了。
总结：
在实际生产中，我们通常会使用guava cache做本地缓存+redis做分布式缓存+spring cache就集成缓存（底层使用redis来实现）的形式
guava cache使用在更快的获取缓存数据，同时缓存的数据量并不大的情况
spring cache集成缓存是为了简单便捷的去使用缓存（以注解的方式即可），使用redis做其实现类是为了可以存更多的数据在机器上
redis缓存单独使用是为了弥补spring cache集成缓存的不灵活
就我个人而言，如果需要使用分布式缓存，那么首先redis是必选的，因为在实际开发中，我们会缓存各种各样的数据类型，在使用了redis的同时，memcached就完全可以舍弃了，但是现在还有很多公司在同时使用memcached和redis两种缓存。
Ⅵ android有哪几种缓存方式，优缺点是什么
二级缓存工作机制。
1.所谓二级缓存实际上并不复杂，当Android端需要获得数据时比如获取网络中的图片，我们首先从内存中查找（按键查找），内存中没有的再从磁盘文件或sqlite中去查找，若磁盘中也没有才通过网络获取。
2.当获得来自网络的数据，就以key-value对的方式先缓存到内存（一级缓存），同时缓存到文件或sqlite中（二级缓存）。注意：内存缓存会造成堆内存泄露，所有一级缓存通常要严格控制缓存的大小，一般控制在系统内存的1/4。
3.网络中的数据是变化的，数据一旦放入缓存中，再取该数据就是从缓存中获得，这样岂不是不能体现数据的变化？在缓存数据时会设置有效时间，比如说30分钟，若超过这个时间数据就失效并释放空间，然后重新请求网络中的数据。
Ⅶ PHP缓存技术的PHP缓存类型
1、数据库数据缓存技术：
数据缓存：这里所说的数据缓存是指数据库查询PHP缓存机制，每次访问页面的时候,都会先检测相应的缓存数据是否存在，如果不存在，就连接数据库，得到数据，并把查询结果序列化后保存到文件中，以后同样的查询结果就直接从缓存表或文件中获得。
用的最广的例子看Discuz的搜索功能，把结果ID缓存到一个表中，下次搜索相同关键字时先搜索缓存表。和memcache技术。
举个常用的方法，多表关联的时候，把附表中的内容生成数组保存到主表的一个字段中，需要的时候数组分解一下，这样的好处是只读一个表，坏处就是两个数据同步会多不少步骤，数据库永远是瓶颈，用硬盘换速度，是这个的关键点。
常用的数据库数据缓存技术有：
1.序列化（串行化）缓存
2.JSON缓存
3.XML缓存
4.Array缓存
2、页面缓存：
每次访问页面的时候，都会先检测相应的缓存页面文件是否存在，如果不存在，就连接数据库，得到数据，显示页面并同时生成缓存页面文件，这样下次访问的时候页面文件就发挥作用了。(模板引擎和网上常见的一些PHP缓存机制类通常有此功能，例如smarty模板、thinkphp框架)
Ⅷ 如何使用缓存
缓存是分层次的，下面是计算机缓存山：
cpu缓存策略：
寄存器中计算数据，而数据存储在内存中，由于cpu和内存之间的性能逐渐增大，系统设计者在cpu和内存之间插入了3层的高速缓存。高速缓存有三个层级，就是整个计算机缓存系统的一个小缩影。
Ⅸ php的缓存数据用序列化之后保存
因为系列化可以保存数组等数据，虽然数据变大，但是与读取数据并处理来说，还是要快的。2，这个方法是和好的，但是，如果只保存单一数组，最好对经常读取的文件进行缓存，那样速度会更快。如果数据量不多，建议将数据保存到memcache中，速度更快3，可以保存很多数据，特别是数组，性能上会提高一些，建议保存数据量适中的数据，特别大的读取io和处理不很明显的速度优势。比如保存用户的配置就很不错。