⑴ Java中怎么把数据库中的表做成定时任务，存入缓存，减轻频繁直查数据库时，数据库的压力
根据你的想法，建议将两种方式整合下，建议如下设置：
接根据业务层的需要，把频繁使用的多个表数据进行整合，并利用视图的方式进行访问，这样既能减少数据表的压力，也能保持数据的准确性；
根据向系统设定场景，将经常使用到的数据存放在缓存中，缓存建议使用radis等非关系型数据库；
根据数据量确定，数据量比较大的，可以使用中间表等方式，如果数据量小而多的，放在缓存中最好，提高命中率。
⑵ 关于CPU 2级缓存是怎么计算的
速度和2级缓存关系并不是很明显. IU和AU的工作方式不一样的. IU是L2大 AU是L1大. 从他们工作方式上来讲. 打个比方:IU的L1就象是一本书的目录,L2就是内容. 他运算一个指令是先找到目录再自动联结到内容.这里就有一个连接时间,虽然很小.. AU则是直接存储在L1中,这样处理速度快的多. 也就是说,当IU的L2中的量非常多时,才能体验出它的意义
所以说I7之所以贵,不是L2的什么,而是核心更强
⑶ 1.16.5服务器优化技术有哪些
服务器优化技术主要有分布式缓存、异步操作、使用集群以及代码。
网站性能优化第一定律：优先考虑使用缓存优化性能。
缓存原理
（1）什么是缓存？（将数据存储在相对较高访问速度的介质中，以供系统处理）
（2）缓存的优点：访问速度快，如果需要计算可以减少计算时间
（3）缓存的本质是一张以键值对存储的内存hash表
（4）主要用来存储：读写比例高，很少变化的数据
（5）网站的访问遵循28定律
合理使用缓存应该注意以下问题
（1）频繁更新的数据（数据还没有读就已经失效，一般要求读写比在2:1以上才有意义）
（2）没有热点数据（无疑浪费资源）
（3）数据不一致与脏读（缓存被加载的过程中可能会产生数据不一致，有效时间过程数据在内存中就会变成脏数据）
（4）缓存的可用性（如果太过依赖缓存，容易产生雪崩。使用缓存热备并不能提高缓存的可用性，使用集群可以提高可用性）
（5）缓存预热（LRU计算时间过长，有的数据需要提前加载）
（6）缓存穿透（解决部分数据无法命中，而加重数据库压力的问题，一般设置空值）分布式缓存架构
（1）JBoss Cache：数据相同
（2）Memcached：数据不同互不通信
（3）Memcached5大优点：协议简单、通用性强（支持各种语言）、Libevent网络通信、内存管理高效、互不通信。
⑷ Java的缓存框架有什么用
（1100）（0）一、什么是缓存1、Cache是高速缓冲存储器一种特殊的存储器子系统，其中复制了频繁使用的数据以利于快速访问2、凡是位于速度相差较大的两种硬件/软件之间的，用于协调两者数据传输速度差异的结构，均可称之为Cache二、缓存的分类1、基于web应用的系统架构图2、在系统架构的不同层级之间，为了加快访问速度，都可以存在缓存操作系统磁盘缓存->减少磁盘机械操作数据库缓存->减少文件系统I/O应用程序缓存->减少对数据库的查询Web服务器缓存->减少应用服务器请求客户端浏览器缓存->减少对网站的访问三、操作系统缓存1、文件系统提供的DiskCache：操作系统会把经常访问到的文件内容放入到内存当中，由文件系统来管理2、当应用程序通过文件系统访问磁盘文件的时候，操作系统从DiskCache当中读取文件内容，加速了文件读取速度3、DiskCache由操作系统来自动管理，一般不用人工干预，但应当保证物理内存充足，以便于操作系统可以使用尽量多的内存充当DiskCache，加速文件读取速度4、特殊的应用程序对文件系统DiskCache有很高的要求，会绕开文件系统DiskCache，直接访问磁盘分区，自己实现Disk5、Cache策略Oracle的rawdevice(裸设备)–直接抛弃文件系统MySQL的InnoDB：innodb_flush_method=O_DIRECT四、数据库缓存1、重要性数据库通常是企业应用系统最核心的部分数据库保存的数据量通常非常庞大数据库查询操作通常很频繁，有时还很复杂以上原因造成数据库查询会引起非常频繁的磁盘I/O读取操作，迫使CPU挂起等待，数据库性能极度低下2、缓存策略a、QueryCache以SQL作为key值缓存查询结果集一旦查询涉及的表记录被修改，缓存就会被自动删除设置合适的QueryCache会极大提高数据库性能QueryCache并非越大越好，过大的QqueryCache会浪费内存。MySQL:query_cache_size=128Mb、DataBufferdatabuffer是数据库数据在内存中的容器databuffer的命中率直接决定了数据库的性能databuffer越大越好，多多益善MySQL的InnoDBbuffer：innodb_buffer_pool_size=2GMySQL建议bufferpool开大到服务器物理内存60-80%五、应用程序缓存1、对象缓存由O/RMapping框架例如Hibernate提供，透明性访问，细颗粒度缓存数据库查询结果，无需业务代码显式编程，是最省事的缓存策略当软件结构按照O/RMapping框架的要求进行针对性设计，使用对象缓存将会极大降低Web系统对于数据库的访问请求良好的设计数据库结构和利用对象缓存，能够提供极高的性能，对象缓存适合OLTP（联机事务处理）应用2、查询缓存对数据库查询结果集进行缓存，类似数据库的QueryCache适用于一些耗时，但是时效性要求比较低的场景。查询缓存和对象缓存适用的场景不一样，是互为补充的当查询结果集涉及的表记录被修改以后，需要注意清理缓存3、页面缓存a、作用针对页面的缓存技术不但可以减轻数据库服务器压力，还可以减轻应用服务器压力好的页面缓存可以极大提高页面渲染速度页面缓存的难点在于如何清理过期的缓存b、分类I、动态页面静态化利用模板技术将访问过一次的动态页面生成静态html，同时修改页面链接，下一次请求直接访问静态链接页面动态页面静态化技术的广泛应用于互联网CMS/新闻类Web应用，但也有BBS应用使用该技术，例如Discuz!无法进行权限验证，无法显示个性化信息可以使用AJAX请求弥补动态页面静态化的某些缺点II、Servlet缓存针对URL访问返回的页面结果进行缓存，适用于粗粒度的页面缓存，例如新闻发布可以进行权限的检查OScache提供了简单的Servlet缓存(通过web.xml中的配置)也可以自己编程实现Servlet缓存III、页面内部缓存针对动态页面的局部片断内容进行缓存，适用于一些个性化但不经常更新的页面(例如博客)OSCache提供了简单的页面缓存可以自行扩展JSPTag实现页面局部缓存六、web服务器端缓存基于代理服务器模式的Web服务器端缓存，如squid/nginxWeb服务器缓存技术被用来实现CDN（内容分发网络contentdeliverynetwork）被国内主流门户网站大量采用不需要编程，但仅限于新闻发布类网站，页面实时性要求不高七、基于ajax的浏览器缓存使用AJAX调用的时候，将数据库在浏览器端缓存只要不离开当前页面，不刷新当前页面，就可以直接读取缓存数据只适用于使用AJAX技术的页面
⑸ CPU缓存问题
不复制不行，网络的已经是浓缩的简洁说法了。要我自己说，还得更长篇！
学习，不要嫌烦哦。
CPU缓存（Cache Memory）是位于CPU与内存之间的临时存储器，它的容量比内存小的多但是交换速度却比内存要快得多。缓存的出现主要是为了解决CPU运算速度与内存读写速度不匹配的矛盾，因为CPU运算速度要比内存读写速度快很多，这样会使CPU花费很长时间等待数据到来或把数据写入内存。在缓存中的数据是内存中的一小部分，但这一小部分是短时间内CPU即将访问的，当CPU调用大量数据时，就可避开内存直接从缓存中调用，从而加快读取速度。
CPU缓存的容量比内存小的多但是交换速度却比内存要快得多。缓存的出现主要是为了解决CPU运算速度与内存读写速度不匹配的矛盾，因为CPU运算速度要比内存读写速度快很多，这样会使CPU花费很长时间等待数据到来或把数据写入内存。[1]
缓存大小是CPU的重要指标之一，而且缓存的结构和大小对CPU速度的影响非常大，CPU内缓存的运行频率极高，一般是和处理器同频运作，工作效率远远大于系统内存和硬盘。实际工作时，CPU往往需要重复读取同样的数据块，而缓存容量的增大，可以大幅度提升CPU内部读取数据的命中率，而不用再到内存或者硬盘上寻找，以此提高系统性能。但是从CPU芯片面积和成本的因素来考虑，缓存都很小。
按照数据读取顺序和与CPU结合的紧密程度，CPU缓存可以分为一级缓存，二级缓存，部分高端CPU还具有三级缓存，每一级缓存中所储存的全部数据都是下一级缓存的一部分，这三种缓存的技术难度和制造成本是相对递减的，所以其容量也是相对递增的。当CPU要读取一个数据时，首先从一级缓存中查找，如果没有找到再从二级缓存中查找，如果还是没有就从三级缓存或内存中查找。一般来说，每级缓存的命中率大概都在80%左右，也就是说全部数据量的80%都可以在一级缓存中找到，只剩下20%的总数据量才需要从二级缓存、三级缓存或内存中读取，由此可见一级缓存是整个CPU缓存架构中最为重要的部分。
L1 Cache（一级缓存）
一级缓存（Level 1 Cache）简称L1 Cache，位于CPU内核的旁边，是与CPU结合最为紧密的CPU缓存，也是历史上最早出现的CPU缓存。由于一级缓存的技术难度和制造成本最高，提高容量所带来的技术难度增加和成本增加非常大，所带来的性能提升却不明显，性价比很低，而且现有的一级缓存的命中率已经很高，所以一级缓存是所有缓存中容量最小的，比二级缓存要小得多。
一般来说，一级缓存可以分为一级数据缓存（Data Cache，D-Cache）和一级指令缓存（Instruction Cache，I-Cache）。
二者分别用来存放数据以及对执行这些数据的指令进行即时解码。大多数CPU的一级数据缓存和一级指令缓存具有相同的容量，例如AMD的Athlon XP就具有64KB的一级数据缓存和64KB的一级指令缓存，其一级缓存就以64KB 64KB来表示，其余的CPU的一级缓存表示方法以此类推。
Intel的采用NetBurst架构的CPU（最典型的就是Pentium 4）的一级缓存有点特殊，使用了新增加的一种一级追踪缓存（Execution Trace Cache，T-Cache或ETC）来替代一级指令缓存，容量为12KμOps，表示能存储12K条即12000条解码后的微指令。一级追踪缓存与一级指令缓存的运行机制是不相同的，一级指令缓存只是对指令作即时的解码而并不会储存这些指令，而一级追踪缓存同样会将一些指令作解码，这些指令称为微指令（micro-ops），而这些微指令能储存在一级追踪缓存之内，无需每一次都作出解码的程序，因此一级追踪缓存能有效地增加在高工作频率下对指令的解码能力，而μOps就是micro-ops，也就是微型操作的意思。它以很高的速度将μops提供给处理器核心。Intel NetBurst微型架构使用执行跟踪缓存，将解码器从执行循环中分离出来。这个跟踪缓存以很高的带宽将uops提供给核心，从本质上适于充分利用软件中的指令级并行机制。Intel并没有公布一级追踪缓存的实际容量，只知道一级追踪缓存能储存12000条微指令（micro-ops）。所以，我们不能简单地用微指令的数目来比较指令缓存的大小。实际上，单核心的NetBurst架构CPU使用8Kμops的缓存已经基本上够用了，多出的4kμops可以大大提高缓存命中率。而如果要使用超线程技术的话，12KμOps就会有些不够用，这就是为什么有时候Intel处理器在使用超线程技术时会导致性能下降的重要原因。[2]
例如Northwood核心的一级缓存为8KB 12KμOps，就表示其一级数据缓存为8KB，一级追踪缓存为12KμOps；而Prescott核心的一级缓存为16KB 12KμOps，就表示其一级数据缓存为16KB。在这里12KμOps绝对不等于12KB，单位都不同，一个是μOps，一个是Byte（字节），而且二者的运行机制完全不同。所以那些把Intel的CPU一级缓存简单相加，例如把Northwood核心说成是20KB一级缓存，把Prescott核心说成是28KB一级缓存，并且据此认为Intel处理器的一级缓存容量远远低于AMD处理器128KB的一级缓存容量的看法是完全错误的，二者不具有可比性。在架构有一定区别的CPU对比中，很多缓存已经难以找到对应的东西，即使类似名称的缓存在设计思路和功能定义上也有区别了，此时不能用简单的算术加法来进行对比；而在架构极为近似的CPU对比中，分别对比各种功能缓存大小才有一定的意义。[2]
L1
CPU缓存
Cache（一级缓存）是CPU第一层高速缓存，分为数据缓存和指令缓存。内置的L1高速缓存的容量和结构对CPU的性能影响较大，不过高速缓冲存储器均由静态RAM组成，结构较复杂，在CPU管芯面积不能太大的情况下，L1级高速缓存的容量不可能做得太大。一般服务器CPU的L1缓存的容量通常在32—256KB。[1]
cpu缓冲，其实是cpu全频处理cmos时间，而cmos时间只要缓冲一点就足够，其余的跳到cmos外，来处理操作系统和ms-DOS，就像cmos密码一样，修改setup后才是保护计算机安全，与cpu缓冲是一样的，除缓冲外就是用来进行处理硬盘数据，并非缓冲达到高速水平。也就是说,
开机速度是按检测数据，cmos数据没有cpu处理，速度是很慢的！主板上并没有通道来处理Bios（cmos)中的数据,显存从中起到一点作用！
而内存是否缓冲，就要看是否已跳出coms区，来进行处理硬盘数据。对于系统是否要缓存，就看内存是否有包裹！内存是否要分流，按硬盘结构应当是不用的！IE是否连接主板芯片，是否在主板上缓冲，还是在系统是缓冲，这也一样！
L2 Cache（二级缓存）
cpu及CPU缓存图片锦集(15张)
L2 Cache（二级缓存）是CPU的第二层高速缓存，分内部和外部两种芯片。内部的芯片二级缓存运行速度与主频相同，而外部的二级缓存则只有主频的一半。L2高速缓存容量也会影响CPU的性能，原则是越大越好，现在家庭用CPU容量最大的是4MB，而服务器和工作站上用CPU的L2高速缓存更高达2MB—4MB，有的高达8MB或者19MB。[1]
L3 Cache（三级缓存）
三级缓存是为读取二级缓存后未命中的数据设计的—种缓存，在拥有三级缓存的CPU中，只有约5%的数据需要从内存中调用，这进一步提高了CPU的效率。
L3 C
CPU缓存
ache（三级缓存），分为两种，早期的是外置，截止2012年都是内置的。而它的实际作用即是，L3缓存的应用可以进一步降低内存延迟，同时提升大数据量计算时处理器的性能。降低内存延迟和提升大数据量计算能力对游戏都很有帮助。而在服务器领域增加L3缓存在性能方面仍然有显着的提升。比方具有较大L3缓存的配置利用物理内存会更有效，故它比较慢的磁盘I/O子系统可以处理更多的数据请求。具有较大L3缓存的处理器提供更有效的文件系统缓存行为及较短消息和处理器队列长度。[1]
其实最早的L3缓存被应用在AMD发布的K6-III处理器上，当时的L3缓存受限于制造工艺，并没有被集成进芯片内部，而是集成在主板上。在只能够和系统总线频率同步的L3缓存同主内存其实差不了多少。后来使用L3缓存的是英特尔为服务器市场所推出的Itanium处理器。接着就是P4EE和至强MP。Intel还打算推出一款9MB L3缓存的Itanium2处理器，和以后24MB L3缓存的双核心Itanium2处理器。[1]
但基本上L3缓存对处理器的性能提高显得不是很重要，比方配备1MB L3缓存的Xeon MP处理器却仍然不是Opteron的对手，由此可见前端总线的增加，要比缓存增加带来更有效的性能提升。
Intel系列
Intel的双核心CPU主要有Pentium D、Pentium EE、Core Duo三种，其中Pentium D、Pentium EE的二级缓存方式完全相同。Pentium D和Pentium EE的二级缓存都是CPU内部两个内核具有互相独立的二级缓存，其中，8xx系列的Smithfield核心CPU为每核心1MB，而9xx系列的Presler核心CPU为每核心2MB。这种CPU内部的两个内核之间的缓存数据同步是依靠位于主板北桥芯片上的仲裁单元通过前端总线在两个核心之间传输来实现的，所以其数据延迟问题比较严重，性能并不尽如人意。
Core Duo使用的核心为Yonah，它的二级缓存则是两个核心共享2MB的二级缓存，共享式的二级缓存配合Intel的“Smart cache”共享缓存技术，实现了真正意义上的缓存数据同步，大幅度降低了数据延迟，减少了对前端总线的占用，性能表现不错，是目前双核心处理器上最先进的二级缓存架构。今后Intel的双核心处理器的二级缓存都会采用这种两个内核共享二级缓存的“Smart cache”共享缓存技术。[4]
AMD系列
Athlon 64 X2 CPU的核心主要有Manchester和Toledo两种，他们的二级缓存都是CPU内部两个内核具有互相独立的二级缓存，其中，Manchester核心为每核心512KB，而Toledo核心为每核心1MB。处理器内部的两个内核之间的缓存数据同步是依靠CPU内置的System Request Interface（系统请求接口，SRI）控制，传输在CPU内部即可实现。这样一来，不但CPU资源占用很小，而且不必占用内存总线资源，数据延迟也比Intel的Smithfield核心和Presler核心大为减少，协作效率明显胜过这两种核心。不过，由于这种方式仍然是两个内核的缓存相互独立，从架构上来看也明显不如以Yonah核心为代表的Intel的共享缓存技术Smart Cache。[4]
⑹ CPU的缓存有什么用为什么缓存大的运算速度快
缓存是CPU的一部分，它存在于CPU中
CPU存取数据的速度非常的快，一秒钟能够存取、处理十亿条指令和数据（术语：CPU主频1G），而内存就慢很多，快的内存能够达到几十兆就不错了，可见两者的速度差异是多么的大。
存是为了解决CPU速度和内存速度的速度差异问题
内存中被CPU访问最频繁的数据和指令被复制入CPU中的缓存，这样CPU就可以不经常到象“蜗牛”一样慢的内存中去取数据了，CPU只要到缓存中去取就行了，而缓存的速度要比内存快很多。
缓存大小也是CPU的重要指标之一，而且缓存的结构和大小对CPU速度的影响非常大，CPU内缓存的运行频率极高，一般是和处理器同频运作，工作效率远远大于系统内存和硬盘。实际工作时，CPU往往需要重复读取同样的数据块，而缓存容量的增大，可以大幅度提升CPU内部读取数据的命中率，而不用再到内存或者硬盘上寻找，以此提高系统性能。但是由于CPU芯片面积和成本的因素来考虑，缓存都很小。
L1Cache(一级缓存)是CPU第一层高速缓存，分为数据缓存和指令缓存。内置的L1高速缓存的容量和结构对CPU的性能影响较大，不过高速缓冲存储器均由静态RAM组成，结构较复杂，在CPU管芯面积不能太大的情况下，L1级高速缓存的容量不可能做得太大。一般服务器CPU的L1缓存的容量通常在32—256KB。Pc235.com
L2Cache(二级缓存)是CPU的第二层高速缓存，分内部和外部两种芯片。内部的芯片二级缓存运行速度与主频相同，而外部的二级缓存则只有主频的一半。L2高速缓存容量也会影响CPU的性能，原则是越大越好，现在家庭用CPU容量最大的是512KB，而服务器和工作站上用CPU的L2高速缓存更高达256-1MB，有的高达2MB或者3MB。
L3Cache(三级缓存)，分为两种，早期的是外置，现在的都是内置的。而它的实际作用即是，L3缓存的应用可以进一步降低内存延迟，同时提升大数据量计算时处理器的性能。降低内存延迟和提升大数据量计算能力对游戏都很有帮助。而在服务器领域增加L3缓存在性能方面仍然有显着的提升。比方具有较大L3缓存的配置利用物理内存会更有效，故它比较慢的磁盘I/O子系统可以处理更多的数据请求。具有较大L3缓存的处理器提供更有效的文件系统缓存行为及较短消息和处理器队列长度。
其实最早的L3缓存被应用在AMD发布的K6-III处理器上，当时的L3缓存受限于制造工艺，并没有被集成进芯片内部，而是集成在主板上。在只能够和系统总线频率同步的L3缓存同主内存其实差不了多少。后来使用L3缓存的是英特尔为服务器市场所推出的Itanium处理器。接着就是P4EE和至强MP。Intel还打算推出一款9MB L3缓存的Itanium2处理器，和以后24MB L3缓存的双核心Itanium2处理器。
但基本上L3缓存对处理器的性能提高显得不是很重要，比方配备1MB L3缓存的Xeon MP处理器却仍然不是Opteron的对手，由此可见前端总线的增加，要比缓存增加带来更有效的性能提升。
⑺ cpu上的缓存和内存。。。
你是小白吧，缓存是CPU里的高速缓存器，内存是内存
解释名词：
CPU缓存
缓存大小也是CPU的重要指标之一，而且缓存的结构和大小对CPU速度的影响非常大，CPU内缓存的运行频率极高，一般是和处理器同频运作，工作效率远远大于系统内存和硬盘。实际工作时，CPU往往需要重复读取同样的数据块，而缓存容量的增大，可以大幅度提升CPU内部读取数据的命中率，而不用再到内存或者硬盘上寻找，以此提高系统性能。但是由于CPU芯片面积和成本的因素来考虑，缓存都很小。
概念
L1 Cache(一级缓存)是CPU第一层高速缓存，分为数据缓存和指令缓存。内置的L1高速缓存的容量和结构对CPU的性能影响较大，不过高速缓冲存储器均由静态RAM组成，结构较复杂，在CPU管芯面积不能太大的情况下，L1级高速缓存的容量不可能做得太大。一般服务器CPU的L1缓存的容量通常在32—256KB。
L2 Cache(二级缓存)是CPU的第二层高速缓存，分内部和外部两种芯片。内部的芯片二级缓存运行速度与主频相同，而外部的二级缓存则只有主频的一半。L2高速缓存容量也会影响CPU的性能，原则是越大越好，现在家庭用CPU容量最大的是4MB，而服务器和工作站上用CPU的L2高速缓存更高达2MB—4MB，有的高达8MB或者19MB。
L3 Cache(三级缓存)，分为两种，早期的是外置，现在的都是内置的。而它的实际作用即是，L3缓存的应用可以进一步降低内存延迟，同时提升大数据量计算时处理器的性能。降低内存延迟和提升大数据量计算能力对游戏都很有帮助。而在服务器领域增加L3缓存在性能方面仍然有显着的提升。比方具有较大L3缓存的配置利用物理内存会更有效，故它比较慢的磁盘I/O子系统可以处理更多的数据请求。具有较大L3缓存的处理器提供更有效的文件系统缓存行为及较短消息和处理器队列长度。
其实最早的L3缓存被应用在AMD发布的K6-III处理器上，当时的L3缓存受限于制造工艺，并没有被集成进芯片内部，而是集成在主板上。在只能够和系统总线频率同步的L3缓存同主内存其实差不了多少。后来使用L3缓存的是英特尔为服务器市场所推出的Itanium处理器。接着就是P4EE和至强MP。Intel还打算推出一款9MB L3缓存的Itanium2处理器，和以后24MB L3缓存的双核心Itanium2处理器。
但基本上L3缓存对处理器的性能提高显得不是很重要，比方配备1MB L3缓存的Xeon MP处理器却仍然不是Opteron的对手，由此可见前端总线的增加，要比缓存增加带来更有效的性能提升。
作用
速缓冲存储器Cache是位于CPU与内存之间的临时存储器，它的容量比内存小但交换速度快。
在Cache中的数据是内存中的一小部分，但这一小部分是短时间内CPU即将访问的，当CPU调用大量数据时，就可避开内存直接从Cache中调用，从而加快读取速度。由此可见，在CPU中加入Cache是一种高效的解决方案，这样整个内存储器（Cache+内存）就变成了既有Cache的高速度，又有内存的大容量的存储系统了。
Cache对CPU的性能影响很大，主要是因为CPU的数据交换顺序和CPU与Cache间的带宽引起的。
高速缓存的工作原理
1、读取顺序
CPU要读取一个数据时，首先从Cache中查找，如果找到就立即读取并送给CPU处理；如果没有找到，就用相对慢的速度从内存中读取并送给CPU处理，同时把这个数据所在的数据块调入Cache中，可以使得以后对整块数据的读取都从Cache中进行，不必再调用内存。
正是这样的读取机制使CPU读取Cache的命中率非常高（大多数CPU可达90%左右），也就是说CPU下一次要读取的数据90%都在Cache中，只有大约10%需要从内存读取。这大大节省了CPU直接读取内存的时间，也使CPU读取数据时基本无需等待。总的来说，CPU读取数据的顺序是先Cache后内存。
2、缓存分类
前面是把Cache作为一个整体来考虑的，现在要分类分析了。Intel从Pentium开始将Cache分开，通常分为一级高速缓存L1和二级高速缓存L2。在以往的观念中，L1 Cache是集成在CPU中的，被称为片内Cache。在L1中还分数据Cache（I-Cache）和指令Cache（D-Cache）。它们分别用来存放数据和执行这些数据的指令，而且两个Cache可以同时被CPU访问，减少了争用Cache所造成的冲突，提高了处理器效能。
在P4处理器中使用了一种先进的一级指令Cache——动态跟踪缓存。它直接和执行单元及动态跟踪引擎相连，通过动态跟踪引擎可以很快地找到所执行的指令，并且将指令的顺序存储在追踪缓存里，这样就减少了主执行循环的解码周期，提高了处理器的运算效率。
以前的L2 Cache没集成在CPU中，而在主板上或与CPU集成在同一块电路板上，因此也被称为片外Cache。但从PⅢ开始，由于工艺的提高L2 Cache被集成在CPU内核中，以相同于主频的速度工作，结束了L2 Cache与CPU大差距分频的历史，使L2 Cache与L1 Cache在性能上平等，得到更高的传输速度。L2Cache只存储数据，因此不分数据Cache和指令Cache。在CPU核心不变化的情况下，增加L2 Cache的容量能使性能提升，同一核心的CPU高低端之分往往也是在L2 Cache上做手脚，可见L2 Cache的重要性。现在CPU的L1 Cache与L2 Cache惟一区别在于读取顺序。
3、读取命中率
CPU在Cache中找到有用的数据被称为命中，当Cache中没有CPU所需的数据时（这时称为未命中），CPU才访问内存。从理论上讲，在一颗拥有2级Cache的CPU中，读取L1 Cache的命中率为80%。也就是说CPU从L1 Cache中找到的有用数据占数据总量的80%，剩下的20%从L2 Cache读取。由于不能准确预测将要执行的数据，读取L2的命中率也在80%左右（从L2读到有用的数据占总数据的16%）。那么还有的数据就不得不从内存调用，但这已经是一个相当小的比例了。在一些高端领域的CPU（像Intel的Itanium）中，我们常听到L3 Cache，它是为读取L2 Cache后未命中的数据设计的—种Cache，在拥有L3 Cache的CPU中，只有约5%的数据需要从内存中调用，这进一步提高了CPU的效率。
为了保证CPU访问时有较高的命中率，Cache中的内容应该按一定的算法替换。一种较常用的算法是“最近最少使用算法”（LRU算法），它是将最近一段时间内最少被访问过的行淘汰出局。因此需要为每行设置一个计数器，LRU算法是把命中行的计数器清零，其他各行计数器加1。当需要替换时淘汰行计数器计数值最大的数据行出局。这是一种高效、科学的算法，其计数器清零过程可以把一些频繁调用后再不需要的数据淘汰出Cache，提高Cache的利用率。 缓存技术的发展
总之，在传输速度有较大差异的设备间都可以利用Cache作为匹配来调节差距，或者说是这些设备的传输通道。在显示系统、硬盘和光驱，以及网络通讯中，都需要使用Cache技术。但Cache均由静态RAM组成，结构复杂，成本不菲，使用现有工艺在有限的面积内不可能做得很大，不过，这也正是技术前进的源动力，有需要才有进步!
一级缓存
CPU缓存（Cache Memory）是位于CPU与内存之间的临时存储器，它的容量比内存小的多但是交换速度却比内存要快得多。缓存的出现主要是为了解决CPU运算速度与内存读写速度不匹配的矛盾，因为CPU运算速度要比内存读写速度快很多，这样会使CPU花费很长时间等待数据到来或把数据写入内存。在缓存中的数据是内存中的一小部分，但这一小部分是短时间内CPU即将访问的，当CPU调用大量数据时，就可避开内存直接从缓存中调用，从而加快读取速度。由此可见，在CPU中加入缓存是一种高效的解决方案，这样整个内存储器（缓存 内存）就变成了既有缓存的高速度，又有内存的大容量的存储系统了。缓存对CPU的性能影响很大，主要是因为CPU的数据交换顺序和CPU与缓存间的带宽引起的。
缓存的工作原理是当CPU要读取一个数据时，首先从缓存中查找，如果找到就立即读取并送给CPU处理；如果没有找到，就用相对慢的速度从内存中读取并送给CPU处理，同时把这个数据所在的数据块调入缓存中，可以使得以后对整块数据的读取都从缓存中进行，不必再调用内存。
正是这样的读取机制使CPU读取缓存的命中率非常高（大多数CPU可达90%左右），也就是说CPU下一次要读取的数据90%都在缓存中，只有大约10%需要从内存读取。这大大节省了CPU直接读取内存的时间，也使CPU读取数据时基本无需等待。总的来说，CPU读取数据的顺序是先缓存后内存。
目前缓存基本上都是采用SRAM存储器，SRAM是英文Static RAM的缩写，它是一种具有静志存取功能的存储器，不需要刷新电路即能保存它内部存储的数据。不像DRAM内存那样需要刷新电路，每隔一段时间，固定要对DRAM刷新充电一次，否则内部的数据即会消失，因此SRAM具有较高的性能，但是SRAM也有它的缺点，即它的集成度较低，相同容量的DRAM内存可以设计为较小的体积，但是SRAM却需要很大的体积，这也是目前不能将缓存容量做得太大的重要原因。它的特点归纳如下：优点是节能、速度快、不必配合内存刷新电路、可提高整体的工作效率，缺点是集成度低、相同的容量体积较大、而且价格较高，只能少量用于关键性系统以提高效率。
按照数据读取顺序和与CPU结合的紧密程度，CPU缓存可以分为一级缓存，二级缓存，部分高端CPU还具有三级缓存，每一级缓存中所储存的全部数据都是下一级缓存的一部分，这三种缓存的技术难度和制造成本是相对递减的，所以其容量也是相对递增的。当CPU要读取一个数据时，首先从一级缓存中查找，如果没有找到再从二级缓存中查找，如果还是没有就从三级缓存或内存中查找。一般来说，每级缓存的命中率大概都在80%左右，也就是说全部数据量的80%都可以在一级缓存中找到，只剩下20%的总数据量才需要从二级缓存、三级缓存或内存中读取，由此可见一级缓存是整个CPU缓存架构中最为重要的部分。
一级缓存（Level 1 Cache）简称L1 Cache，位于CPU内核的旁边，是与CPU结合最为紧密的CPU缓存，也是历史上最早出现的CPU缓存。由于一级缓存的技术难度和制造成本最高，提高容量所带来的技术难度增加和成本增加非常大，所带来的性能提升却不明显，性价比很低，而且现有的一级缓存的命中率已经很高，所以一级缓存是所有缓存中容量最小的，比二级缓存要小得多。
一般来说，一级缓存可以分为一级数据缓存（Data Cache，D-Cache）和一级指令缓存（Instruction Cache，I-Cache）。
二者分别用来存放数据以及对执行这些数据的指令进行即时解码，而且两者可以同时被CPU访问，减少了争用Cache所造成的冲突，提高了处理器效能。目前大多数CPU的一级数据缓存和一级指令缓存具有相同的容量，例如AMD的Athlon XP就具有64KB的一级数据缓存和64KB的一级指令缓存，其一级缓存就以64KB 64KB来表示，其余的CPU的一级缓存表示方法以此类推。
Intel的采用NetBurst架构的CPU（最典型的就是Pentium 4）的一级缓存有点特殊，使用了新增加的一种一级追踪缓存（Execution Trace Cache，T-Cache或ETC）来替代一级指令缓存，容量为12KμOps，表示能存储12K条即12000条解码后的微指令。一级追踪缓存与一级指令缓存的运行机制是不相同的，一级指令缓存只是对指令作即时的解码而并不会储存这些指令，而一级追踪缓存同样会将一些指令作解码，这些指令称为微指令（micro-ops）,而这些微指令能储存在一级追踪缓存之内，无需每一次都作出解码的程序，因此一级追踪缓存能有效地增加在高工作频率下对指令的解码能力，而μOps就是micro-ops，也就是微型操作的意思。它以很高的速度将μops提供给处理器核心。Intel NetBurst微型架构使用执行跟踪缓存，将解码器从执行循环中分离出来。这个跟踪缓存以很高的带宽将uops提供给核心，从本质上适于充分利用软件中的指令级并行机制。Intel并没有公布一级追踪缓存的实际容量,只知道一级追踪缓存能储存12000条微指令（micro-ops）。所以，我们不能简单地用微指令的数目来比较指令缓存的大小。实际上，单核心的NetBurst架构CPU使用8Kμops的缓存已经基本上够用了，多出的4kμops可以大大提高缓存命中率。而如果要使用超线程技术的话，12KμOps就会有些不够用，这就是为什么有时候Intel处理器在使用超线程技术时会导致性能下降的重要原因。
例如Northwood核心的一级缓存为8KB 12KμOps，就表示其一级数据缓存为8KB，一级追踪缓存为12KμOps；而Prescott核心的一级缓存为16KB 12KμOps，就表示其一级数据缓存为16KB，一级追踪缓存为12KμOps。在这里12KμOps绝对不等于12KB，单位都不同，一个是μOps，一个是Byte（字节），而且二者的运行机制完全不同。所以那些把Intel的CPU一级缓存简单相加，例如把Northwood核心说成是20KB一级缓存，把Prescott核心说成是28KB一级缓存，并且据此认为Intel处理器的一级缓存容量远远低于AMD处理器128KB的一级缓存容量的看法是完全错误的，二者不具有可比性。在架构有一定区别的CPU对比中,很多缓存已经难以找到对应的东西,即使类似名称的缓存在设计思路和功能定义上也有区别了，此时不能用简单的算术加法来进行对比；而在架构极为近似的CPU对比中，分别对比各种功能缓存大小才有一定的意义。
二级缓存
CPU缓存（Cache Memory）是位于CPU与内存之间的临时存储器，它的容量比内存小但交换速度快。在缓存中的数据是内存中的一小部分，但这一小部分是短时间内CPU即将访问的，当CPU调用大量数据时，就可避开内存直接从缓存中调用，从而加快读取速度。由此可见，在CPU中加入缓存是一种高效的解决方案，这样整个内存储器（缓存 内存）就变成了既有缓存的高速度，又有内存的大容量的存储系统了。缓存对CPU的性能影响很大，主要是因为CPU的数据交换顺序和CPU与缓存间的带宽引起的。
缓存的工作原理是当CPU要读取一个数据时，首先从缓存中查找，如果找到就立即读取并送给CPU处理；如果没有找到，就用相对慢的速度从内存中读取并送给CPU处理，同时把这个数据所在的数据块调入缓存中，可以使得以后对整块数据的读取都从缓存中进行，不必再调用内存。
正是这样的读取机制使CPU读取缓存的命中率非常高（大多数CPU可达90%左右），也就是说CPU下一次要读取的数据90%都在缓存中，只有大约10%需要从内存读取。这大大节省了CPU直接读取内存的时间，也使CPU读取数据时基本无需等待。总的来说，CPU读取数据的顺序是先缓存后内存。
最早先的CPU缓存是个整体的，而且容量很低，英特尔公司从Pentium时代开始把缓存进行了分类。当时集成在CPU内核中的缓存已不足以满足CPU的需求，而制造工艺上的限制又不能大幅度提高缓存的容量。因此出现了集成在与CPU同一块电路板上或主板上的缓存，此时就把 CPU内核集成的缓存称为一级缓存，而外部的称为二级缓存。一级缓存中还分数据缓存（Data Cache，D-Cache）和指令缓存（Instruction Cache，I-Cache）。二者分别用来存放数据和执行这些数据的指令，而且两者可以同时被CPU访问，减少了争用Cache所造成的冲突，提高了处理器效能。英特尔公司在推出Pentium 4处理器时，用新增的一种一级追踪缓存替代指令缓存，容量为12KμOps，表示能存储12K条微指令。
随着CPU制造工艺的发展，二级缓存也能轻易的集成在CPU内核中，容量也在逐年提升。现在再用集成在CPU内部与否来定义一、二级缓存，已不确切。而且随着二级缓存被集成入CPU内核中，以往二级缓存与CPU大差距分频的情况也被改变，此时其以相同于主频的速度工作，可以为CPU提供更高的传输速度。
二级缓存是CPU性能表现的关键之一，在CPU核心不变化的情况下，增加二级缓存容量能使性能大幅度提高。而同一核心的CPU高低端之分往往也是在二级缓存上有差异，由此可见二级缓存对于CPU的重要性。
CPU在缓存中找到有用的数据被称为命中，当缓存中没有CPU所需的数据时（这时称为未命中），CPU才访问内存。从理论上讲，在一颗拥有二级缓存的CPU中，读取一级缓存的命中率为80%。也就是说CPU一级缓存中找到的有用数据占数据总量的80%，剩下的20%从二级缓存中读取。由于不能准确预测将要执行的数据，读取二级缓存的命中率也在80%左右（从二级缓存读到有用的数据占总数据的16%）。那么还有的数据就不得不从内存调用，但这已经是一个相当小的比例了。目前的较高端的CPU中，还会带有三级缓存，它是为读取二级缓存后未命中的数据设计的—种缓存，在拥有三级缓存的CPU中，只有约5%的数据需要从内存中调用，这进一步提高了CPU的效率。
为了保证CPU访问时有较高的命中率，缓存中的内容应该按一定的算法替换。一种较常用的算法是“最近最少使用算法”（LRU算法），它是将最近一段时间内最少被访问过的行淘汰出局。因此需要为每行设置一个计数器，LRU算法是把命中行的计数器清零，其他各行计数器加1。当需要替换时淘汰行计数器计数值最大的数据行出局。这是一种高效、科学的算法，其计数器清零过程可以把一些频繁调用后再不需要的数据淘汰出缓存，提高缓存的利用率。
CPU产品中，一级缓存的容量基本在4KB到64KB之间，二级缓存的容量则分为128KB、256KB、512KB、1MB、2MB等。一级缓存容量各产品之间相差不大，而二级缓存容量则是提高CPU性能的关键。二级缓存容量的提升是由CPU制造工艺所决定的，容量增大必然导致CPU内部晶体管数的增加，要在有限的CPU面积上集成更大的缓存，对制造工艺的要求也就越高。
双核心CPU的二级缓存比较特殊，和以前的单核心CPU相比，最重要的就是两个内核的缓存所保存的数据要保持一致，否则就会出现错误，为了解决这个问题不同的CPU使用了不同的办法：
Intel双核心处理器的二级缓存
目前Intel的双核心CPU主要有Pentium D、Pentium EE、Core Duo三种，其中Pentium D、Pentium EE的二级缓存方式完全相同。Pentium D和Pentium EE的二级缓存都是CPU内部两个内核具有互相独立的二级缓存，其中，8xx系列的Smithfield核心CPU为每核心1MB，而9xx系列的Presler核心CPU为每核心2MB。这种CPU内部的两个内核之间的缓存数据同步是依靠位于主板北桥芯片上的仲裁单元通过前端总线在两个核心之间传输来实现的，所以其数据延迟问题比较严重，性能并不尽如人意。
Core Duo使用的核心为Yonah，它的二级缓存则是两个核心共享2MB的二级缓存，共享式的二级缓存配合Intel的“Smart cache”共享缓存技术，实现了真正意义上的缓存数据同步，大幅度降低了数据延迟，减少了对前端总线的占用，性能表现不错，是目前双核心处理器上最先进的二级缓存架构。今后Intel的双核心处理器的二级缓存都会采用这种两个内核共享二级缓存的“Smart cache”共享缓存技术。
AMD双核心处理器的二级缓存
Athlon 64 X2 CPU的核心主要有Manchester和Toledo两种，他们的二级缓存都是CPU内部两个内核具有互相独立的二级缓存，其中，Manchester核心为每核心512KB，而Toledo核心为每核心1MB。处理器内部的两个内核之间的缓存数据同步是依靠CPU内置的System Request Interface(系统请求接口，SRI)控制，传输在CPU内部即可实现。这样一来，不但CPU资源占用很小，而且不必占用内存总线资源，数据延迟也比Intel的Smithfield核心和Presler核心大为减少，协作效率明显胜过这两种核心。不过，由于这种方式仍然是两个内核的缓存相互独立，从架构上来看也明显不如以Yonah核心为代表的Intel的共享缓存技术Smart Cache。
一级缓存与二级缓存的比较
L1 cache vs L2 Cache用于存储数据的缓存部分通常被称为RAM，掉电以后其中的信息就会消失。RAM又分两种，其中一种是静态RAM(SRAM)；另外一种是动态RAM(DRAM)。前者的存储速度要比后者快得多，我们现在使用的内存一般都是动态RAM。CPU的L1级缓存通常都是静态RAM，速度非常的快，但是静态RAM集成度低(存储相同的数据，静态RAM的体积是动态RAM的6倍)，而且价格也相对较为昂贵(同容量的静态RAM是动态RAM的四倍)。扩大静态RAM作为缓存是一个不太合算的做法，但是为了提高系统的性能和速度又必须要扩大缓存，这就有了一个折中的方法：在不扩大原来的静态RAM缓存容量的情况下，仅仅增加一些高速动态RAM做为L2级缓存。高速动态RAM速度要比常规动态RAM快，但比原来的静态RAM缓存慢，而且成本也较为适中。一级缓存和二级缓存中的内容都是内存中访问频率高的数据的复制品(映射)，它们的存在都是为了减少高速CPU对慢速内存的访问。二级缓存是CPU性能表现的关键之一，在CPU核心不变化的情况下，增加二级缓存容量能使性能大幅度提高。而同一核心的CPU高低端之分往往也是在二级缓存上存在差异，由此可见二级缓存对CPU的重要性。CPU在缓存中找到有用的数据被称为命中，当缓存中没有CPU所需的数据时(这时称为未命中)，CPU才访问内存。从理论上讲，在一颗拥有二级缓存的CPU中，读取一级缓存的命中率为80%。也就是说CPU一级缓存中找到的有用数据占数据总量的80%，剩下的20%从二级缓存中读取。由于不能准确预测将要执行的数据，读取二级缓存的命中率也在80%左右(从二级缓存读到有用的数据占总数据的16%)。那么还有的数据就不得不从内存调用，但这已经是一个相当小的比例了。目前的较高端CPU中，还会带有三级缓存，它是为读取二级缓存后未命中的数据设计的—种缓存，在拥有三级缓存的CPU中，只有约5%的数据需要从内存中调用，这进一步提高了CPU的效率，从某种意义上说，预取效率的提高，大大降低了生产成本却提供了非常接近理想状态的性能。除非某天生产技术变得非常强，否则内存仍会存在，缓存的性能递增特性也仍会保留。 CPU缓存与内存的关系既然CPU缓存能够在很大程度上提高CPU的性能，那么，有些朋友可能会问，是不是将来有可能，目前的系统内存将会被CPU取代呢？
答案应该是否定的，首先，尽管CPU缓存的传输速率确实很高，但要完全取代内存的地位仍不可行，这主要是因为缓存只是内存中少部分数据的复制品，所以CPU到缓存中寻找数据时，也会出现找不到的情况(因为这些数据没有从内存复制到缓存中去)，这时CPU还是会到内存中去找数据，与此同时系统的速度就慢了下来，不过CPU会把这些数据复制到缓存中去，以便下一次不用再到内存中去取。也即是说，随着缓存增大到一定程度，其对CPU性能的影响将越来越小，在性能比上来说，越来越不合算。就目前缓存容量、成本以及功耗表现来看，还远远无法与内存抗衡，另外从某种意义上来说，内存也是CPU缓存的一种表现形式，只不过在速率上慢很多，然而却在容量、功耗以及成本方面拥有巨大优势。如果内存在将来可以做到足够强的话，反而很有取代CPU缓存的可能。 缓存的读写算法同样重要即便CPU内部集成的缓存数据交换能力非常强，也仍需要对调取数据做一定的筛选。这是因为随着时间的变化，被访问得最频繁的数据不是一成不变的，也就是说，刚才还不频繁的数据，此时已经需要被频繁的访问，刚才还是最频繁的数据，现在又不频繁了，所以说缓存中的数据要经常按照一定的算法来更换，这样才能保证缓存中的数据经常是被访问最频繁的。命中率算法中较常用的“最近最少使用算法”(LRU算法)，它是将最近一段时间内最少被访问过的行淘汰出局。因此需要为每行设置一个计数器，LRU算法是把命中行的计数器清零，其他各行计数器加1。当需要替换时淘汰行计数器计数值最大的数据行出局。这是一种高效、科学的算法，其计数器清零过程可以把一些频繁调用后再不需要的数据淘汰出缓存，提高缓存的利用率。 高速缓存做为CPU不可分割的一部分，已经融入到性能提升的考虑因素当中，伴随生产技术的进一步发展，缓存的级数还将增加，容量也会进一步提高。作为CPU性能助推器的高速缓存，仍会在成本和功耗控制方面发挥巨大的优势，而性能方面也会取得长足的发展。
三级缓存
其实最早的L3缓存被应用在AMD发布的K6-III处理器上，当时的L3缓存受限于制造工艺，并没有被集成进芯片内部，而是集成在主板上。在只能够和系统总线频率同步的L3缓存同主内存其实差不了多少。后来使用L3缓存的是英特尔为服务器市场所推出的Itanium处理器。接着就是P4EE和至强MP。Intel还打算推出一款9MB L3缓存的Itanium2处理器，和以后24MB L3缓存的双核心Itanium2处理器。
但基本上L3缓存对处理器的性能提高显得不是很重要，比方配备1MB L3缓存的Xeon MP处理器却仍然不是Opteron的对手，由此可见前端总线的增加，要比缓存增加带来更有效的性能提升。
内存
在计算机的组成结构中，有一个很重要的部分，就是存储器。存储器是用来存储程序和数据的部件，对于计算机来说，有了存储器，才有记忆功能，才能保证正常工作。存储器的种类很多，按其用途可分为主存储器和辅助存储器，主存储器又称内存储器（简称内存）。
内存是电脑中的主要部件，它是相对于外存而言的。我们平常使用的程序，如Windows操作系统、打字软件、游戏软件等，一般都是安装在硬盘等外存上的，但仅此是不能使用其功能的，必须把它们调入内存中运行，才能真正使用其功能，我们平时输入一段文字，或玩一个游戏，其实都是在内存中进行的。通常我们把要永久保存的、大量的数据存储在外存上，而把一些临时的或少量的数据和程序放在内存上。
⑻ 如何有效减少系统缓存WIN10
点击开始菜单，点击下方齿轮状的设置。
在设置栏目框中找到系统并点击进入
在系统设置中，找到存储，右击单击C盘。
进入此电脑C之后，找到临时文件。
点击进入临时文件，选择删除临时文件和更新缓存。
⑼ OIL + VCache如何改善视频延迟，并减少存储和计算开销
OIL的DAG由存储模块和竞争节点组成。存储模块（例如本地文件系统或高速缓存）表示DAG中的各个节点。每个节点可以具有其特定实现某向功能的独立配置。除了向客户端传递数据或从客户端调用数据之外，DAG节点还可以向OIL框架传递其工作状态为满意（satisfied）或耗尽（exhausted）。除此之外，DAG节点可以将批量数据和地址空间变换附加到节点。转换包含前向纠错、压缩、加密和数据分块。节点之间的连线描述了传输数据时使用的属性，例如要设置的服务质量级别或使用的协议。
竞争节点是内置虚拟节点，可以包含任意数量的子节点。它允许配置最大并发、num-until-satisfied、num-until-exhausted和交错启动延迟。此节点允许描述if-then-else-chain、for-loop或parallel-for-loop之中的任何组合的控制流。当num-until-satisfied子节点声明“satisfied”状态时，竞争节点本身对其父节点声明“空闲”。当num-until-exhausted子句被执行并声明“耗尽”状态时，竞争节点本身会向其父级声明“耗尽”。由于节点可以在声明“耗尽”之前可选地声明“空闲”，明确发出信号并通知应用可以继续运行，以将用于特定I / O的所有工作完成的信令有效区分。
异步或委托写入的一个棘手问题是缓存的故障域与执行写入操作的主机的故障域不同。使用OIL + VCache，开发者可以拥有本地缓存，这些缓存与写入主机具有相同的运行结果，同时还使用远程主机实现长期持久性和负载共享。使用这样的层次结构，开发者可以选择减少IOPS和存储系统开销，并且仍然放弃相对较少的期望属性，例如运行结果共享和对字节的最低延迟访问。
但是，当要写入的数据总和超过本地主机内存时，这种本地缓存将失败。由于VCache使用OIL作为后备存储，并且由于VCache可用于OIL，因此一个VCache实例可以使用另一个VCache实例作为其后备存储。这意味着开发者可以拥有主机本地内存与远程内存的所有优势。将这些与竞争节点放在一起，开发者可以控制复制、quorum以及共享或分离存储与处理的运行结果。下面是一些例子，体现了这种抽象化的力量：
交错启动允许应用程序在延迟时间和总系统工作时间之间进行权衡。
讨论文件系统，元数据也应当成为讨论的话题之一。元数据通常由所有权、ACL、TTL等组成。OIL需要引用数据-DAG，用于描述如何、何时与何处进行I/O，因此通常也会在元数据中结束。元数据与分布式系统中的数据有许多相同的问题; 因此，“DAG抽象化可重用”是有一定意义的，这也是我们致力于实现的。
OIL允许定义两种DAG - 一个用于元数据，一个用于数据。这些DAG的执行框架和结构是相同的。唯一真正的区别是元数据DAG中的模块给出了一项key->原子值接口而非数据-DAG的key->字节流接口，并且元数据-DAG在数据-DAG之前执行。这种分离纯粹是为了方便，因为开发者可以在单个DAG中表达这一点。通常使用元数据-DAG来描述互斥、锁和其他序列化。描述如何以任意顺序读取和写入任意字节是在data-DAG中完成的。这些DAG显着不同之处在于数据DAG可以在文件的生命周期内发生变化。