❶ 硬碟硬碟讀取和寫入
和緩存 有關系 但是 不是說8M就是 每秒8M
緩存（Cache memory）是硬碟控制器上的一塊內存晶元，具有極快的存取速度，它是硬碟內部存儲和外界介面之間的緩沖器。由於硬碟的內部數據傳輸速度和外界介面傳輸速度不同，緩存在其中起到一個緩沖的作用。緩存的大小與速度是直接關繫到硬碟的傳輸速度的重要因素，能夠大幅度地提高硬碟整體性能。當硬碟存取零碎數據時需要不斷地在硬碟與內存之間交換數據，如果有大緩存，則可以將那些零碎數據暫存在緩存中，減小外系統的負荷，也提高了數據的傳輸速度。
硬碟的緩存主要起三種作用：一是預讀取。當硬碟受到CPU指令控制開始讀取數據時，硬碟上的控制晶元會控制磁頭把正在讀取的簇的下一個或者幾個簇中的數據讀到緩存中（由於硬碟上數據存儲時是比較連續的，所以讀取命中率較高），當需要讀取下一個或者幾個簇中的數據的時候，硬碟則不需要再次讀取數據，直接把緩存中的數據傳輸到內存中就可以了，由於緩存的速度遠遠高於磁頭讀寫的速度，所以能夠達到明顯改善性能的目的；二是對寫入動作進行緩存。當硬碟接到寫入數據的指令之後，並不會馬上將數據寫入到碟片上，而是先暫時存儲在緩存里，然後發送一個「數據已寫入」的信號給系統，這時系統就會認為數據已經寫入，並繼續執行下面的工作，而硬碟則在空閑（不進行讀取或寫入的時候）時再將緩存中的數據寫入到碟片上。雖然對於寫入數據的性能有一定提升，但也不可避免地帶來了安全隱患——如果數據還在緩存里的時候突然掉電，那麼這些數據就會丟失。對於這個問題，硬碟廠商們自然也有解決辦法：掉電時，磁頭會藉助慣性將緩存中的數據寫入零磁軌以外的暫存區域，等到下次啟動時再將這些數據寫入目的地；第三個作用就是臨時存儲最近訪問過的數據。有時候，某些數據是會經常需要訪問的，硬碟內部的緩存會將讀取比較頻繁的一些數據存儲在緩存中，再次讀取時就可以直接從緩存中直接傳輸。
緩存容量的大小不同品牌、不同型號的產品各不相同，早期的硬碟緩存基本都很小，只有幾百KB，已無法滿足用戶的需求。2MB和8MB緩存是現今主流硬碟所採用，而在伺服器或特殊應用領域中還有緩存容量更大的產品，甚至達到了16MB、64MB等。
大容量的緩存雖然可以在硬碟進行讀寫工作狀態下，讓更多的數據存儲在緩存中，以提高硬碟的訪問速度，但並不意味著緩存越大就越出眾。緩存的應用存在一個演算法的問題，即便緩存容量很大，而沒有一個高效率的演算法，那將導致應用中緩存數據的命中率偏低，無法有效發揮出大容量緩存的優勢。演算法是和緩存容量相輔相成，大容量的緩存需要更為有效率的演算法，否則性能會大大折扣，從技術角度上說，高容量緩存的演算法是直接影響到硬碟性能發揮的重要因素。更大容量緩存是未來硬碟發展的必然趨勢。
retadidas - 二級 2007-3-7 02:02
❷ 硬碟的連續讀寫、隨機讀寫、緩存，在實際使用中，各體現在什麼方面
連續讀寫主要體現在復制大量文件或者說是復制少量但是容量比較大的文件的速度。
而隨機讀寫則主要體現在操作系統本身運行過程中（操作系統運行中有大量的隨機讀寫）
而緩存則是一種預讀機制，緩存越大，操作系統在調取一些使用頻率較高的文件時會預先載入到緩存中。
❸ 如何保證資料庫緩存的最終一致性
對於互聯網業務來說，傳統的直接訪問資料庫方式，主要通過數據分片、一主多從等方式來扛住讀寫流量，但隨著數據量的積累和流量的激增，僅依賴資料庫來承接所有流量，不僅成本高、效率低、而且還伴隨著穩定性降低的風險。
鑒於大部分業務通常是讀多寫少（讀取頻率遠遠高於更新頻率），甚至存在讀操作數量高出寫操作多個數量級的情況。因此， 在架構設計中，常採用增加緩存層來提高系統的響應能力 ，提升數據讀寫性能、減少資料庫訪問壓力，從而提升業務的穩定性和訪問體驗。
根據 CAP 原理，分布式系統在可用性、一致性和分區容錯性上無法兼得，通常由於分區容錯無法避免，所以一致性和可用性難以同時成立。對於緩存系統來說， 如何保證其數據一致性是一個在應用緩存的同時不得不解決的問題 。
需要明確的是，緩存系統的數據一致性通常包括持久化層和緩存層的一致性、以及多級緩存之間的一致性，這里我們僅討論前者。持久化層和緩存層的一致性問題也通常被稱為雙寫一致性問題，「雙寫」意為數據既在資料庫中保存一份，也在緩存中保存一份。
對於一致性來說，包含強一致性和弱一致性 ，強一致性保證寫入後立即可以讀取，弱一致性則不保證立即可以讀取寫入後的值，而是盡可能的保證在經過一定時間後可以讀取到，在弱一致性中應用最為廣泛的模型則是最終一致性模型，即保證在一定時間之後寫入和讀取達到一致的狀態。對於應用緩存的大部分場景來說，追求的則是最終一致性，少部分對數據一致性要求極高的場景則會追求強一致性。
為了達到最終一致性，針對不同的場景，業界逐步形成了下面這幾種應用緩存的策略。
— 1 —
Cache-Aside
Cache-Aside 意為旁路緩存模式，是應用最為廣泛的一種緩存策略。下面的圖示展示了它的讀寫流程，來看看它是如何保證最終一致性的。在讀請求中，首先請求緩存，若緩存命中（cache hit），則直接返回緩存中的數據；若緩存未命中（cache miss），則查詢資料庫並將查詢結果更新至緩存，然後返回查詢出的數據（demand-filled look-aside ）。在寫請求中，先更新資料庫，再刪除緩存（write-invalidate）。
1、為什麼刪除緩存，而不是更新緩存？
在 Cache-Aside 中，對於讀請求的處理比較容易理解，但在寫請求中，可能會有讀者提出疑問，為什麼要刪除緩存，而不是更新緩存？站在符合直覺的角度來看，更新緩存是一個容易被理解的方案，但站在性能和安全的角度，更新緩存則可能會導致一些不好的後果。
首先是性能 ，當該緩存對應的結果需要消耗大量的計算過程才能得到時，比如需要訪問多張資料庫表並聯合計算，那麼在寫操作中更新緩存的動作將會是一筆不小的開銷。同時，當寫操作較多時，可能也會存在剛更新的緩存還沒有被讀取到，又再次被更新的情況（這常被稱為緩存擾動），顯然，這樣的更新是白白消耗機器性能的，會導致緩存利用率不高。
而等到讀請求未命中緩存時再去更新，也符合懶載入的思路，需要時再進行計算。刪除緩存的操作不僅是冪等的，可以在發生異常時重試，而且寫-刪除和讀-更新在語義上更加對稱。
其次是安全 ，在並發場景下，在寫請求中更新緩存可能會引發數據的不一致問題。參考下面的圖示，若存在兩個來自不同線程的寫請求，首先來自線程 1 的寫請求更新了資料庫（step 1），接著來自線程 2 的寫請求再次更新了資料庫（step 3），但由於網路延遲等原因，線程 1 可能會晚於線程 2 更新緩存（step 4 晚於 step 3），那麼這樣便會導致最終寫入資料庫的結果是來自線程 2 的新值，寫入緩存的結果是來自線程 1 的舊值，即緩存落後於資料庫，此時再有讀請求命中緩存（step 5），讀取到的便是舊值。
2、為什麼先更新資料庫，而不是先刪除緩存？
另外，有讀者也會對更新資料庫和刪除緩存的時序產生疑問，那麼為什麼不先刪除緩存，再更新資料庫呢？在單線程下，這種方案看似具有一定合理性，這種合理性體現在刪除緩存成功。
但更新資料庫失敗的場景下，盡管緩存被刪除了，下次讀操作時，仍能將正確的數據寫回緩存，相對於 Cache-Aside 中更新資料庫成功，刪除緩存失敗的場景來說，先刪除緩存的方案似乎更合理一些。那麼，先刪除緩存有什麼問題呢？
問題仍然出現在並發場景下，首先來自線程 1 的寫請求刪除了緩存（step 1），接著來自線程 2 的讀請求由於緩存的刪除導致緩存未命中，根據 Cache-Aside 模式，線程 2 繼而查詢資料庫（step 2），但由於寫請求通常慢於讀請求，線程 1 更新資料庫的操作可能會晚於線程 2 查詢資料庫後更新緩存的操作（step 4 晚於 step 3），那麼這樣便會導致最終寫入緩存的結果是來自線程 2 中查詢到的舊值，而寫入資料庫的結果是來自線程 1 的新值，即緩存落後於資料庫，此時再有讀請求命中緩存（ step 5 ），讀取到的便是舊值。
另外，先刪除緩存，由於緩存中數據缺失，加劇資料庫的請求壓力，可能會增大緩存穿透出現的概率。
3、如果選擇先刪除緩存，再更新資料庫，那如何解決一致性問題呢？
為了避免「先刪除緩存，再更新資料庫」這一方案在讀寫並發時可能帶來的緩存臟數據，業界又提出了延時雙刪的策略，即在更新資料庫之後，延遲一段時間再次刪除緩存，為了保證第二次刪除緩存的時間點在讀請求更新緩存之後，這個延遲時間的經驗值通常應稍大於業務中讀請求的耗時。
延遲的實現可以在代碼中 sleep 或採用延遲隊列。顯而易見的是，無論這個值如何預估，都很難和讀請求的完成時間點准確銜接，這也是延時雙刪被詬病的主要原因。
4、那麼 Cache-Aside 存在數據不一致的可能嗎？
在 Cache-Aside 中，也存在數據不一致的可能性。在下面的讀寫並發場景下，首先來自線程 1 的讀請求在未命中緩存的情況下查詢資料庫（step 1），接著來自線程 2 的寫請求更新資料庫（step 2），但由於一些極端原因，線程 1 中讀請求的更新緩存操作晚於線程 2 中寫請求的刪除緩存的操作（step 4 晚於 step 3），那麼這樣便會導致最終寫入緩存中的是來自線程 1 的舊值，而寫入資料庫中的是來自線程 2 的新值，即緩存落後於資料庫，此時再有讀請求命中緩存（step 5），讀取到的便是舊值。
這種場景的出現，不僅需要緩存失效且讀寫並發執行，而且還需要讀請求查詢資料庫的執行早於寫請求更新資料庫，同時讀請求的執行完成晚於寫請求。足以見得，這種 不一致場景產生的條件非常嚴格，在實際的生產中出現的可能性較小 。
除此之外，在並發環境下，Cache-Aside 中也存在讀請求命中緩存的時間點在寫請求更新資料庫之後，刪除緩存之前，這樣也會導致讀請求查詢到的緩存落後於資料庫的情況。
雖然在下一次讀請求中，緩存會被更新，但如果業務層面對這種情況的容忍度較低，那麼可以採用加鎖在寫請求中保證「更新資料庫&刪除緩存」的串列執行為原子性操作（同理也可對讀請求中緩存的更新加鎖）。 加鎖勢必會導致吞吐量的下降，故採取加鎖的方案應該對性能的損耗有所預期。
— 2 —
補償機制
我們在上面提到了，在 Cache-Aside 中可能存在更新資料庫成功，但刪除緩存失敗的場景，如果發生這種情況，那麼便會導致緩存中的數據落後於資料庫，產生數據的不一致的問題。
其實，不僅 Cache-Aside 存在這樣的問題，在延時雙刪等策略中也存在這樣的問題。針對可能出現的刪除失敗問題，目前業界主要有以下幾種補償機制。
1、刪除重試機制
由於同步重試刪除在性能上會影響吞吐量，所以常通過引入消息隊列，將刪除失敗的緩存對應的 key 放入消息隊列中，在對應的消費者中獲取刪除失敗的 key ，非同步重試刪除。這種方法在實現上相對簡單，但由於刪除失敗後的邏輯需要基於業務代碼的 trigger 來觸發 ，對業務代碼具有一定入侵性。
鑒於上述方案對業務代碼具有一定入侵性，所以需要一種更加優雅的解決方案，讓緩存刪除失敗的補償機制運行在背後，盡量少的耦合於業務代碼。一個簡單的思路是通過後台任務使用更新時間戳或者版本作為對比獲取資料庫的增量數據更新至緩存中，這種方式在小規模數據的場景可以起到一定作用，但其擴展性、穩定性都有所欠缺。
一個相對成熟的方案是基於 Mysql 資料庫增量日誌進行解析和消費，這里較為流行的是阿里巴巴開源的作為 MySQL binlog 增量獲取和解析的組件 canal（類似的開源組件還有 Maxwell、Databus 等）。
canal sever 模擬 MySQL slave 的交互協議，偽裝為 MySQL slave，向 MySQL master 發送 mp 協議，MySQL master 收到 mp 請求，開始推送 binary log 給 slave （即 canal sever ），canal sever 解析 binary log 對象（原始為 byte 流），可由 canal client 拉取進行消費，同時 canal server 也默認支持將變更記錄投遞到 MQ 系統中，主動推送給其他系統進行消費。
在 ack 機制的加持下，不管是推送還是拉取，都可以有效的保證數據按照預期被消費。當前版本的 canal 支持的 MQ 有 Kafka 或者 RocketMQ。另外， canal 依賴 ZooKeeper 作為分布式協調組件來實現 HA ，canal 的 HA 分為兩個部分：
那麼，針對緩存的刪除操作便可以在 canal client 或 consumer 中編寫相關業務代碼來完成。這樣，結合資料庫日誌增量解析消費的方案以及 Cache-Aside 模型，在讀請求中未命中緩存時更新緩存（通常這里會涉及到復雜的業務邏輯），在寫請求更新資料庫後刪除緩存，並基於日誌增量解析來補償資料庫更新時可能的緩存刪除失敗問題，在絕大多數場景下，可以有效的保證緩存的最終一致性。
另外需要注意的是，還應該隔離事務與緩存，確保資料庫入庫後再進行緩存的刪除操作。 比如考慮到資料庫的主從架構，主從同步及讀從寫主的場景下，可能會造成讀取到從庫的舊數據後便更新了緩存，導致緩存落後於資料庫的問題，這就要求對緩存的刪除應該確保在資料庫操作完成之後。所以，基於 binlog 增量日誌進行數據同步的方案，可以通過選擇解析從節點的 binlog，來避免主從同步下刪除緩存過早的問題。
3、數據傳輸服務 DTS
— 3 —
Read-Through
Read-Through 意為讀穿透模式，它的流程和 Cache-Aside 類似，不同點在於 Read-Through 中多了一個訪問控制層，讀請求只和該訪問控制層進行交互，而背後緩存命中與否的邏輯則由訪問控制層與數據源進行交互，業務層的實現會更加簡潔，並且對於緩存層及持久化層交互的封裝程度更高，更易於移植。
— 4 —
Write-Through
Write-Through 意為直寫模式，對於 Write-Through 直寫模式來說，它也增加了訪問控制層來提供更高程度的封裝。不同於 Cache-Aside 的是，Write-Through 直寫模式在寫請求更新資料庫之後，並不會刪除緩存，而是更新緩存。
這種方式的 優勢在於讀請求過程簡單 ，不需要查詢資料庫更新緩存等操作。但其劣勢也非常明顯，除了上面我們提到的更新資料庫再更新緩存的弊端之外，這種方案還會造成更新效率低，並且兩個寫操作任何一次寫失敗都會造成數據不一致。
如果要使用這種方案， 最好可以將這兩個操作作為事務處理，可以同時失敗或者同時成功，支持回滾，並且防止並發環境下的不一致 。另外，為了防止緩存擾動的頻發，也可以給緩存增加 TTL 來緩解。
站在可行性的角度，不管是 Write-Through 模式還是 Cache-Aside 模式，理想狀況下都可以通過分布式事務保證緩存層數據與持久化層數據的一致性，但在實際項目中，大多都對一致性的要求存在一些寬容度，所以在方案上往往有所折衷。
Write-Through 直寫模式適合寫操作較多，並且對一致性要求較高的場景，在應用 Write-Through 模式時，也需要通過一定的補償機制來解決它的問題。首先，在並發環境下，我們前面提到了先更新資料庫，再更新緩存會導致緩存和資料庫的不一致，那麼先更新緩存，再更新資料庫呢？
這樣的操作時序仍然會導致下面這樣線程 1 先更新緩存，最後更新資料庫的情況，即由於線程 1 和 線程 2 的執行不確定性導致資料庫和緩存的不一致。這種由於線程競爭導致的緩存不一致，可以通過分布式鎖解決，保證對緩存和資料庫的操作僅能由同一個線程完成。對於沒有拿到鎖的線程，一是通過鎖的 timeout 時間進行控制，二是將請求暫存在消息隊列中順序消費。
在下面這種並發執行場景下，來自線程 1 的寫請求更新了資料庫，接著來自線程 2 的讀請求命中緩存，接著線程 1 才更新緩存，這樣便會導致線程 2 讀取到的緩存落後於資料庫。同理，先更新緩存後更新資料庫在寫請求和讀請求並發時，也會出現類似的問題。面對這種場景，我們也可以加鎖解決。
另在，在 Write-Through 模式下，不管是先更新緩存還是先更新資料庫，都存在更新緩存或者更新資料庫失敗的情況，上面提到的重試機制和補償機制在這里也是奏效的。
— 5 —
Write-Behind
Write behind 意為非同步回寫模式，它也具有類似 Read-Through/Write-Through 的訪問控制層，不同的是，Write behind 在處理寫請求時，只更新緩存而不更新資料庫，對於資料庫的更新，則是通過批量非同步更新的方式進行的，批量寫入的時間點可以選在資料庫負載較低的時間進行。
在 Write-Behind 模式下，寫請求延遲較低，減輕了資料庫的壓力，具有較好的吞吐性。但資料庫和緩存的一致性較弱，比如當更新的數據還未被寫入資料庫時，直接從資料庫中查詢數據是落後於緩存的。同時，緩存的負載較大，如果緩存宕機會導致數據丟失，所以需要做好緩存的高可用。顯然，Write behind 模式下適合大量寫操作的場景，常用於電商秒殺場景中庫存的扣減。
— 6 —
Write-Around
如果一些非核心業務，對一致性的要求較弱，可以選擇在 cache aside 讀模式下增加一個緩存過期時間，在寫請求中僅僅更新資料庫，不做任何刪除或更新緩存的操作，這樣，緩存僅能通過過期時間失效。這種方案實現簡單，但緩存中的數據和資料庫數據一致性較差，往往會造成用戶的體驗較差，應慎重選擇。
— 7 —
總結
在解決緩存一致性的過程中，有多種途徑可以保證緩存的最終一致性，應該根據場景來設計合適的方案，讀多寫少的場景下，可以選擇採用「Cache-Aside 結合消費資料庫日誌做補償」的方案，寫多的場景下，可以選擇採用「Write-Through 結合分布式鎖」的方案 ，寫多的極端場景下，可以選擇採用「Write-Behind」的方案。
❹ 什麼是Cache作用是什麼說明其在微處理機中的位置
高速緩沖區域 實現內存與cpu的數據交換 位置在：cpu中
❺ 電腦中的緩沖和緩存是什麼意思
1、緩沖器相當於一個寄存器，暫時保存數據。緩沖區是內存中存放數據的地方。在程序試圖將數據放到機器內存中的某一個位 置的時候，因為沒有足夠的空間就會發生緩沖區溢出。而人為的溢出則是有一定企圖的，攻擊者寫一個超過緩沖區長度的字元串，然後植入到緩沖區，而再向一個有 限空間的緩沖區中植入超長的字元串可能會出現兩個結果，一是過長的字元串覆蓋了相鄰的存儲單元，引起程序運行失敗，嚴重的可導致系統崩潰；另有一個結果就 是利用這種漏洞可以執行任意指令，甚至可以取得系統root特級許可權。大多造成緩沖區溢出的原因是程序中沒有仔細檢查用戶輸入參數而造成的。
2、緩沖區是程序運行的時候機器內存中的一個連續塊，它保存了給定類型的數據，隨著動態分配變數會出現問題。大多時為了不佔用太多的內存，一個有動態分配變數 的程序在程序運行時才決定給它們分配多少內存。這樣想下去的話，如果說要給程序在動態分配緩沖區放入超長的數據，它就會溢出了。一個緩沖區溢出程序使用這 個溢出的數據將匯編語言代碼放到機器的內存里，通常是產生root許可權的地方，這就不是什麼好現象了。僅僅就單個的緩沖區溢出惹眼，它並不是最大的問題根 本所在。但如果溢出送到能夠以root許可權運行命令的區域，一旦運行這些命令，那可就等於把機器拱手相讓了。
3、緩存：它事實上相當於一個臨時倉庫。每次打開一個網頁，IE會自動創建一份該網頁文字和圖像的緩存文件(一個臨時副本)。當再次打開該頁時，IE會檢查網 站伺服器上該頁的變化。如果頁面變化了，IE從網路上重新下載新的網頁。如果該頁面沒有變化，IE就從內存或硬碟上使用緩存中的臨時復本來顯示它。 IE會在緩存中保留網頁到硬碟，直到各自的緩存占滿空間；IE則根據網頁的時間和空間來向下取捨。這樣設計的目的是為了更快地裝載頁面。
4、緩存不僅可以用來加快網頁載入速度，而且當需要查看以前看過的網頁時，還可以無需驅動「小貓」，只需單擊IE上的「文件→離線工作」菜單命令，然後單擊工具欄上的「歷史」按鈕，即可方便地進行瀏覽。既然IE緩存有這個妙處，那自然應該共享它了。
5、除了直接復制緩存文件的方法外，還有大搬家—更改IE緩存的保存路徑法： 首先打開IE瀏覽器，單擊「工具→Internet選項」菜單命令，打開「Internet選項」對話框。在「常規」選項卡中單擊「Internet臨時 文件」部分的「設置」按鈕，打開「設置」對話框，單擊「移動文件夾」按鈕，在打開的「瀏覽文件夾」對話框里定位到另一個分區下的某個路徑，然後單擊「確定 」按鈕即可
❻ 硬碟緩存64m和256m區別硬碟看轉速的還是求大神
機械硬碟256MB緩存與64MB緩存區別為：讀寫速度不同、使用壽命不同、提取數據的命中率不同。
1、讀寫速度不同
256MB緩存：256MB緩存的機械硬碟的讀寫速度比64MB緩存的機械硬碟的讀寫速度要快。
64MB緩存：64MB緩存的機械硬碟的讀寫速度比256MB緩存的機械硬碟的讀寫速度要慢。
2、使用壽命不同
256MB緩存：256MB緩存的機械硬碟的使用壽命比64MB緩存的機械硬碟的使用壽命要長。
64MB緩存：64MB緩存的機械硬碟的使用壽命比256MB緩存的機械硬碟的使用壽命要短。
3、提取數據的命中率不同
256MB緩存：256MB緩存的機械硬碟的提取數據的命中率比64MB緩存的機械硬碟的提取數據的命中率要小。
64MB緩存：64MB緩存的機械硬碟的提取數據的命中率比256MB緩存的機械硬碟的提取數據的命中率要大。
機械硬碟的讀寫性能，首先還是看轉速。轉速直接決定硬碟的持續傳輸性能，也就是復制文件的速度。緩存對於硬碟復制文件的性能沒有什麼影響，主要貢獻在於程序運行時單獨讀取少量數據時。此時，更大的緩存，可以存放更多的臨時數據，加快硬碟的反應速度。
(6)旁路緩存和讀寫穿透擴展閱讀
固態硬碟安裝
第一步：
1、在機箱內找出安裝SSD的線材，首先是SSD的電源輸入介面，這個是由電腦的電源引出的線材。P4字樣並沒有特別的含義，只是標注這是電源提供的第四個此類介面。形狀是扁嘴形，如圖1所示：
注意事項：SSD的成本還是比較高的，所以用戶可以根據需要安裝適應大小的SSD硬碟，不要造成不必要的浪費。
❼ 硬碟的讀取速度和CPU的緩存有關還是和別的因素
硬碟的讀寫速度和CPU的緩存沒有直接關系。硬碟的讀寫速度取決於硬碟轉速、磁軌密度、定址方式等轉速和磁軌密度越高讀寫速度越快，一般用平均尋道時間來衡量讀寫速度。影響硬碟讀寫能力的還有硬碟的緩存，緩存讀寫速度大於碟片讀寫速度，緩存越大儲存臨時使用頻繁數據越多，從而反應速度快。 答案補充 CPU緩存分為指令緩存和數據緩存，CPU在運算處理時從寄存器中讀取指令和數據，cpu讀取數據的依次順序為寄存器，緩存，內存，硬碟，其他存儲器
❽ 關於java文件讀寫 通道與緩存區讀寫方式 與 流讀寫方式 性能效率對比
緩沖區合通道進行讀寫文件效率要高些，像搬運東西一樣，n多物件放倒貨車上一次就搬走，而流的方式是，每搬一次，往返一趟。
❾ mysql讀寫分離和用Redis做緩存，這兩種方案有什麼異同
讀寫分離一般都是結合Master/Slave模式使用，Master處理寫請求，Slave處理讀請求，這樣做的好處是：
1、提高資料庫的並發處理能力；
2、避免寫請求鎖表阻塞讀請求；
3、避免單點，提高資料庫的可用性；
而使用Redis作為DB前面的緩存，是為了減少對MySQL的壓力，提高系統的處理效率。
二者解決的問題域不同，不存在誰替代誰。
一般高並發應用都是結合二者使用。