应用Redis实现数据的读写，同时利用队列处理器定时将数据写入MySQL。
同时要注意避免冲突，在redis启动时去mysql读取所有表键值存入redis中，往redis写数据时，对redis主键自增并进行读取，若mysql更新失败，则需要及时清除缓存及同步redis主键。
这样处理，主要是实时读写redis，而mysql数据则通过队列异步处理，缓解mysql压力，不过这种方法应用场景主要基于高并发，而且redis的高可用集群架构相对更复杂，一般不是很推荐。
《内存数据库和mysql的同步机制》
redis如何做到和mysql数据库的同步
【方案一】http://www.hu.com/question/23401553?sort=created
程序实现mysql更新、添加、删除就删除redis数据。
程序查询redis，不存在就查询mysql并保存redis
redis和mysql数据的同步，代码级别大致可以这样做：
读: 读redis->没有，读mysql->把mysql数据写回redis
写: 写mysql->成功，写redis（捕捉所有mysql的修改，写入和删除事件，对redis进行操作）
【方案二】http://www.linuxidc.com/Linux/2015-01/380.htm
实时获取mysql binlog进行解析，然后修改redis
MySQL到Redis数据方案
无论MySQL还是Redis，自身都带有数据同步的机制，像比较常用的MySQL的Master/Slave模式，就是由Slave端分析Master的binlog来实现的，这样的数据其实还是一个异步过程，只不过当服务器都在同一内网时，异步的延迟几乎可以忽略。
那么理论上我们也可以用同样方式，分析MySQL的binlog文件并将数据插入Redis。但是这需要对binlog文件以及MySQL有非常深入的理解，同时由于binlog存在Statement/Row/Mixedlevel多种形式，分析binlog实现同步的工作量是非常大的。
因此这里选择了一种开发成本更加低廉的方式，借用已经比较成熟的MySQL UDF，将MySQL数据首先放入Gearman中，然后通过一个自己编写的PHP Gearman Worker，将数据同步到Redis。比分析binlog的方式增加了不少流程，但是实现成本更低，更容易操作。
【方案三】
使用mysql的udf，详情请看MySQL :: MySQL 5.1 Reference Manual :: 22.3 Adding New Functions to MySQL 然后通过trigger在表update和insert之后进行函数的调用，写入到redis中去。大致是这个样子。
【http://www.hu.com/question/27738066】
1.首先明确是不是一定要上缓存，当前架构的瓶颈在哪里，若瓶颈真是数据库操作上，再继续往下看。
2.明确memcached和redis的区别，到底要使用哪个。前者终究是个缓存，不可能永久保存数据（LRU机制），支持分布式，后者除了缓存的同时也支持把数据持久化到磁盘等，redis要自己去实现分布式缓存（貌似最新版本的已集成），自己去实现一致性hash。因为不知道你们的应用场景，不好说一定要用memcache还是redis，说不定用MongoDB会更好，比如在存储日志方面。
3.缓存量大但又不常变化的数据，比如评论。
4.你的思路是对的，清晰明了，读DB前，先读缓存，如果有直接返回，如果没有再读DB，然后写入缓存层并返回。
5.考虑是否需要主从，读写分离，考虑是否分布式部署，考虑是否后续水平伸缩。
6.想要一劳永逸，后续维护和扩展方便，那就将现有的代码架构优化，按你说的替换数据库组件需要改动大量代码，说明当前架构存在问题。可以利用现有的一些框架，比如SpringMVC，将你的应用层和业务层和数据库层解耦。再上缓存之前把这些做好。
7.把读取缓存等操作做成服务组件，对业务层提供服务，业务层对应用层提供服务。
8.保留原始数据库组件，优化成服务组件，方便后续业务层灵活调用缓存或者是数据库。
9.不建议一次性全量上缓存，最开始不动核心业务，可以将边缘业务先换成缓存组件，一步步换至核心业务。
10.刷新内存，以memcached为例，新增，修改和删除操作，一般采用lazy load的策略，即新增时只写入数据库，并不会马上更新Memcached，而是等到再次读取时才会加载到Memcached中，修改和删除操作也是更新数据库，然后将Memcached中的数据标记为失效，等待下次读取时再加载。
❷ 我想学java中有关想学分布式、缓存、消息、搜索相关知识 看什么书
如果是没有任何电脑基础的话，建议还是先看点计算机基础方面的资料，要不然直接学编程的话，理解起来会有所偏差，而且事倍功半，得不偿失。
正所谓磨刀不误砍柴工，首先要做好准备工作，就是先要获得一定的计算机基础知识。
建议先了解一下计算机的发展历史，这个阶段可以看看《计算机科学概论》，了解一下大体的情况。
然后了解一下编程语言和软件的发展历史，这些资料网上多的是，取之不尽用之不竭。
接下来就是了解java语言的历史了，这个相对没多少内容，网上也很多资料。
上面的是准备过程，那些基础知识只要了解即可，并不需要花太多时间去记忆。
如果感觉自己准备得差不多了，下面就可以开始真正学习java了，这期间如果遇到不懂的知识依然可以上网查，或者自己找资料。
对于Java的初学者来说，如果找一本比较合适的入门教材的话，完整地介绍Java的语法、面向对象和主要的API核心库等知识，那将对学习起到相当的促进作用。
首先推荐要看的是《21天学通Ja va 2》《循序渐进Java 2教程》《Java2从入门到精通》等书看起来比较浅显易懂，将Java的基本只是都涉及到了，使你在很短的时间内掌握Java的基本内容。
看完这这本书之一以后，你就想对Java全面深入的学习，现在向你推荐《Java大学教程》《Java 2编程指南》等书，这几本书对Java的语法、面向对象的知识和API函数库等介绍的比较详尽。让你能够比较熟练的使用Java来编程，解决一般的问题。
最后推荐的是《Java2核心技术》，这本书主要讲述了Java的核心技术也是J
ava的难点之处，具有很高的参考价值，无论是Java的初学者还是Java编程老手，都能从此书受益。
以上主要针对J2SE的学习进行讲述的，Java主要有J2SE、J2EE、J2ME三个部分，J2SE是基础，但是J2EE用得最多 属于Web开发技术
关于J2EE,以下是JDon的学习建议：
1. 学习web基本技术
http://www.jdon.com/idea.html
2. 学习GoF模式, 结合学习jive中模式处理设计
http://www.jdon.com/designpatterns/index.htm
http://www.jdon.com/jive.htm
3. 学习分层架构：表现层、持久层模式：struts Hibernate
http://www.jdon.com/dl/best/struts.htm
http://www.jdon.com/dl/best/hibernate.htm
4. 学习业务层模式 IOC依赖注射模式及其应用案例，如JdonFramework和JiveJdon3
http://www.jdon.com/AOPdesign/Ioc.htm
5. 学习AOP等复杂应用Spring
http://www.jdon.com/dl/best/spring.htm
6. 学习大型企业应用集群分布式计算 缓存应用 分布式事务处理，并发处理，单例和多例POOL性能解决方案等： EJB2或EJB3
7. 学习Evans DDD,揉合所有J2EE所有组件技术，实现围绕对象的快速有效开发，回归对象设计之初。大道复简！
Jdon开站至今，对于那些长期访问J道网站的人，可以发现以上学习路径。
进入上面每一个阶段都要找一个对应的现成软件代码来修改，先调试运行，然后小修小改，直至大修大改，全部消化，算是完成学习了。JiveJdon2.5(Jive2.5)、JPestore和JiveJdon3.0就是这样三个从易到难的代码。
JiveJdon2.5:
http://www.jdon.com/jive.htm
JPetstore:
http://www.jdon.com/jdonframework/app.htm#jpetstore
JiveJdon3:
http://www.jdon.com/jdonframework/jivejdon3/index.html
❸ 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。
(3)论分布式缓存扩展阅读
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。
❹ 分布式Web服务器架构
最开始，由于某些想法，于是在互联网上搭建了一个网站，这个时候甚至有可能主机都是租借的，但由于这篇文章我们只关注架构的演变历程，因此就假设这个时候已经是托管了一台主机，并且有一定的带宽了，这个时候由于网站具备了一定的特色，吸引了部分人访问，逐渐你发现系统的压力越来越高，响应速度越来越慢，而这个时候比较明显的是数据库和应用互相影响，应用出问题了，数据库也很容易出现问题，而数据库出问题的时候，应用也容易出问题，于是进入了第一步演变阶段：将应用和数据库从物理上分离，变成了两台机器，这个时候技术上没有什么新的要求，但你发现确实起到效果了，系统又恢复到以前的响应速度了，并且支撑住了更高的流量，并且不会因为数据库和应用形成互相的影响。
这一步架构演变对技术上的知识体系基本没有要求。
架构演变第二步：增加页面缓存
好景不长，随着访问的人越来越多，你发现响应速度又开始变慢了，查找原因，发现是访问数据库的操作太多，导致数据连接竞争激烈，所以响应变慢，但数据库连接又不能开太多，否则数据库机器压力会很高，因此考虑采用缓存机制来减少数据库连接资源的竞争和对数据库读的压力，这个时候首先也许会选择采用squid 等类似的机制来将系统中相对静态的页面（例如一两天才会有更新的页面）进行缓存（当然，也可以采用将页面静态化的方案），这样程序上可以不做修改，就能够很好的减少对webserver的压力以及减少数据库连接资源的竞争，OK，于是开始采用squid来做相对静态的页面的缓存。
前端页面缓存技术，例如squid，如想用好的话还得深入掌握下squid的实现方式以及缓存的失效算法等。
架构演变第三步：增加页面片段缓存
增加了squid做缓存后，整体系统的速度确实是提升了，webserver的压力也开始下降了，但随着访问量的增加，发现系统又开始变的有些慢了，在尝到了squid之类的动态缓存带来的好处后，开始想能不能让现在那些动态页面里相对静态的部分也缓存起来呢，因此考虑采用类似ESI之类的页面片段缓存策略，OK，于是开始采用ESI来做动态页面中相对静态的片段部分的缓存。
这一步涉及到了这些知识体系：
页面片段缓存技术，例如ESI等，想用好的话同样需要掌握ESI的实现方式等；
架构演变第四步：数据缓存
在采用ESI之类的技术再次提高了系统的缓存效果后，系统的压力确实进一步降低了，但同样，随着访问量的增加，系统还是开始变慢，经过查找，可能会发现系统中存在一些重复获取数据信息的地方，像获取用户信息等，这个时候开始考虑是不是可以将这些数据信息也缓存起来呢，于是将这些数据缓存到本地内存，改变完毕后，完全符合预期，系统的响应速度又恢复了，数据库的压力也再度降低了不少。
这一步涉及到了这些知识体系：
缓存技术，包括像Map数据结构、缓存算法、所选用的框架本身的实现机制等。
架构演变第五步： 增加webserver
好景不长，发现随着系统访问量的再度增加，webserver机器的压力在高峰期会上升到比较高，这个时候开始考虑增加一台webserver，这也是为了同时解决可用性的问题，避免单台的webserver down机的话就没法使用了，在做了这些考虑后，决定增加一台webserver，增加一台webserver时，会碰到一些问题，典型的有：
1、如何让访问分配到这两台机器上，这个时候通常会考虑的方案是Apache自带的负载均衡方案，或LVS这类的软件负载均衡方案；
2、如何保持状态信息的同步，例如用户session等，这个时候会考虑的方案有写入数据库、写入存储、cookie或同步session信息等机制等；
3、如何保持数据缓存信息的同步，例如之前缓存的用户数据等，这个时候通常会考虑的机制有缓存同步或分布式缓存；
4、如何让上传文件这些类似的功能继续正常，这个时候通常会考虑的机制是使用共享文件系统或存储等；
在解决了这些问题后，终于是把webserver增加为了两台，系统终于是又恢复到了以往的速度。
这一步涉及到了这些知识体系：
负载均衡技术（包括但不限于硬件负载均衡、软件负载均衡、负载算法、linux转发协议、所选用的技术的实现细节等）、主备技术（包括但不限于 ARP欺骗、linux heart-beat等）、状态信息或缓存同步技术（包括但不限于Cookie技术、UDP协议、状态信息广播、所选用的缓存同步技术的实现细节等）、共享文件技术（包括但不限于NFS等）、存储技术（包括但不限于存储设备等）。
架构演变第六步：分库
享受了一段时间的系统访问量高速增长的幸福后，发现系统又开始变慢了，这次又是什么状况呢，经过查找，发现数据库写入、更新的这些操作的部分数据库连接的资源竞争非常激烈，导致了系统变慢，这下怎么办呢，此时可选的方案有数据库集群和分库策略，集群方面像有些数据库支持的并不是很好，因此分库会成为比较普遍的策略，分库也就意味着要对原有程序进行修改，一通修改实现分库后，不错，目标达到了，系统恢复甚至速度比以前还快了。
这一步涉及到了这些知识体系：
这一步更多的是需要从业务上做合理的划分，以实现分库，具体技术细节上没有其他的要求；
但同时随着数据量的增大和分库的进行，在数据库的设计、调优以及维护上需要做的更好，因此对这些方面的技术还是提出了很高的要求的。
架构演变第七步：分表、DAL和分布式缓存
随着系统的不断运行，数据量开始大幅度增长，这个时候发现分库后查询仍然会有些慢，于是按照分库的思想开始做分表的工作，当然，这不可避免的会需要对程序进行一些修改，也许在这个时候就会发现应用自己要关心分库分表的规则等，还是有些复杂的，于是萌生能否增加一个通用的框架来实现分库分表的数据访问，这个在ebay的架构中对应的就是DAL，这个演变的过程相对而言需要花费较长的时间，当然，也有可能这个通用的框架会等到分表做完后才开始做，同时，在这个阶段可能会发现之前的缓存同步方案出现问题，因为数据量太大，导致现在不太可能将缓存存在本地，然后同步的方式，需要采用分布式缓存方案了，于是，又是一通考察和折磨，终于是将大量的数据缓存转移到分布式缓存上了。
这一步涉及到了这些知识体系：
分表更多的同样是业务上的划分，技术上涉及到的会有动态hash算法、consistent hash算法等；
DAL涉及到比较多的复杂技术，例如数据库连接的管理（超时、异常）、数据库操作的控制（超时、异常）、分库分表规则的封装等；
架构演变第八步：增加更多的webserver
在做完分库分表这些工作后，数据库上的压力已经降到比较低了，又开始过着每天看着访问量暴增的幸福生活了，突然有一天，发现系统的访问又开始有变慢的趋势了，这个时候首先查看数据库，压力一切正常，之后查看webserver，发现apache阻塞了很多的请求，而应用服务器对每个请求也是比较快的，看来是请求数太高导致需要排队等待，响应速度变慢，这还好办，一般来说，这个时候也会有些钱了，于是添加一些webserver服务器，在这个添加 webserver服务器的过程，有可能会出现几种挑战：
1、Apache的软负载或LVS软负载等无法承担巨大的web访问量（请求连接数、网络流量等）的调度了，这个时候如果经费允许的话，会采取的方案是购买硬件负载，例如F5、Netsclar、Athelon之类的，如经费不允许的话，会采取的方案是将应用从逻辑上做一定的分类，然后分散到不同的软负载集群中；
2、原有的一些状态信息同步、文件共享等方案可能会出现瓶颈，需要进行改进，也许这个时候会根据情况编写符合网站业务需求的分布式文件系统等；
在做完这些工作后，开始进入一个看似完美的无限伸缩的时代，当网站流量增加时，应对的解决方案就是不断的添加webserver。
这一步涉及到了这些知识体系：
到了这一步，随着机器数的不断增长、数据量的不断增长和对系统可用性的要求越来越高，这个时候要求对所采用的技术都要有更为深入的理解，并需要根据网站的需求来做更加定制性质的产品。
架构演变第九步：数据读写分离和廉价存储方案
突然有一天，发现这个完美的时代也要结束了，数据库的噩梦又一次出现在眼前了，由于添加的webserver太多了，导致数据库连接的资源还是不够用，而这个时候又已经分库分表了，开始分析数据库的压力状况，可能会发现数据库的读写比很高，这个时候通常会想到数据读写分离的方案，当然，这个方案要实现并不容易，另外，可能会发现一些数据存储在数据库上有些浪费，或者说过于占用数据库资源，因此在这个阶段可能会形成的架构演变是实现数据读写分离，同时编写一些更为廉价的存储方案，例如BigTable这种。
这一步涉及到了这些知识体系：
数据读写分离要求对数据库的复制、standby等策略有深入的掌握和理解，同时会要求具备自行实现的技术；
廉价存储方案要求对OS的文件存储有深入的掌握和理解，同时要求对采用的语言在文件这块的实现有深入的掌握。
架构演变第十步：进入大型分布式应用时代和廉价服务器群梦想时代
经过上面这个漫长而痛苦的过程，终于是再度迎来了完美的时代，不断的增加webserver就可以支撑越来越高的访问量了，对于大型网站而言，人气的重要毋庸置疑，随着人气的越来越高，各种各样的功能需求也开始爆发性的增长，这个时候突然发现，原来部署在webserver上的那个web应用已经非常庞大了，当多个团队都开始对其进行改动时，可真是相当的不方便，复用性也相当糟糕，基本是每个团队都做了或多或少重复的事情，而且部署和维护也是相当的麻烦，因为庞大的应用包在N台机器上复制、启动都需要耗费不少的时间，出问题的时候也不是很好查，另外一个更糟糕的状况是很有可能会出现某个应用上的bug就导致了全站都不可用，还有其他的像调优不好操作（因为机器上部署的应用什么都要做，根本就无法进行针对性的调优）等因素，根据这样的分析，开始痛下决心，将系统根据职责进行拆分，于是一个大型的分布式应用就诞生了，通常，这个步骤需要耗费相当长的时间，因为会碰到很多的挑战：
1、拆成分布式后需要提供一个高性能、稳定的通信框架，并且需要支持多种不同的通信和远程调用方式；
2、将一个庞大的应用拆分需要耗费很长的时间，需要进行业务的整理和系统依赖关系的控制等；
3、如何运维（依赖管理、运行状况管理、错误追踪、调优、监控和报警等）好这个庞大的分布式应用。
经过这一步，差不多系统的架构进入相对稳定的阶段，同时也能开始采用大量的廉价机器来支撑着巨大的访问量和数据量，结合这套架构以及这么多次演变过程吸取的经验来采用其他各种各样的方法来支撑着越来越高的访问量。
这一步涉及到了这些知识体系：
这一步涉及的知识体系非常的多，要求对通信、远程调用、消息机制等有深入的理解和掌握，要求的都是从理论、硬件级、操作系统级以及所采用的语言的实现都有清楚的理解。
运维这块涉及的知识体系也非常的多，多数情况下需要掌握分布式并行计算、报表、监控技术以及规则策略等等。
说起来确实不怎么费力，整个网站架构的经典演变过程都和上面比较的类似，当然，每步采取的方案，演变的步骤有可能有不同，另外，由于网站的业务不同，会有不同的专业技术的需求，这篇blog更多的是从架构的角度来讲解演变的过程，当然，其中还有很多的技术也未在此提及，像数据库集群、数据挖掘、搜索等，但在真实的演变过程中还会借助像提升硬件配置、网络环境、改造操作系统、CDN镜像等来支撑更大的流量，因此在真实的发展过程中还会有很多的不同，另外一个大型网站要做到的远远不仅仅上面这些，还有像安全、运维、运营、服务、存储等，要做好一个大型的网站真的很不容易
❺ 如何进行网站性能优化
一、前端优化
网站性能优化是一个很综合的话题，涉及到服务器的配置和网站前后端程序等各个方面，我只是从实际经历出发，分享一下自己所尝试过的网站性能优化方法。之所以在标题上挂一个web2.0，是因为本文更偏重于中小网站的性能优化，我所使用的系统也是典型web2.0的LAMP架构。
首先讲讲前端的优化，用户访问网页的等待时间，有80%是发生在浏览器前端，特别是页面和页面中各种元素（图片、CSS、Javascript、 flash…）的下载之上。因此在很多情况下，相对于把大量的时间花在艰苦而繁杂的程序改进上，前端的优化往往能起到事半功倍的作用。雅虎最近将内部使用的性能测试工具yslow向第三方公开，并发布了着名的网站性能优化的十三条规则，建议你下载并安装yslow，并作为测评网站优化效果的工具。下面我挑其中特别有价值的具体说明一下优化的方法：
对于第一次访问您网站，尚未在浏览器cache中缓存您网站内容的用户，我们可以做的事情包括：
1）减少一个页面访问所产生的http连接次数
对于第一次访问你网站的用户，页面所产生的http连接次数是影响性能的一个关键瓶颈。
对策：
- 尽量简洁的页面设计，最大程度减少图片的使用，通过放弃一些不必要的页面特效来减少javascript的使用。
- 使用一些优化技巧，比如利用图片的背景位移减少图片的个数；image map技术；使用Inline images将css图片捆绑到网页中。
- 尽量合并js和css文件，减少独立文件个数。
2) 使用gzip压缩网页内容
使用gzip来压缩网页中的静态内容，能够显着减少用户访问网页时的等待时间（据说可达到60%）。主流的web服务器都支持或提供gzip压缩，如果使用apache服务器，只需要在配置文件中开启 mod_gzip（apache1.x）或mod_deflate(apache2.x)即可。凡是静态的页面，使用gzip压缩都能够显着提高服务器效率并减少带宽支出，注意图片内容本身已经是压缩格式了，务必不要再进行压缩。
3）将CSS放在页面顶端，JS文件放在页面底端
CSS的引用要放在html的头部header中，JS文件引用尽量放在页面底端标签的后面，主要的思路是让核心的页面内容尽早显示出来。不过要注意，一些大量使用js的页面，可能有一些js文件放在底端会引起一些难以预料的问题，根据实际情况适当运用即可。
4）使JS文件内容最小化
具体来说就是使用一些javascript压缩工具对js脚本进行压缩，去除其中的空白字符、注释，最小化变量名等。在使用gzip压缩的基础上，对js内容的压缩能够将性能再提高5%。
5）尽量减少外部脚本的使用，减少DNS查询时间
不要在网页中引用太多的外部脚本，首先，一次dns的解析过程会消耗20-120毫秒的时间；其次，如果在页面中引用太多的外部文件（如各种广告、联盟等代码），可能会因为外部文件的响应速度而将你的网站拖得很慢。如果不得不用，那么就尽量将这些脚本放在页脚吧。不过有一点需要提及，就是浏览器一般只能并行处理同一域名下的两个请求，而对于不同子的域名则不受此限制，因此适当将本站静态内容（css,js）放在其他的子域名下（如 static.xxx.com）会有利于提高浏览器并行下载网页内容的能力。
对于您网站的经常性访问用户，主要的优化思路就是最大限度利用用户浏览器的cache来减少服务器的开销。
1）在header中添加过期时间(Expires Header)
在header中给静态内容添加一个较长的过期时间，这样可以使用户今后访问只读取缓存中的文件，而不会与服务器产生任何的交互。不过这样做也存在一些问题，当图片、CSS和js文件更新时，用户如果不刷新浏览器，就无法获得此更新。这样，我们在对图片、css和js文件修改时，必须要进行重命名，才能保证用户访问到最新的内容。这可能会给开发造成不小的麻烦，因为这些文件可能被站点中的许多文件所引用。flickr提出的解决办法是通过url rewrite使不同版本号的URL事实上指向同一个文件，这是一个聪明的办法，因为url级别的操作效率是很高的，可以给开发过程提供不少便利。
要理解为什么这样做，必须要了解浏览器访问url时的工作机制：
a. 第一次访问url时，用户从服务器段获取页面内容，并把相关的文件（images,css,js…）放在高速缓存中，也会把文件头中的expired time,last modified, ETags等相关信息也一同保留下来。
b. 用户重复访问url时，浏览器首先看高速缓存中是否有本站同名的文件，如果有，则检查文件的过期时间；如果尚未过期，则直接从缓存中读取文件，不再访问服务器。
c. 如果缓存中文件的过期时间不存在或已超出，则浏览器会访问服务器获取文件的头信息，检查last modifed和ETags等信息，如果发现本地缓存中的文件在上次访问后没被修改，则使用本地缓存中的文件；如果修改过，则从服务器上获取最新版本。
我的经验，如果可能，尽量遵循此原则给静态文件添加过期时间，这样可以大幅度减少用户对服务器资源的重复访问。
2）将css和js文件放在独立外部文件中引用
将css和js文件放在独立文件中，这样它们会被单独缓存起来，在访问其他页面时可以从浏览器的高速缓存中直接读取。一些网站的首页可能是例外的，这些首页的自身浏览可能并不大，但却是用户访问网站的第一印象以及导向到其他页面的起点，也可能这些页面本身使用了大量的ajax局部刷新及技术，这时可以将 css和js文件直接写在页面中。
3）去掉重复的脚本
在IE中，包含重复的js脚本会导致浏览器的缓存不被使用，仔细检查一下你的程序，去掉重复引用的脚本应该不是一件很难的事情。
4）避免重定向的发生
除了在header中人为的重定向之外，网页重定向常在不经意间发生，被重定向的内容将不会使用浏览器的缓存。比如用户在访问，服务器会通过301转向到/，在后面加了一个“/”。如果服务器的配置不好，这也会给服务器带来额外的负担。通过配置apache的 alias或使用mod_rewrite模块等方法，可以避免不必要的重定向。
还有一些，比如使用CDN分发机制、避免CSS表达式等、避免使用ETags等，因为不太常用，这里就不再赘述了。
做完了上述的优化，可以试着用yslow测试一下网页的性能评分，一般都可以达到70分以上了。
当然，除了浏览器前端和静态内容的优化之外，还有针对程序脚本、服务器、数据库、负载的优化，这些更深层次的优化方法对技术有更高的要求。本文的后半部分将重点探讨后端的优化。
二、后端优化
上次写完web2.0网站前端优化篇之后，一直想写写后端优化的方法，今天终于有时间将思路整理了出来。
前端优化可以避免我们造成无谓的服务器和带宽资源浪费，但随着网站访问量的增加，仅靠前端优化已经不能解决所有问题了，后端软件处理并行请求的能力、程序运 行的效率、硬件性能以及系统的可扩展性，将成为影响网站性能和稳定的关键瓶颈所在。优化系统和程序的性能可以从以下的方面来入手：
1）apache、mysql等软件的配置的优化
尽管apache和mysql等软件在安装后使用的默认设置足以使你的网站运行起来，但是通过调整mysql和apache的一些系统参数，还是可以追求更高的效率和稳定性。这个领域中有很多专业的文章和论坛（比如： ），要想掌握也需要进行深入的研究和实践，这里就不重点讨论了。
2）应用程序环境加速
这里仅以我最常应用的php开发环境为例，有一些工具软件可以通过优化PHP运行环境来达到提速的目的，其基本原理大致是将PHP代码预编译并缓存起来，而不需要改变任何代码，所以比较简单，可以将php的运行效率提升50%以上。比较常用的php加速工具有：APC( http: //pecl.php.net/package-info.php?package=APC)、Turck MMCache（ ）、php accelebrator()，还有收费的Zend Performance Suite
3）将静态内容和动态内容分开处理
apache是一个功能完善但比较庞大的web server，它的资源占用基本上和同时运行的进程数呈正比，对服务器内存的消耗比较大，处理并行任务的效率也一般。在一些情况下，我们可以用比较轻量级的web server来host静态的图片、样式表和javascript文件，这样可以大大提升静态文件的处理速度，还可以减少对内存占用。我使用的web server是来自俄罗斯的nginx，其他选择方案还包括lighttpd和thttpd等。
4）基于反向代理的前端访问负载均衡
当一台前端服务器不足以应付用户访问时，通过前端机实现web访问的负载均衡是最快速可行的方案。通过apache的mod_proxy可以实现基于反向代理的负载均衡，这里推荐使用nginx做代理服务器，处理速度较apache更快一些。
5）应用缓存技术提高数据库效能，文件缓存和分布式缓存
数据库访问处理并发访问的能力是很多网站应用的关键瓶颈，在想到使用主从结构和多farm的方式构建服务器集群之前，首先应该确保充分使用了数据库查询的缓存。一些数据库类型（如mysql的innoDB）自身内置对缓存的支持，此外，还可以利用程序方法将常用的查询通过文件或内存缓存起来。比如通过 php中的ob_start和文件读写函数可以很方便的实现文件形式的缓存，而如果你拥有多台服务器，可以通过memcache技术通过分布式共享内存来对数据库查询进行缓存，不仅效率高而且扩展性好，memcache技术在livejournal和Craigslist.org等知名网站应用中都得到了检验。
6）服务器运行状态的检测，找到影响性能的瓶颈所在
系统优化没有一劳永逸的方法，需要通过检测服务器的运行状态来及时发现影响性能的瓶颈，以及可能存在的潜在问题，因为网站的性能，永远取决于木桶中的短板。可以编写一些脚本来检测web服务的运行，也有一些开源的软件也提供了很好的功能
7）良好的扩展架构是稳定和性能的基础
一些技巧和窍门可以帮你度过眼前的难关，但要想使网站具备应付大规模访问的能力，则需要从系统架构上进行彻底的规划，好在很多前人无私的把他们架构
网站的经验分享给我们，使我们可以少走甚多弯路。我最近读到的两篇有启发的文章：
- 从LiveJournal后台发展看大规模网站性能优化方法
- Myspace的六次重构
最后不得不提到程序编码和数据库结构对性能的影响，一系列糟糕的循环语句，一个不合理的查询语句、一张设计不佳的数据表或索引表，都足以会使应用程序运行的速度成倍的降低。培养全局思考的能力，养成良好的编程习惯，并对数据库运行机制有所了解，是提高编程质量的基础。
❻ java web开发缓存方案，ehcache和redis哪个更好
其实没有好与不好的绝对
给你知乎上的介绍：
ehcache直接在jvm虚拟机中缓存，速度快，效率高；但是缓存共享麻烦，集群分布式应用不方便。
redis是通过socket访问到缓存服务，效率比ecache低，比数据库要快很多，处理集群和分布式缓存方便，有成熟的方案。
如果是单个应用或者对缓存访问要求很高的应用，用ehcache。
如果是大型系统，存在缓存共享、分布式部署、缓存内容很大的，建议用redis。
补充下：ehcache也有缓存共享方案，不过是通过RMI或者Jgroup多播方式进行广播缓存通知更新，缓存共享复杂，维护不方便；简单的共享可以，但是涉及到缓存恢复，大数据缓存，则不合适。