❶ 硬盘硬盘读取和写入
和缓存 有关系 但是 不是说8M就是 每秒8M
缓存（Cache memory）是硬盘控制器上的一块内存芯片，具有极快的存取速度，它是硬盘内部存储和外界接口之间的缓冲器。由于硬盘的内部数据传输速度和外界接口传输速度不同，缓存在其中起到一个缓冲的作用。缓存的大小与速度是直接关系到硬盘的传输速度的重要因素，能够大幅度地提高硬盘整体性能。当硬盘存取零碎数据时需要不断地在硬盘与内存之间交换数据，如果有大缓存，则可以将那些零碎数据暂存在缓存中，减小外系统的负荷，也提高了数据的传输速度。
硬盘的缓存主要起三种作用：一是预读取。当硬盘受到CPU指令控制开始读取数据时，硬盘上的控制芯片会控制磁头把正在读取的簇的下一个或者几个簇中的数据读到缓存中（由于硬盘上数据存储时是比较连续的，所以读取命中率较高），当需要读取下一个或者几个簇中的数据的时候，硬盘则不需要再次读取数据，直接把缓存中的数据传输到内存中就可以了，由于缓存的速度远远高于磁头读写的速度，所以能够达到明显改善性能的目的；二是对写入动作进行缓存。当硬盘接到写入数据的指令之后，并不会马上将数据写入到盘片上，而是先暂时存储在缓存里，然后发送一个“数据已写入”的信号给系统，这时系统就会认为数据已经写入，并继续执行下面的工作，而硬盘则在空闲（不进行读取或写入的时候）时再将缓存中的数据写入到盘片上。虽然对于写入数据的性能有一定提升，但也不可避免地带来了安全隐患——如果数据还在缓存里的时候突然掉电，那么这些数据就会丢失。对于这个问题，硬盘厂商们自然也有解决办法：掉电时，磁头会借助惯性将缓存中的数据写入零磁道以外的暂存区域，等到下次启动时再将这些数据写入目的地；第三个作用就是临时存储最近访问过的数据。有时候，某些数据是会经常需要访问的，硬盘内部的缓存会将读取比较频繁的一些数据存储在缓存中，再次读取时就可以直接从缓存中直接传输。
缓存容量的大小不同品牌、不同型号的产品各不相同，早期的硬盘缓存基本都很小，只有几百KB，已无法满足用户的需求。2MB和8MB缓存是现今主流硬盘所采用，而在服务器或特殊应用领域中还有缓存容量更大的产品，甚至达到了16MB、64MB等。
大容量的缓存虽然可以在硬盘进行读写工作状态下，让更多的数据存储在缓存中，以提高硬盘的访问速度，但并不意味着缓存越大就越出众。缓存的应用存在一个算法的问题，即便缓存容量很大，而没有一个高效率的算法，那将导致应用中缓存数据的命中率偏低，无法有效发挥出大容量缓存的优势。算法是和缓存容量相辅相成，大容量的缓存需要更为有效率的算法，否则性能会大大折扣，从技术角度上说，高容量缓存的算法是直接影响到硬盘性能发挥的重要因素。更大容量缓存是未来硬盘发展的必然趋势。
retadidas - 二级 2007-3-7 02:02
❷ 硬盘的连续读写、随机读写、缓存，在实际使用中，各体现在什么方面
连续读写主要体现在复制大量文件或者说是复制少量但是容量比较大的文件的速度。
而随机读写则主要体现在操作系统本身运行过程中（操作系统运行中有大量的随机读写）
而缓存则是一种预读机制，缓存越大，操作系统在调取一些使用频率较高的文件时会预先加载到缓存中。
❸ 如何保证数据库缓存的最终一致性
对于互联网业务来说，传统的直接访问数据库方式，主要通过数据分片、一主多从等方式来扛住读写流量，但随着数据量的积累和流量的激增，仅依赖数据库来承接所有流量，不仅成本高、效率低、而且还伴随着稳定性降低的风险。
鉴于大部分业务通常是读多写少（读取频率远远高于更新频率），甚至存在读操作数量高出写操作多个数量级的情况。因此， 在架构设计中，常采用增加缓存层来提高系统的响应能力 ，提升数据读写性能、减少数据库访问压力，从而提升业务的稳定性和访问体验。
根据 CAP 原理，分布式系统在可用性、一致性和分区容错性上无法兼得，通常由于分区容错无法避免，所以一致性和可用性难以同时成立。对于缓存系统来说， 如何保证其数据一致性是一个在应用缓存的同时不得不解决的问题 。
需要明确的是，缓存系统的数据一致性通常包括持久化层和缓存层的一致性、以及多级缓存之间的一致性，这里我们仅讨论前者。持久化层和缓存层的一致性问题也通常被称为双写一致性问题，“双写”意为数据既在数据库中保存一份，也在缓存中保存一份。
对于一致性来说，包含强一致性和弱一致性 ，强一致性保证写入后立即可以读取，弱一致性则不保证立即可以读取写入后的值，而是尽可能的保证在经过一定时间后可以读取到，在弱一致性中应用最为广泛的模型则是最终一致性模型，即保证在一定时间之后写入和读取达到一致的状态。对于应用缓存的大部分场景来说，追求的则是最终一致性，少部分对数据一致性要求极高的场景则会追求强一致性。
为了达到最终一致性，针对不同的场景，业界逐步形成了下面这几种应用缓存的策略。
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Cache-Aside
Cache-Aside 意为旁路缓存模式，是应用最为广泛的一种缓存策略。下面的图示展示了它的读写流程，来看看它是如何保证最终一致性的。在读请求中，首先请求缓存，若缓存命中（cache hit），则直接返回缓存中的数据；若缓存未命中（cache miss），则查询数据库并将查询结果更新至缓存，然后返回查询出的数据（demand-filled look-aside ）。在写请求中，先更新数据库，再删除缓存（write-invalidate）。
1、为什么删除缓存，而不是更新缓存？
在 Cache-Aside 中，对于读请求的处理比较容易理解，但在写请求中，可能会有读者提出疑问，为什么要删除缓存，而不是更新缓存？站在符合直觉的角度来看，更新缓存是一个容易被理解的方案，但站在性能和安全的角度，更新缓存则可能会导致一些不好的后果。
首先是性能 ，当该缓存对应的结果需要消耗大量的计算过程才能得到时，比如需要访问多张数据库表并联合计算，那么在写操作中更新缓存的动作将会是一笔不小的开销。同时，当写操作较多时，可能也会存在刚更新的缓存还没有被读取到，又再次被更新的情况（这常被称为缓存扰动），显然，这样的更新是白白消耗机器性能的，会导致缓存利用率不高。
而等到读请求未命中缓存时再去更新，也符合懒加载的思路，需要时再进行计算。删除缓存的操作不仅是幂等的，可以在发生异常时重试，而且写-删除和读-更新在语义上更加对称。
其次是安全 ，在并发场景下，在写请求中更新缓存可能会引发数据的不一致问题。参考下面的图示，若存在两个来自不同线程的写请求，首先来自线程 1 的写请求更新了数据库（step 1），接着来自线程 2 的写请求再次更新了数据库（step 3），但由于网络延迟等原因，线程 1 可能会晚于线程 2 更新缓存（step 4 晚于 step 3），那么这样便会导致最终写入数据库的结果是来自线程 2 的新值，写入缓存的结果是来自线程 1 的旧值，即缓存落后于数据库，此时再有读请求命中缓存（step 5），读取到的便是旧值。
2、为什么先更新数据库，而不是先删除缓存？
另外，有读者也会对更新数据库和删除缓存的时序产生疑问，那么为什么不先删除缓存，再更新数据库呢？在单线程下，这种方案看似具有一定合理性，这种合理性体现在删除缓存成功。
但更新数据库失败的场景下，尽管缓存被删除了，下次读操作时，仍能将正确的数据写回缓存，相对于 Cache-Aside 中更新数据库成功，删除缓存失败的场景来说，先删除缓存的方案似乎更合理一些。那么，先删除缓存有什么问题呢？
问题仍然出现在并发场景下，首先来自线程 1 的写请求删除了缓存（step 1），接着来自线程 2 的读请求由于缓存的删除导致缓存未命中，根据 Cache-Aside 模式，线程 2 继而查询数据库（step 2），但由于写请求通常慢于读请求，线程 1 更新数据库的操作可能会晚于线程 2 查询数据库后更新缓存的操作（step 4 晚于 step 3），那么这样便会导致最终写入缓存的结果是来自线程 2 中查询到的旧值，而写入数据库的结果是来自线程 1 的新值，即缓存落后于数据库，此时再有读请求命中缓存（ step 5 ），读取到的便是旧值。
另外，先删除缓存，由于缓存中数据缺失，加剧数据库的请求压力，可能会增大缓存穿透出现的概率。
3、如果选择先删除缓存，再更新数据库，那如何解决一致性问题呢？
为了避免“先删除缓存，再更新数据库”这一方案在读写并发时可能带来的缓存脏数据，业界又提出了延时双删的策略，即在更新数据库之后，延迟一段时间再次删除缓存，为了保证第二次删除缓存的时间点在读请求更新缓存之后，这个延迟时间的经验值通常应稍大于业务中读请求的耗时。
延迟的实现可以在代码中 sleep 或采用延迟队列。显而易见的是，无论这个值如何预估，都很难和读请求的完成时间点准确衔接，这也是延时双删被诟病的主要原因。
4、那么 Cache-Aside 存在数据不一致的可能吗？
在 Cache-Aside 中，也存在数据不一致的可能性。在下面的读写并发场景下，首先来自线程 1 的读请求在未命中缓存的情况下查询数据库（step 1），接着来自线程 2 的写请求更新数据库（step 2），但由于一些极端原因，线程 1 中读请求的更新缓存操作晚于线程 2 中写请求的删除缓存的操作（step 4 晚于 step 3），那么这样便会导致最终写入缓存中的是来自线程 1 的旧值，而写入数据库中的是来自线程 2 的新值，即缓存落后于数据库，此时再有读请求命中缓存（step 5），读取到的便是旧值。
这种场景的出现，不仅需要缓存失效且读写并发执行，而且还需要读请求查询数据库的执行早于写请求更新数据库，同时读请求的执行完成晚于写请求。足以见得，这种 不一致场景产生的条件非常严格，在实际的生产中出现的可能性较小 。
除此之外，在并发环境下，Cache-Aside 中也存在读请求命中缓存的时间点在写请求更新数据库之后，删除缓存之前，这样也会导致读请求查询到的缓存落后于数据库的情况。
虽然在下一次读请求中，缓存会被更新，但如果业务层面对这种情况的容忍度较低，那么可以采用加锁在写请求中保证“更新数据库&删除缓存”的串行执行为原子性操作（同理也可对读请求中缓存的更新加锁）。 加锁势必会导致吞吐量的下降，故采取加锁的方案应该对性能的损耗有所预期。
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补偿机制
我们在上面提到了，在 Cache-Aside 中可能存在更新数据库成功，但删除缓存失败的场景，如果发生这种情况，那么便会导致缓存中的数据落后于数据库，产生数据的不一致的问题。
其实，不仅 Cache-Aside 存在这样的问题，在延时双删等策略中也存在这样的问题。针对可能出现的删除失败问题，目前业界主要有以下几种补偿机制。
1、删除重试机制
由于同步重试删除在性能上会影响吞吐量，所以常通过引入消息队列，将删除失败的缓存对应的 key 放入消息队列中，在对应的消费者中获取删除失败的 key ，异步重试删除。这种方法在实现上相对简单，但由于删除失败后的逻辑需要基于业务代码的 trigger 来触发 ，对业务代码具有一定入侵性。
鉴于上述方案对业务代码具有一定入侵性，所以需要一种更加优雅的解决方案，让缓存删除失败的补偿机制运行在背后，尽量少的耦合于业务代码。一个简单的思路是通过后台任务使用更新时间戳或者版本作为对比获取数据库的增量数据更新至缓存中，这种方式在小规模数据的场景可以起到一定作用，但其扩展性、稳定性都有所欠缺。
一个相对成熟的方案是基于 Mysql 数据库增量日志进行解析和消费，这里较为流行的是阿里巴巴开源的作为 MySQL binlog 增量获取和解析的组件 canal（类似的开源组件还有 Maxwell、Databus 等）。
canal sever 模拟 MySQL slave 的交互协议，伪装为 MySQL slave，向 MySQL master 发送 mp 协议，MySQL master 收到 mp 请求，开始推送 binary log 给 slave （即 canal sever ），canal sever 解析 binary log 对象（原始为 byte 流），可由 canal client 拉取进行消费，同时 canal server 也默认支持将变更记录投递到 MQ 系统中，主动推送给其他系统进行消费。
在 ack 机制的加持下，不管是推送还是拉取，都可以有效的保证数据按照预期被消费。当前版本的 canal 支持的 MQ 有 Kafka 或者 RocketMQ。另外， canal 依赖 ZooKeeper 作为分布式协调组件来实现 HA ，canal 的 HA 分为两个部分：
那么，针对缓存的删除操作便可以在 canal client 或 consumer 中编写相关业务代码来完成。这样，结合数据库日志增量解析消费的方案以及 Cache-Aside 模型，在读请求中未命中缓存时更新缓存（通常这里会涉及到复杂的业务逻辑），在写请求更新数据库后删除缓存，并基于日志增量解析来补偿数据库更新时可能的缓存删除失败问题，在绝大多数场景下，可以有效的保证缓存的最终一致性。
另外需要注意的是，还应该隔离事务与缓存，确保数据库入库后再进行缓存的删除操作。 比如考虑到数据库的主从架构，主从同步及读从写主的场景下，可能会造成读取到从库的旧数据后便更新了缓存，导致缓存落后于数据库的问题，这就要求对缓存的删除应该确保在数据库操作完成之后。所以，基于 binlog 增量日志进行数据同步的方案，可以通过选择解析从节点的 binlog，来避免主从同步下删除缓存过早的问题。
3、数据传输服务 DTS
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Read-Through
Read-Through 意为读穿透模式，它的流程和 Cache-Aside 类似，不同点在于 Read-Through 中多了一个访问控制层，读请求只和该访问控制层进行交互，而背后缓存命中与否的逻辑则由访问控制层与数据源进行交互，业务层的实现会更加简洁，并且对于缓存层及持久化层交互的封装程度更高，更易于移植。
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Write-Through
Write-Through 意为直写模式，对于 Write-Through 直写模式来说，它也增加了访问控制层来提供更高程度的封装。不同于 Cache-Aside 的是，Write-Through 直写模式在写请求更新数据库之后，并不会删除缓存，而是更新缓存。
这种方式的 优势在于读请求过程简单 ，不需要查询数据库更新缓存等操作。但其劣势也非常明显，除了上面我们提到的更新数据库再更新缓存的弊端之外，这种方案还会造成更新效率低，并且两个写操作任何一次写失败都会造成数据不一致。
如果要使用这种方案， 最好可以将这两个操作作为事务处理，可以同时失败或者同时成功，支持回滚，并且防止并发环境下的不一致 。另外，为了防止缓存扰动的频发，也可以给缓存增加 TTL 来缓解。
站在可行性的角度，不管是 Write-Through 模式还是 Cache-Aside 模式，理想状况下都可以通过分布式事务保证缓存层数据与持久化层数据的一致性，但在实际项目中，大多都对一致性的要求存在一些宽容度，所以在方案上往往有所折衷。
Write-Through 直写模式适合写操作较多，并且对一致性要求较高的场景，在应用 Write-Through 模式时，也需要通过一定的补偿机制来解决它的问题。首先，在并发环境下，我们前面提到了先更新数据库，再更新缓存会导致缓存和数据库的不一致，那么先更新缓存，再更新数据库呢？
这样的操作时序仍然会导致下面这样线程 1 先更新缓存，最后更新数据库的情况，即由于线程 1 和 线程 2 的执行不确定性导致数据库和缓存的不一致。这种由于线程竞争导致的缓存不一致，可以通过分布式锁解决，保证对缓存和数据库的操作仅能由同一个线程完成。对于没有拿到锁的线程，一是通过锁的 timeout 时间进行控制，二是将请求暂存在消息队列中顺序消费。
在下面这种并发执行场景下，来自线程 1 的写请求更新了数据库，接着来自线程 2 的读请求命中缓存，接着线程 1 才更新缓存，这样便会导致线程 2 读取到的缓存落后于数据库。同理，先更新缓存后更新数据库在写请求和读请求并发时，也会出现类似的问题。面对这种场景，我们也可以加锁解决。
另在，在 Write-Through 模式下，不管是先更新缓存还是先更新数据库，都存在更新缓存或者更新数据库失败的情况，上面提到的重试机制和补偿机制在这里也是奏效的。
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Write-Behind
Write behind 意为异步回写模式，它也具有类似 Read-Through/Write-Through 的访问控制层，不同的是，Write behind 在处理写请求时，只更新缓存而不更新数据库，对于数据库的更新，则是通过批量异步更新的方式进行的，批量写入的时间点可以选在数据库负载较低的时间进行。
在 Write-Behind 模式下，写请求延迟较低，减轻了数据库的压力，具有较好的吞吐性。但数据库和缓存的一致性较弱，比如当更新的数据还未被写入数据库时，直接从数据库中查询数据是落后于缓存的。同时，缓存的负载较大，如果缓存宕机会导致数据丢失，所以需要做好缓存的高可用。显然，Write behind 模式下适合大量写操作的场景，常用于电商秒杀场景中库存的扣减。
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Write-Around
如果一些非核心业务，对一致性的要求较弱，可以选择在 cache aside 读模式下增加一个缓存过期时间，在写请求中仅仅更新数据库，不做任何删除或更新缓存的操作，这样，缓存仅能通过过期时间失效。这种方案实现简单，但缓存中的数据和数据库数据一致性较差，往往会造成用户的体验较差，应慎重选择。
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总结
在解决缓存一致性的过程中，有多种途径可以保证缓存的最终一致性，应该根据场景来设计合适的方案，读多写少的场景下，可以选择采用“Cache-Aside 结合消费数据库日志做补偿”的方案，写多的场景下，可以选择采用“Write-Through 结合分布式锁”的方案 ，写多的极端场景下，可以选择采用“Write-Behind”的方案。
❹ 什么是Cache作用是什么说明其在微处理机中的位置
高速缓冲区域 实现内存与cpu的数据交换 位置在：cpu中
❺ 电脑中的缓冲和缓存是什么意思
1、缓冲器相当于一个寄存器，暂时保存数据。缓冲区是内存中存放数据的地方。在程序试图将数据放到机器内存中的某一个位 置的时候，因为没有足够的空间就会发生缓冲区溢出。而人为的溢出则是有一定企图的，攻击者写一个超过缓冲区长度的字符串，然后植入到缓冲区，而再向一个有 限空间的缓冲区中植入超长的字符串可能会出现两个结果，一是过长的字符串覆盖了相邻的存储单元，引起程序运行失败，严重的可导致系统崩溃；另有一个结果就 是利用这种漏洞可以执行任意指令，甚至可以取得系统root特级权限。大多造成缓冲区溢出的原因是程序中没有仔细检查用户输入参数而造成的。
2、缓冲区是程序运行的时候机器内存中的一个连续块，它保存了给定类型的数据，随着动态分配变量会出现问题。大多时为了不占用太多的内存，一个有动态分配变量 的程序在程序运行时才决定给它们分配多少内存。这样想下去的话，如果说要给程序在动态分配缓冲区放入超长的数据，它就会溢出了。一个缓冲区溢出程序使用这 个溢出的数据将汇编语言代码放到机器的内存里，通常是产生root权限的地方，这就不是什么好现象了。仅仅就单个的缓冲区溢出惹眼，它并不是最大的问题根 本所在。但如果溢出送到能够以root权限运行命令的区域，一旦运行这些命令，那可就等于把机器拱手相让了。
3、缓存：它事实上相当于一个临时仓库。每次打开一个网页，IE会自动创建一份该网页文字和图像的缓存文件(一个临时副本)。当再次打开该页时，IE会检查网 站服务器上该页的变化。如果页面变化了，IE从网络上重新下载新的网页。如果该页面没有变化，IE就从内存或硬盘上使用缓存中的临时复本来显示它。 IE会在缓存中保留网页到硬盘，直到各自的缓存占满空间；IE则根据网页的时间和空间来向下取舍。这样设计的目的是为了更快地装载页面。
4、缓存不仅可以用来加快网页加载速度，而且当需要查看以前看过的网页时，还可以无需驱动“小猫”，只需单击IE上的“文件→脱机工作”菜单命令，然后单击工具栏上的“历史”按钮，即可方便地进行浏览。既然IE缓存有这个妙处，那自然应该共享它了。
5、除了直接复制缓存文件的方法外，还有大搬家—更改IE缓存的保存路径法： 首先打开IE浏览器，单击“工具→Internet选项”菜单命令，打开“Internet选项”对话框。在“常规”选项卡中单击“Internet临时 文件”部分的“设置”按钮，打开“设置”对话框，单击“移动文件夹”按钮，在打开的“浏览文件夹”对话框里定位到另一个分区下的某个路径，然后单击“确定 ”按钮即可
❻ 硬盘缓存64m和256m区别硬盘看转速的还是求大神
机械硬盘256MB缓存与64MB缓存区别为：读写速度不同、使用寿命不同、提取数据的命中率不同。
1、读写速度不同
256MB缓存：256MB缓存的机械硬盘的读写速度比64MB缓存的机械硬盘的读写速度要快。
64MB缓存：64MB缓存的机械硬盘的读写速度比256MB缓存的机械硬盘的读写速度要慢。
2、使用寿命不同
256MB缓存：256MB缓存的机械硬盘的使用寿命比64MB缓存的机械硬盘的使用寿命要长。
64MB缓存：64MB缓存的机械硬盘的使用寿命比256MB缓存的机械硬盘的使用寿命要短。
3、提取数据的命中率不同
256MB缓存：256MB缓存的机械硬盘的提取数据的命中率比64MB缓存的机械硬盘的提取数据的命中率要小。
64MB缓存：64MB缓存的机械硬盘的提取数据的命中率比256MB缓存的机械硬盘的提取数据的命中率要大。
机械硬盘的读写性能，首先还是看转速。转速直接决定硬盘的持续传输性能，也就是复制文件的速度。缓存对于硬盘复制文件的性能没有什么影响，主要贡献在于程序运行时单独读取少量数据时。此时，更大的缓存，可以存放更多的临时数据，加快硬盘的反应速度。
(6)旁路缓存和读写穿透扩展阅读
固态硬盘安装
第一步：
1、在机箱内找出安装SSD的线材，首先是SSD的电源输入接口，这个是由电脑的电源引出的线材。P4字样并没有特别的含义，只是标注这是电源提供的第四个此类接口。形状是扁嘴形，如图1所示：
注意事项：SSD的成本还是比较高的，所以用户可以根据需要安装适应大小的SSD硬盘，不要造成不必要的浪费。
❼ 硬盘的读取速度和CPU的缓存有关还是和别的因素
硬盘的读写速度和CPU的缓存没有直接关系。硬盘的读写速度取决于硬盘转速、磁道密度、寻址方式等转速和磁道密度越高读写速度越快，一般用平均寻道时间来衡量读写速度。影响硬盘读写能力的还有硬盘的缓存，缓存读写速度大于盘片读写速度，缓存越大储存临时使用频繁数据越多，从而反应速度快。 答案补充 CPU缓存分为指令缓存和数据缓存，CPU在运算处理时从寄存器中读取指令和数据，cpu读取数据的依次顺序为寄存器，缓存，内存，硬盘，其他存储器
❽ 关于java文件读写 通道与缓存区读写方式 与 流读写方式 性能效率对比
缓冲区合通道进行读写文件效率要高些，像搬运东西一样，n多物件放倒货车上一次就搬走，而流的方式是，每搬一次，往返一趟。
❾ mysql读写分离和用Redis做缓存，这两种方案有什么异同
读写分离一般都是结合Master/Slave模式使用，Master处理写请求，Slave处理读请求，这样做的好处是：
1、提高数据库的并发处理能力；
2、避免写请求锁表阻塞读请求；
3、避免单点，提高数据库的可用性；
而使用Redis作为DB前面的缓存，是为了减少对MySQL的压力，提高系统的处理效率。
二者解决的问题域不同，不存在谁替代谁。
一般高并发应用都是结合二者使用。