‘壹’ 2016 java缓存技术有哪些啊
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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Disk Cache：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Disk Cache当中读取文件内容，加速了文件读取速度
3、Disk Cache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Disk Cache，加速文件读取速度
4、特殊的应用程序对文件系统Disk Cache有很高的要求，会绕开文件系统Disk Cache，直接访问磁盘分区，自己实现Disk
5、Cache策略
Oracle的raw device(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、Query Cache
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Query Cache会极大提高数据库性能
Query Cache并非越大越好，过大的Qquery Cache会浪费内存。
MySQL: query_cache_size= 128M
b、Data Buffer
data buffer是数据库数据在内存中的容器
data buffer的命中率直接决定了数据库的性能
data buffer越大越好，多多益善
MySQL的InnoDB buffer：innodb_buffer_pool_size = 2G
MySQL建议buffer pool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/R Mapping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/R Mapping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Query Cache
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JSP Tag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/nginx
Web服务器缓存技术被用来实现CDN（内容分发网络 content delivery network）
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
‘贰’ 一级缓存的命中率是什么
一般来说，每级缓存的命中率大概都在80%左右，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.
读取数据的成功率~
‘叁’ nginx 缓存配置,对后端java服务有性能提升吗
这个要看实际情况，涉及缓存命中率，如果后端全部都是动态数据，那么根本无法缓存，所以没有任何提升
‘肆’ 关于缓存命中率的计算
命中的话，读写时间为3ns，不命中，读写时间就是33ns，假设命中率是p，
则 3 x p + 33 x (1 - p) = 3.27，可以求出 p = 99.1%
‘伍’ 什么是缓存的命中率
缓存具有比内存更快的运行速度，如果把所有可能用到的指令都放进缓存，那处理速度就会大大提高，那命中率就是100％了，可是这样就需要很大的缓存，这样性价比就会下降而且无此必要，所以缓存中只是存储最可能用到的一些指令，根所需要的所有指令的比率就是命中率！
‘陆’ 我想问下缓存的命中率是什么意思求答案
命中率=从缓存中读取数据的次数/所有访问数据次数(磁盘读取次数+缓存读取次数)
命中率定义理解为：
命中率＝命中数/(命中数＋没有命中数)
终端用户访问服务器时，如果该服务器有缓存住了要被访问的数据时就叫做命中，如果没有的话需要回原服务器取，就是没有命中。取数据的过程与用户访问是同步进行的，所以即使是重新取的新数据，用户也不会感觉到有延时
当客户机访问相同的游戏数据时，这时候游戏缓存才起到作用，一般缓存会把最近访问比较多的游戏资源加到缓存中去，网吧客户机访问的游戏数据如果都是同一个游戏这时候命中率才会越高要达到100%是理想情况下，一般能达到70%-90%都算不错了。
‘柒’ 什么叫缓存命中率
其中很多人谈到了缓存命中率的问题，应用缓存的命中率取决于很多的因素：
1、应用场景
是OLTP还是OLAP应用，即使是OLTP，也要看访问的频度，一个极少被访问到的缓存等于没有什么效果。一般来说，互联网网站是非常适合缓存应用的场景。
2、缓存的粒度
毫无疑问，缓存的粒度越小，命中率就越高，对象缓存是目前缓存粒度最小的，因此被命中的几率更高。举个例子来说吧：你访问当前这个页面，浏览帖子，那么对于ORM来说，需要发送n条SQL，取各自帖子user的对象。很显然，如果这个user在其他帖子里面也跟贴了，那么在访问那个帖子的时候，就可以直接从缓存里面取这个user对象了。
3、架构的设计
架构的设计对于缓存命中率也有至关重要的影响。例如你应该如何去尽量避免缓存失效的问题，如何尽量提供频繁访问数据的缓存问题，这些都是考验架构师水平的地方。再举个例子来说，对于论坛，需要记录每个topic的浏览次数，所以每次有人访问这个topic，那么topic表就要update一次，这意味着什么呢？对于topic的对象缓存是无效的，每次访问都要更新缓存。那么可以想一些办法，例如增加一个中间变量记录点击次数，每累计一定的点击，才更新一次数据库，从而减低缓存失效的频率。
4、缓存的容量和缓存的有效期
缓存太小，造成频繁的LRU，也会降低命中率，缓存的有效期太短也会造成缓存命中率下降。
所以缓存命中率问题不能一概而论，一定说命中率很低或者命中率很高。但是如果你对于缓存的掌握很精通，有意识的去调整应用的架构，去分解缓存的粒度，总是会带来很高的命中率的。
这里我可以举一个实际的案例，JavaEye2.0网站在使用对象缓存之前，通过MySQL的监控工具进行观察，在连续24小时的平均每秒发送SQL条数超过了200条，在使用对象缓存之后，连续24小时的平均每秒发送SQL条数下降到了120条左右，几乎下降了一半。
考虑到很多SQL都是分页语句，关联查询，条件查询，集合操作，都是不能被缓存的SQL，而真正能够被缓存的SQL只有根据主键查询对象和对象关联对象的查询。所以真正能够被缓存的SQL估计最多占所有SQL的60%。所以换算下来，应用缓存的命中率之高，已经相当惊人了。
不过这里要提醒的一点，有将近一半的SQL都被缓存，不意味着性能可以提升一倍。这是因为能够被缓存的都是按照主键查询单条记录的SQL，这些SQL本身即使发送到数据库，对数据库造成的压力也没有想象的那么大。真正对数据库造成庞大压力的正是那些没有索引的大表查询，和造成了全表扫描的关联查询，这些一旦涉及到全表扫描的查询，才是性能的真正杀手。当然了，不管怎么说，通过使用对象缓存，是毫无疑问可以大幅度降低数据库的负载压力的，有效提升web应用的性能的。
关于这一点，我再给出一组数据来加深大家的印象，通过使用操作系统网络工具进行统计：
JavaEye网站web server的端口每秒数据流量是2MB；
JavaEye网站的MySQL数据库端口的每秒数据流量是1.2MB；
而网站的memcached的端口每秒的数据流量高达5MB
‘捌’ 缓存命中率的影响因素
缓存的命中率取决于很多的因素： 缓存太小，造成频繁的LRU，也会降低命中率，缓存的有效期太短也会造成缓存命中率下降。
所以缓存命中率问题不能一概而论，一定说命中率很低或者命中率很高。但是如果你对于缓存的掌握很精通，有意识的去调整应用的架构，去分解缓存的粒度，总是会带来很高的命中率的。
‘玖’ java内存或者是缓存管理怎么实现
我不太清楚你为什么用map来存放数据？你用什么作为key呢？如果是我做的话我会自定义一个对象，里面大体上有如下属性：发言人、发言时间、发言内容等。然后用list存放这些对象，list是由顺序的。如果长度到达一定值可以把最先放进去的对象清除掉或移动到其他地方。
‘拾’ Java和C++有什么区别对于软件的性能优化哪个好
C++ 在大部分的情况下都比 Java 要快，有几个数值方面的基准测试的研究争辩说 Java 在某些情况下可能会比 C++ 的性能好得多。但有人说数值方面的基准测试对于语言的评估是不合适的，因为编译器都可以做相关的优化，甚至可能将被测试的代码彻底删除。 如果涉及到一个真正现实应用的程序，Java 会因为很多原因导致性能变差：
所有的对象都在堆里被申请。对于使用小对象的函数来说会导致很大的性能损失，因为在栈里申请内存几乎没有性能损失。
方法缺省是虚的。这对于小对象来说会因为虚表增加好几倍的内存使用。它也会引起性能损失，因为 JIT 编译器不得不对查虚表的过程做额外的优化。
即使使用标准的容器依然会有很多的类型转换，这会引起性能损失，因为需要遍历整个继承树。
虚拟机更进一步增加了内存的使用，因此降低了内存的局部性，增加了缓存命中失败率，从而导致整个程序变慢。
缺乏低级细节的操作方式使得开发者无法将程序进一步优化，因为编译器不支持。
有人争论说，和 Java 相比 C++也有很多劣势：
指针使得优化变得困难，因为它们可能指向任意的数据。当然现在这一点也并非完全正确，因为一些现代的编译器引入了 "严格别名" 的规则 并且支持 C99 的关键字 restrict，从而严格限制了指针的使用，使其只能用于指向已知的变量
Java 的垃圾搜集和使用malloc/new来申请内存相比能拥有更好的缓存连贯性，因为它的申请一般来说是顺序的。然而，始终有争论认为二者同样会导致内存的“零碎化”（即多次分配和回收之后内存空间会变得不连续），且并没有哪一个比对方有更明显的缓存优势。
运行时编译可能可以更好的优化代码，因为可以利用运行时的额外的信息，例如知道代码是在什么样的处理器上运行。然而当今的情况也并非完全如此，因为当前最先进的 C++ 编译器也会针对不同系统生成不同的目标代码，以期充分利用该系统的计算能力
此外，有争议的是，花在更复杂的 C++ 代码上的 debug 时间太多，用 Java 开发完全可以把这些时间用来优化 Java 代码。当然对于一个给定的程序来说两种语言能优化到什么程度也是一方面。最后，对于处理器负担很重的情况，例如视频渲染，C++ 能直接访问硬件，在同样一个硬件规格下 C++ 总是会比 Java 的表现好很多。