高性能的大型系統經驗 －－ 将資料分類、并緩存

    對大多數大型系統而言，資料庫往往是最容易出現瓶頸的地方，而通過使用恰當的緩存技術可以非常有效地減輕資料庫的負載。

    将系統中用到的所有資料進行分類，分别對待不同種類的資料而不是一視同仁，有利于正确地做出緩存哪些資料、以及如何緩存的決策。

    我通常将系統中用到的資料分為四類：恒定不變的資料，隻發生增量的資料，偶爾改變的資料，經常改變的資料。

（1）對于恒定不變的資料，采用普通的恒定緩存，即這種緩存在系統啟動後初始化一次就不再改變了。

（2）對于隻發生增量的資料，采用智能式的增量緩存，如果所要的資料在這種緩存中不存在，則該緩存會從其它地方（如資料庫）自動加載目标對象并緩存起來。

（3）對于偶爾改變的（但不是十分敏感的）資料，采用定時重新整理的緩存，如每隔10分鐘重新整理一次。

（4）對于經常改變的資料，則又可以進一步細分：

       将資料中變動部分和非變動部分區分開來，而非變動部分又可以封裝為單獨的對象，進而對該“部分”對象采用上述三種方式之一進行緩存。

    如此，便可最大程度的利用緩存，進而可以有效提高系統性能，并明顯減輕資料庫和網絡負載。