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试试网站CDN加速硬盘太慢!内存太慢!

作者:cdnfine      来源:cdnfine      发布时间:2020-01-07

俗话说,计算机编程的任何问题,都可以通过增加一个抽象层来解决,这句话用在我身上就太合适了。 

我是缓存(Cache),今天我给大家聊聊我这个抽象层是怎么工作的。 

提到我的名字,你可能立刻会想到到Redis, 因为它实在是太普及了,但是如果你只想到Redis,那视野未必有点狭窄,Redis仅仅是我在应用层小试牛刀而已。 

Wikipedia上说我是一种用来保存数据的硬件或者软件,这样以后的访问请求就可以更快地返回。 

这个定义还真是挺抽象的,抽象的东西让人感觉不好理解,我得给大家举几个例子。 

为了突出我的位置, 在下面的图片中,缓存都用蓝色来表示。 

首先来看大家日常使用很多,但是又不太在意的浏览器缓存。 

浏览器缓存

浏览器面对的问题是网络访问的速度远远低于本地访问的速度每次都访问网络开销太大。

于是它就请我增加了一个中间层:开辟“缓存”区域,缓存JS, HTML, CSS,图片等各种文件。 

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当然,浏览器这家伙也不能乱来,得遵循一定的规则来判断什么时候用缓存中的文件,什么时候不辞辛苦地去访问服务器的新文件。 

这其中的关键点就是HTTP协议: 

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在服务器发给浏览器的响应中,有expires, max-age, last-modified, Etag等Header, 粗略来说,expires 和 max-age 定义了一个资源的过期时间, last-modified和Etag用来检查一个资源在服务器端有没有变化。 

对于它们的含义和详细用法,网上资料多如牛毛,我这里就不再展开了。 

我觉得有趣的事情是这些: 

1. 当你在地址栏中输入网址,按回车以后 浏览器会使用Expires,max-age来查看本地缓存的内容是否失效,如果没有,就直接使用  

2. 当你按F5或者按浏览器刷新按钮的时候 浏览器不再考虑Expires,max-age, 而是把Last-Modified / ETag 发到服务器去,问问服务器,这个文件有更新没有?如果没有,那就用本地缓存的文件,如果有更新,用服务器端最新的。 

3. 当你用Ctrl + F5强制刷新的时候 不使用任何缓存,向服务器发出全新请求。 

CDN  

说起CDN,可能很多人都意识不到它的存在,这也难怪,它对于大家来说几乎是透明的,魔法发生在DNS的域名解析的过程。 

但是免费CDN加速也是不折不扣的缓存。 由于网络情况复杂,如果客户端离服务器比较远,网速慢,体验会很差;海量的用户给后端服务器带来巨大压力,所以就采用了就近访问的方案: 

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后端服务器的数据数据复制多份,挪到离客户端比较近的“边缘”服务器中,就近访问,不但减少了访问的时间,还大大降低了 “中央”服务器的负载。 

浏览器缓存和CDN是配合使用的, 浏览器的本地缓存失效以后,就需要向后端服务器来获取了,但是如果一个系统有CDN,那浏览器还可以就近访问CDN。 

Linux Page Cache 

在操作系统的世界中,时间是按纳秒,微秒为单位的,虽然内存和硬盘都在同一台机器中,没有网络开销,但是硬盘实在是太慢,比内存慢几万倍, 内存等不及。 

所以Linux也增加了一个抽象层:Page cache , 把慢如蜗牛的硬盘的文件缓存在其中。 

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有了这个抽象层, 在Linux当中,几乎所有的文件读写操作都依赖Page Cache,在向硬盘写入文件的时候,并不是直接把文件内容写入硬盘以后才返回的,而是写入到内核的Page Cache就直接返回了。 

这个Page Cache会被标记为“Dirty”,随后由内核线程写入硬盘(也可以通过手工用sync命令写入)。 

各位看官可以想想,如果Page cache 的数据还没有写入硬盘,就断电了,会发生什么事情? 该怎么处理?

当从硬盘读取文件时,也不是直接把数据从硬盘复制到用户态的内存,而是先复制到内核的Page Cache ,然后再复制到用户态的内存。 

正是由于这样复制来复制去,在网站CDN加速多个进程中间进行数据传输很麻烦,例如(一个进程读取文件,然后通过Socket发送) ,所以后来就出现了零复制技术, 参见文章《操作系统和Web服务器那点儿事儿》 

应用程序缓存 

终于来到了大家熟悉的应用程序缓存, 这个就不用我多说了, 因为数据库访问速度慢,无法应对大量的并发访问,所以增加一个缓存中间层,把热点数据从数据库中取出,放到可以快速访问的内存当中。 

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大名鼎鼎的Redis干的就是这个活。 

可是应用程序的缓存也是个双刃剑,提升了访问的效率, 但是带来了很多复杂性: 

1. 代码变复杂 

2. 需要处理缓存和数据库之间的数据一致性的问题 

3. 处理缓存的穿透,雪崩等问题 

4. 应用程序缓存现在已经变成了分布式的集群形式,数据的管理越来越麻烦。 

CPU缓存 

前面刚说到内存比硬盘快几万倍, 可是在CPU面前,内存也只能屈居下风,CPU比内存快100多倍,数据和指令必须从内存加载到CPU才能执行, 这次轮到CPU等不及了。 

那就在CPU内增加缓存中间层,不过这次必须用硬件来实现。 

CPU的缓存包括L1,L2, L3这三级Cache,把最热点的数据和指令放入到其中。 

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我猜CPU Cache可能是最“底层”的Cache了。 

在L1 Cache 最靠近CPU,速度最快,可以分为指令Cache (CPU要执行的指令)和数据Cache(指令要操作的数据)。 

CPU Cache 和上面提到的各种Cache比起来,小得可怜,也就是几百K到几M。 所以这些Cache要想发挥真正的作用,必须得依赖上帝的规矩局部性原理:

 (1)  时间局部性:如果程序中的某条指令一旦执行,则不久之后该指令可能再次被执行;如果某数据被访问,则不久之后该数据可能再次被访问。 

(2) 空间局部性:指一旦程序访问了某个存储单元,则不久之后。其附近的存储单元也将被访问。 

最后总结一下放置在我这里的数据的特点,大家可以感受下: 

(1)对数据的读操作远大于写操作 

(2)数据可能是之前的计算结果(计算过程比较耗时)

(3)数据是某个(速度较慢的)数据源的数据备份。

(4)数据访问遵循上帝的规矩“局部性原理” 

如果你在工作中也遇到了问题,不妨考虑一下,看看能不能用我来解决问题:增加一个中间层, 用空间来换取时间

 
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