开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

通过良好的设计减少缓存未命中

在云计算领域，良好的设计可以有效地减少缓存未命中，从而提高应用程序的性能。以下是一些建议和策略，可以帮助您在设计中减少缓存未命中：

缓存策略：选择合适的缓存策略，例如 LRU（最近最少使用）或 LFU（最不常用），以便在需要时快速访问数据。
键值存储数据库：使用键值存储数据库，如 Redis 或 Memcached，可以快速访问缓存数据。
数据分布和分区：通过对数据进行分区和分布，可以将数据存储在不同的缓存服务器上，从而减少缓存未命中。
缓存数据一致性：确保缓存和数据库之间的数据一致性，以便在访问缓存时获取到最新的数据。
缓存数据过期策略：设置合适的过期时间，以便在数据过期时自动删除缓存数据，避免无用数据占用缓存空间。
缓存预热：在应用程序启动时预先加载热门数据到缓存中，以提高缓存命中率。
缓存更新策略：当数据更新时，及时更新缓存中的数据，以保持数据的实时性。
使用聚合操作：通过使用聚合操作，可以减少对缓存的访问次数，从而提高性能。
缓存分层：使用多个缓存层次，如内存缓存、分布式缓存和持久化缓存，以便在不同层次上缓存数据。
监控和调优：监控缓存性能指标，如命中率、未命中率等，以便及时调整和优化缓存策略。

在实践中，您可以使用腾讯云提供的以下产品和服务来帮助您减少缓存未命中：

腾讯云 Redis：一个高性能、可扩展的内存数据结构存储，可用于缓存数据和提高应用程序性能。详情请访问：https://cloud.tencent.com/product/redis
腾讯云 Memcached：一个高性能、分布式内存对象缓存系统，可用于缓存数据和提高应用程序性能。详情请访问：https://cloud.tencent.com/product/memcached
腾讯云 CDN：一个全球内容分发网络，可用于加速网站访问速度和减轻服务器压力。详情请访问：https://cloud.tencent.com/product/cdn

通过使用这些产品和服务，您可以有效地减少缓存未命中，从而提高应用程序的性能。

相关搜索:为什么缓存命中比缓存未命中花费更多的时间？如何通过良好的设计保留堆栈空间？您如何发现单级缓存的未命中惩罚？如何度量虚拟机进程的缓存未命中？有没有办法记录cpu缓存未命中的时间？如何测量JavaScript引擎中的CPU缓存和预取未命中？当访问数组的连续元素时，会发生哪种类型的缓存未命中？谷歌云创建函数因docker_layer_cache上的缓存未命中而失败如何通过仅在用户滚动到特定部分时调用google地图API来减少它的命中次数用-O3编译gcc从技术上提高了我的缓存未命中率通过API Gateway安全路由的ECS容器未返回，但容器的运行状况检查良好 HTTPS配置后做CDN加速，网站检测CDN缓存一直未命中，大神们帮我看一下我的配置有没有...

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

Polardb X-engine 如何服务巨量数据情况下的业务（翻译）- 3

，也可以被缓存，一旦查找未命中的内存表，查询的键将通过哈希算法映射到行缓存中相应的槽位进行匹配，对于点查询，从行缓存中检索记录只需要话费O(1)的时间，当随机访问记录时，行缓存的影响较小。...我们只在行缓存中保留最新版本的记录，这些记录由于时间局部性有最大的访问机会。为了实现这一点，在刷新期间，我们用新版本的记录替换行缓存中的旧版本，从而减少可能由刷新引起的缓存未命中。...这些缓存对于减少记录温度变化后的缓存未命中非常重要。由于记录的空间局部性，行缓存中的新出现的热记录和现有记录可能来自同一个extent或甚至同一个数据块。...因此，表和块缓存有助于在缓存未命中后增加整体缓存命中率，并可能有助于减少行缓存中替换的延迟。...未解决这个问题我们提出了增量缓存替换法，在压缩的过程我们检查将要合并的extent的数据块是否已经缓存，如果是的话，我们讲魂村中的旧块替换为相同位置上的新合并块，而不是简单的将所有旧的块驱逐出缓存，这种方法通过在块缓存中保持一些块的更新和块不移动减少缓存未命中的次数

1041 0

什么是CDN?

然后，为了服务不同的地理位置，我们可以在世界各地架设几个这样的缓存层，并向附近用户分发视频以及提供快速响应。以上操作正是设计一个非常简单的CDN的开始。...左图：无CDN 右图：有CDN （图片来自Wikipedia）关于CDN，你还需要知道一些术语：缓存未命中（Cache Miss）：当客户端向CDN请求内容，而CDN刚好没有缓存该内容时，我们就称之为缓存未命中...发生缓存未命中时，CDN将向源服务器请求未命中内容。源服务器响应后，CDN将缓存内容并将其分发给客户端。...缓存命中（Cache Hit）：当客户端向CDN请求内容时，CDN刚好缓存了此内容，这时我们就称之为缓存命中。在这种情况下，CDN将向客户端设备分发缓存内容。...使用CDN的优势在视频流服务（直播或者点播）中使用CDN有很多好处，让我们来看下： CDN减少源服务器上的负载， CDN的快速响应能确保播放器在其带宽良好时，请求高码率的视频块能够及时接收到，避免缓冲区数据不足的情况

1.3K2 1

强缓存与协商缓存

强缓存与协商缓存浏览器缓存是浏览器在本地磁盘对用户最近请求过的资源进行存储，当访问者再次访问同一资源时，浏览器就可以直接从本地磁盘加载资源，通过缓存的方式就可以减少与服务器的数据传输，减少服务器的负担...对上面的请求过程可以概括如下：浏览器在发起对于资源的请求时，会首先检查本地是否存在缓存，如果存在缓存则通过expires和cache-control检查缓存是否过期，如果命中缓存且缓存未过期，则直接使用本地缓存...本地缓存未命中，则浏览器向服务器发送一个协商请求，通过last-modified和etag验证资源是否命中协商缓存，如果命中则服务器会将这个请求响应为304，但是不会返回这个资源的数据，依然是从缓存中读取资源...，如果未命中则会携带资源返回且响应为200。...若未命中，则返回200并携带资源实体数据。

9742 0

社区收藏缓存设计重构实战

一、背景社区收藏业务是一个典型的读多写少的场景，社区各种核心Feeds流都需要依赖用户是否收藏的数据判断，早期缓存设计时由于流量不是很大，未体现出明显的问题，近期通过监控平台等相关手段发现了相关的一些问题...二、问题分析定位2.1 接口RT偏大通过监控平台查看「判断是否收藏接口」的RT在最高在8ms左右，该接口的主要作用是判断指定单个用户是否已收藏一批内容，其实如果缓存命中率高的话，接口RT就应该趋近于Redis...2.2 Redis&MySQL访问QPS偏高通过监控平台可以看到从上游服务过来的收藏查询QPS相对访问Redis缓存的QPS放大了15倍，并且MySQL查询的最高QPS占上游访问量接近37%，这说明缓存并没有很高的命中率...只要查询的id都比缓存最小的id大，那么我们就可以只通过缓存来判断出用户是否收藏这些内容了。...2 MySQL连接并发数降低查询QPS的减少也降低了并发连接数，大概降低了3倍左右，最终也降低了等待连接次数??五、总结经过对本次问题的分析和解决，不难看出一个良好的缓存设计对于服务来说是多么的重要。

3714 0

数据库缓存的常用设计模式

前言在DEM的某需求中涉及缓存模式的设计，终于要用到我少得可怜的数据库知识了，顺便做个总结想要提高系统的性能，缓存是最直接最简单的方法之一；缓存一方面可以减少数据库负载，另一方面还可以减少相应时间...、节省成本总的来说，缓存的常见设计模式可分成五种几个需要了解的词缓存：广义上的缓存，不仅仅指 Redis 这些常用作缓存的工具命中缓存：指查询操作中直接在缓存中得到结果数据更新：指同步缓存与数据库中的数据...应用直接去缓存中找数据，命中缓存则直接返回，如果未命中缓存，则需要先去数据库中查询数据，并将查询到的数据存储到缓存中，示意图如下：但因为在这种模式下，只有当未命中缓存时，才会从数据库查询最新的数据，...是通过应用程序来更新缓存中的数据，而 Read-Through 则是直接通过缓存自身来更新数据，也就是说应用和数据库之间不直接进行连接，并且，由于缓存与数据库之间没有应用程序的介入，read-through...而不能和 Write-Through 一起使用，因为 Write-Through 模式下会先更新缓存，而这时如果有一个线程未命中缓存，从数据库中读取了旧数据覆盖了缓存中的新数据，就会造成数据错误；而使用

1.1K2 1

Linux 性能优化之CPU 多级缓存认知

I1 miss rate: 0.12%,指令缓存的未命中率非常低，表明指令缓存的命中情况良好。 LLi misses: 3,188,这是对低级别指令缓存（LLi）的未命中次数。...L1 数据缓存未命中 DLmr: 低级别数据缓存未命中 Dw: 数据写入引用 D1mw: L1 数据缓存写入未命中 DLmw: 低级别数据缓存写入未命中接下来的部分是数据统计 ----------...，不同层次的缓存命中和未命中的情况。...这样可以确保在处理当前元素时，后续需要的数据已经在缓存中。指令缓存优化循环展开循环展开，即指定循环步长，通过减少循环控制的开销和增强 CPU 数据指令缓存命中率来提高程序性能。...多个相邻的数据访问会增加数据的局部性（缓存行），从而提高缓存命中率。减少了对内存的访问次数。这不仅能提高缓存的利用率，还能降低内存访问的延迟。

2411 0

利用CPU优化数据库性能

前者可能是由指令缓存未命中引起的。后者发生在指令解码器跟不上时。...但是，它的问题会影响整个流水线，而不仅仅是导致后端无法从指令获取和解码中获得足够的供应。后端后端接收解码的 µop 并执行它们。停顿可能是由于执行端口繁忙或缓存未命中造成的。...在更低级别，流水线槽位可能是核心绑定的，这可能是由于数据依赖性或可用执行单元数量不足造成的。由内存引起的停顿可能是由于不同级别的数据缓存、外部内存延迟或带宽的缓存未命中造成的。...虽然这是非常理想的，但这并不意味着没有改进的余地。相反，这意味着 CPU 已经充分利用，提高性能的唯一方法是减少指令数量。对数据库的影响 CPU 的架构方式对数据库设计有直接的影响。...单个请求可能涉及大量逻辑和相对较少的数据，这是一种对 CPU 造成很大压力的场景。这种工作负载将完全由前端主导——尤其是指令缓存未命中。如果你仔细想想，这并不奇怪。每个请求经过的流水线相当长。

1101 0

MySQL 8.0中查询缓存的废弃与原因分析

MySQL 8.0中查询缓存（Query Cache）的废弃与原因分析引言尽管MySQL的查询缓存（Query Cache）最初设计目的是为了提升性能，但因其存在严重的可扩展性问题和易成为系统瓶颈，...自5.7版本起，MySQL已将查询缓存的默认启用状态调整为关闭，并最终在5.7.20版将其标记为过时。本文将深入探讨为何MySQL在历经多个版本迭代后，决定取消查询缓存，以及查询缓存的设计初衷。...此功能在数据变动频率低且重复查询多的场景下尤为有效。 MySQL缓存发挥作用的条件降低查询执行时间，但不减少网络传输消耗。资源密集型查询适合缓存，前提是更新操作相对较少。...查询缓存命中率需视具体情况而定，即使较低的命中率也可能带来性能提升。缓存未命中可能由多种因素引起，包括缓存未完成预热、查询首次执行、缓存因内存不足或数据修改而失效等。...碎片优化通过调整query_cache_min_res_unit参数可减少内存碎片，合理设置可平衡内存浪费和CPU消耗。使用FLUSH QUERY CACHE命令可整理碎片，集中空闲空间。

2141 0

用动画的方式讲透vue3 keep-alive组件原理

，直接返回缓存的VNode return cachedVNode } else { // 缓存未命中，将VNode加入缓存 cache.set...// ... } else { // 缓存未命中，添加新的key到缓存 keys.add(key) // 删除最久未使用的key if (max &&...，执行相应的处理逻辑；在缓存未命中时，将新的key添加到缓存，并检查缓存的个数是否超过max。...通过LRU缓存策略，可以确保缓存的个数不会超过设定的最大值，并删除最久未使用的缓存，以保持缓存的有效性。总结通过深入源码级别的分析，我们对Vue3中KeepAlive组件的实现有了更深入的理解。...KeepAlive组件的实现逻辑清晰、简洁，很好地体现了Vue的设计思想。它通过将缓存和渲染集成在一个函数中，简化了逻辑，也让组件的使用变得更加简单。

4012 0

体系结构复习笔记

6.11 MIPS MIPS：每秒数百万条指令 7. cache 命中率：命中/访问未命中：1 - 命中率未命中时从较低存储级别复制块 7.1 直接映射缓存（块地址）%（＃缓存中的块）...7.2 缓存命中与否未命中：停顿CPU流水线，从下一层次结构中获取块指令缓存未命中：重新启动指令获取数据缓存未命中：完整的数据访问 7.3 直写(Write Through) 命中：数据写入命中时...未命中：分配未命中(Allocate on miss)：更新该缓存块。...7.5 多级缓存 L-1主缓存：专注于降低命中时间(hit time) L-2缓存：专注于降低未命中率以避免主存储器访问 8....(Compulsory misses)（冷启动未命中）：首次访问块容量缺失(Capacity misses)：由于缓存大小有限，稍后再次访问替换的块冲突未命中(Conflict misses)：在非完全关联的缓存中

2.4K3 0

我在阿里巴巴是如何做高并发设计的！

设计缓存命中率：缓存的命中率应该是设计的另一个重要考虑因素。 4.高性能缓存的设计案例在实际的设计过程中，需要考虑多个因素，包括缓存的容量、缓存的读写速度、缓存的命中率等。...通过将缓存分为固定容量的缓存和可扩展的缓存，可以提高缓存的命中率，同时降低系统的延迟。固定容量的缓存：（1）设计缓存容量：缓存容量应该是设计的一个重要考虑因素。...（3）设计缓存命中率：缓存的命中率应该是设计的另一个重要考虑因素。缓存是计算机系统中非常重要的一部分，能够提高数据的访问速度、减少内存占用和降低系统延迟。...通过使用设计模式，可以提高系统的稳定性和可维护性，降低单点故障的风险。缓存是提高系统性能的一种有效手段。在系统中，可以使用缓存来加速数据访问和处理，从而减少对数据库的访问，降低单点故障的风险。...实现容错机制的方法要实现容错机制，首先需要设计良好的架构。其次，需要选用适合的技术手段，并进行良好的实践。最后，需要对容错机制进行测试、部署、监控和维护，以保证其正常稳定运行。

1861 0

MySQL 性能调优——SQL 查询优化

但是只有这些还不够，要获得良好的数据库性能，我们还要设计合理的数据库查询，如果查询设计的很糟糕，即使增加再多的只读从库，表结构设计的再合理，索引再合适，只要查询不能使用到这些东西，也无法实现高性能的查询...服务器检查是否可以在查询缓存中命中该 SQL，如果命中，则立即返回存储在缓存中的结果，否则进入下一阶段； 3.MySQL 服务器进行 SQL 解析，预处理，再由 SQL 优化器生成对应的执行计划； 4...在第二到第五步，都有可能对查询的响应速度造成影响，下面来分别看下这些过程可能对查询的响应速度有影响的因素都有些什么：在解析查询语句前，如果查询缓存是打开的，那么 MySQL 优先检查这个查询是否命中查询缓存中的数据...查询缓存对 SQL 性能的影响：如果查询缓存，一旦数据更新，都要对缓存中数据进行刷新，影响性能；每次在查询缓存中检查 SQL 是否被命中，都要对缓存加锁，影响性能；对于一个读写频繁的系统来说，查询缓存很可能会降低查询处理的效率...当查询缓存未启用或者未命中则会进入下一阶段，也就是需要将一个 SQL 转换成一个执行计划，MySQL 再依据这个执行计划和存储引擎进行交互，这个阶段包括了多个子过程：解析 SQL，预处理，优化 SQL

1.3K5 1

全面透彻，MySQL 正确的慢查询处理姿势

范式化设计和反范式化设计的优劣对比如下： 1、范式化可以尽量的减少数据冗余 2、范式化的更新操作比反范式化更快 3、范式化的表通常比反范式化的表要小 4、反范式化减少表的关联 5、反范式化相比范式化可以更好的对索引进行优化...，但是由于查询缓存设置内存不足，新缓存加入时MySQL会将某些缓存逐出，导致后续查询未命中。...应用查询优化应用查询优化是建立在良好的数据结构和合理的索引设计之上的。...MySQL慢查询问题细数起来，林林总总太多了，但行之有效的无外乎这几种：优化数据结构应用索引策略查询缓存重构查询方式良好的表结构设计是高性能查询的基石，恰当的索引设计是高性能查询的助推器，同时合理的查询应用也是必不可少的...即要写好应用查询SQL，必须要结合良好的数据结构和合理的索引设计才可以。

1.6K2 0

一文读懂 Redis 缓存系统

我们不需要复杂的同步，权衡是命中率较低，因为我们总是使缓存无效并且下一次读取将始终未命中。读模型 Read Through：即“通读”。当读取未命中时，需要从数据库中加载并保存到缓存中。...这种模式的主要问题是基于某些特定的场景有时需要预热缓存。通读缓存与数据库保持一致。当缓存未命中时，它会从数据库中加载丢失的数据，填充缓存并将其返回给应用程序。...通读模式的算法是： 1、对于不可变操作（读取）：客户端将始终简单地从缓存中读取。缓存命中或缓存未命中对客户端是透明的。...如果是缓存未命中，缓存应该具有自动从数据库中获取的能力。 2、对于可变操作（创建、更新、删除）：此策略不处理可变操作。它应该与直写（或后写）模式结合使用。...当多次请求相同的数据时，通读缓存最适合读取繁重的工作负载。例如，一个新闻故事。缺点是当第一次请求数据时，总是会导致缓存未命中，并招致将数据加载到缓存中的额外惩罚。

2.1K4 0

《深入理解计算机系统》（CSAPP）读书笔记 —— 第六章存储器层次结构

总线是一组并行的导线，能携带地址、数据和控制信号。取决于总线的设计，数据和地址信号可以共享同一组导线，也可以使用不同的。同时，两个以上的设备也能共享同一总线。...这种倾向性，被称为局部性原理（ principle of locality），是一个持久的概念，对硬件和软件系统的设计和性能都有着极大的影响。...缓存不命中种类区分不同种类的缓存不命中有时候是很有帮助的。如果第k层的缓存是空的，那么对任何数据对象的访问都会不命中。...另一种方法，称为写回（ write-back），尽可能地推迟更新，只有当替换算法要驱逐这个更新过的块时，才把它写到紧接着的低一层中。由于局部性，写回能显著地减少总线流量，但是它的缺点是增加了复杂性。...我们可以通过编写有良好空间和时间局部性的程序来显著地改进程序的运行时间。例如，可以利用基于SRAM的高速缓存存储器。主要原因是从高速缓存取数据的程序比主要从内存取数据的程序运行得快得多。

1.3K2 0

门票抢票背后的技术思考

上下文传递对象减少重复IO 提升缓存命中率这里说的是接口级缓存，数据源依赖的是下游接口，如下图所示：服务层-接口级缓存-固定过期接口级缓存一般使用固定过期+懒加载方式来缓存下游接口返回对象或者自定义的...解决方案：当缓存未命中，在下游也没有取到数据时，缓存实体内容为空对象，缓存实体增加穿透状态标识，这类缓存过期时间设置比较短，默认30s过期，10s刷新，防止不存在的id反复访问下游，大部分场景穿透是少量的...模块化管理后，缓存过期时间粒度更为细致，通过分析缓存模块命中率监控，可以反推过期和刷新时间是否合理，最终通过动态调整缓存过期时间与刷新时间，让命中率达到最佳。...由于热点门票热门日期产生热点Key问题，观察监控后发现并不是特别严重，临时采用拆分Redis集群，减少单实例流量，缓解热点问题，所以缓存热点分桶扣减库存本次暂未实现，这里简单描述一下当时讨论的思路。...，沉淀核心技术，以最终达到让用户预订及入园顺畅，体验良好的目标。

1.6K1 0

那些年我们一起追过的缓存写法(三)

上篇介绍了多级缓存，本章详细介绍下内存缓存该如何设计。...阅读目录: 分析设计 O(1)LRU实现过期删除策略总结分析设计假设有个项目有比较高的并发量，要用到多级缓存，如下：在实际设计一个内存缓存前，需要考虑的问题： 1：内存与Redis的数据置换，...尽可能在内存中提高数据命中率，减少下一级的压力。...2：内存容量的限制，需要控制缓存数量。 3：热点数据更新不同，需要可配置单个key过期时间。 4：良好的缓存过期删除策略。 5：缓存数据结构的复杂度尽可能的低。...过期配置通过设定最大过期时间来尽量避免冷数据常驻内存。多数情况每个数据缓存的时间要求不一致的，所以需要再增加单个key的过期时间字段。

1.1K10 0

缓存使用过程中的几种策略总结及优缺点组合分析

缓存是提高系统性能的最简单方法之一。相对而言，数据库（or NoSQL数据库）的速度比较慢，而速度却往往又是制胜的关键。 ? 如果使用得当，缓存可以减少相应时间、减少数据库负载以及节省成本。...第一种：Cache-Aside 这可能是最常用的缓存方法。缓存位于一边，应用程序直接与缓存和数据库对话。 ? 简要解释一下: 应用程序首先检查缓存。如果在缓存中找到，表示已经命中缓存。...如果在缓存中没有找到，则未命中缓存。应用程序必须做一些额外的工作，它需要查询数据库来读取数据，将数据返回给客户端，然后还要将数据存储在缓存中，这样对相同数据的后续读取可以命中缓存。...Write-around可以与read-through结合使用，并在数据只写一次、读取次数较少或从不读的情况下提供良好的性能。例如，实时日志或聊天室消息。...它对数据库故障具有很大程度上的弹性，可以容忍一些数据库的宕机。如果支持批处理或合并，则可以减少对数据库的总体写操作，这将减少负载并降低成本。

8842 0

淘宝承接页是如何实现秒开的

如果命中配置文件的相关配置，在用户点击进入目标页面时，webview初始化阶段就发起页面请求，当页面接口请求真实发起时，可以直接使用提前请求的结果，从而减少接口请求占用的时间，页面渲染过程如下： ?...利用CDN缓存做静态化，当命中缓存直接返回SSR HTML，如不命中则通过SSR FaaS服务，重新渲染最新的SSR HTML，并写入CDN缓存。大致流程如下： ?...一方面静态化SSR利用了CDN缓存，就近原则，可以让它获得比常规SSR更好的性能；另一方面，大部分人命中CDN的情况下，对服务端（SSR FaaS）的压力相对较小。...有没有办法来优化从匿名缓存到个性化数据的过程呢？我们提出了静态化SSR动画数据。所谓静态化SSR动画数据，是指将用户的数据切换过程中的直接刷新DOM的过程，改成设计感的过渡动画。...，让人有bug的感觉，可以设计成真实请求商品数据返回时，通过渐入渐出、上下滑动的动画形式，给出“换一换商品”的氛围感，如果更精细点，同个商品因为有权益添加后价格降低，可以做成价格滚动动画，突然“降价”的感觉

2.3K4 0

CPU的缓存L1、L2、L3与缓存行填充

它们分别用来存放数据和执行这些数据的指令，而且两个Cache可以同时被CPU访问，减少了争用Cache所造成的冲突，提高了处理器效能。...它直接和执行单元及动态跟踪引擎相连，通过动态跟踪引擎可以很快地找到所执行的指令，并且将指令的顺序存储在追踪缓存里，这样就减少了主执行循环的解码周期，提高了处理器的运算效率。...读取命中率 CPU在Cache中找到有用的数据被称为命中，当Cache中没有CPU所需的数据时（这时称为未命中），CPU才访问内存。...在一些高端领域的CPU（像Intel的Itanium）中，我们常听到L3 Cache，它是为读取L2 Cache后未命中的数据设计的—种Cache，在拥有L3 Cache的CPU中，只有约5%的数据需要从内存中调用...比如32位的CPU，字长为4字节，那么CPU访问内存的单位也是4字节。这么设计的目的，是减少CPU访问内存的次数，加大CPU访问内存的吞吐量。

2.1K2 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭