上次主要討論緩存讀寫這塊各種代碼實現。本篇是就上次的問題接著來，繼續看那些年我們各種緩存用法。
一：緩存預熱
上次有同學問過。在第一次加載時，我們的緩存都為空，怎么進行預熱。
單機Web情況下，一般我們使用RunTimeCache。相對于這種情況下：
1：我們可以在啟動事件里面刷新
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voidApplication_Start(object sender, EventArgs e)
{
//刷新
}
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2：單寫個刷新緩存頁面，上線后手動刷新下、或發布時自動調用刷新、或干脆由用戶自行觸發。
分布式緩存(Redis、memcached)情況下：
比如：在幾十臺服務器緩存時，單刷滿緩存都需要不少一段時間。
這種預熱就復雜一些，有的會單寫個應用程序去跑，也有的會單寫套框架機制去處理(更智能化)。
目的都是在上線之前：所有的緩存都預先加載完畢。
二：多級緩存
2.1 介紹
我們曉得在CPU和內存之間一般都配有一級緩存、二級緩存來增加交換速度。
這樣當CPU調用大量數據時，就可避開內存直接從CPU緩存中調用，加快讀取速度。
根據CPU緩存得出多級緩存的特點：
1：每一級緩存中儲存的是下一級緩存的一部分。
2：讀取速度按級別依次遞減，成本也依次遞減，容量依次遞增。
3：當前級別未命中時，才會去下一級尋找。
而在企業應用級開發中，使用多級緩存是同樣的目的及設計，只是粒度更粗，更靈活。
根據速度依次排列lv1-lv6的緩存類型圖：
3級緩存的命中流程圖例子：
2.2 線程緩存
Web應用是天生的多線程開發。對于一些公共資源我們必須考慮線程安全，為止我們不得不通過鎖來保證數據的完整性和正確性。
在實際當中，一臺web服務器至少也得處理成百上千的請求。想一想，在業務復雜的處理流程，函數每調用一次我們都得鎖一下。
對服務器也是個不小的浪費。而通過線程緩存，可以讓當前處理用戶請求的線程只拿自己需要的。
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1
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publicstaticThreadLocal<UserScore> localUserInfo =newThreadLocal<UserScore>();
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借助Net提供的線程本地變量，我們可以在請求入口去拉取當前用戶的數據。
在之后線程整個生命周期里面，我們的業務邏輯可以毫無顧慮的使用這些數據，不需要考慮線程安全。
而且我們不用重新拿新數據，所以也不用擔心數據撕裂的問題。
因為當前線程周期里面的數據是完整無誤的，而只有用戶第二次發起請求才會重新去拿新數據。
這樣就能提高不少我們服務器吞吐量。注意要在線程出口銷毀數據。
2.3 內存緩存
無論是遠程數據庫讀取，還是緩存服務器讀取。避免不了要跨進程，跨網絡通信，有的還跨機房。
而應用程序頻繁讀寫，對Web、DB服務器都是個不小的消耗，速度相較內存也慢的多。
代碼上加鎖、異步，甚至加服務器在內，都不是一個很好的辦法。因為加載速度，對用戶體驗非常重要。
所以在有要求的項目中使用本地內存做二級緩存，是非常有必要的。目的就是1：抗并發，2：加快讀取速度。
有個著名的緩存五分鐘法則法則，就是說如果一個數據頻繁被訪問，那么就應該放內存中。
舉個例子： 有100并發過來，加鎖會導致前端99線程等候，這個99線程等候著，其實是一直在消耗Web服務器資源。不加就是緩存雪崩。
如果我們每分鐘拉取一份緩存，緩存到內存，這樣99線程等候時間極大縮短。
2.4 文件緩存
相對于內存，硬盤容量大，速度相較于走網絡還更快。
所以我們完全可以把一些不經常變更，放在內存又比較浪費的數據緩存到本地硬盤。
比如使用sqlite一些文件數據庫，我們很容易做到。
2.5 分布式緩存
基于內存緩存的redis、memcached等。
基于文件nosql的Casssandra、mongodb等。
redis、memcached是主流的分布式內存緩存，也是應用和DB中間最大的緩存層。
nosql這類的其實不單單只是做緩存用了，完全用在一些非核心業務的DB層了。
2.6 DB緩存
這一層DB主要是緩存由原始數據計算出的結果。而避免由Web程序通過SQL或在使用中直接計算。
當然我們也可以把計算好的數據，存儲到redis做緩存。
三：多層緩存
多層緩存概念在很多地方都用到過：
1：上面我們說的多級緩存就是一種，把內容根據讀取頻率等級，分不同的層次存儲，頻率越高就越近。
2：還一種多層是緩存索引的做法，類B樹查找，這樣能提高檢索效率。
3：從架構上來說客戶端緩存，CDN緩存，反向代理緩存，服務端緩存，也是多層緩存。
四：總結
在使用上，大家根據實際場景，進行各種組合搭配。本篇談的比較理論些，很多內容細節沒展開。
比如分布式緩存使用，緩存置換策略及算法，緩存過期機制等。后面樓主會繼續補充下去。
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