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本项目基于B站黑马程序员Java《SpringCloud微服务技术栈》，SpringCloud+RabbitMQ+Docker+Redis+搜索+分布式
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一、什么是多级缓存
1. 简介
在计算机科学中，缓冲技术是一种常见的方法，用于优化数据处理速度不匹配的问题。然而，单一的缓冲机制往往无法满足复杂的系统需求。为了解决这一问题，多级缓冲应运而生。
一、多级缓冲的概念与背景
多级缓冲是一种计算机技术，它通过在内存和CPU之间引入多级缓存，以提高数据处理的效率。在多级缓冲中，各级缓存具有不同的功能和容量，可以满足不同层次的数据需求。这种分层的缓存结构可以降低数据访问的延迟，提高系统的整体性能。
二、多级缓冲的工作原理与实现
多级缓冲的工作原理可以简单概括为“预取”和“后放”。预取是指系统根据算法预测出即将被访问的数据，并将其提前从内存加载到缓存中。后放则是指当缓存已满时，系统会将其中一些数据替换出去，以便为新的数据腾出空间。
在实现上，多级缓冲通常采用“最近最少使用”（LRU）算法来管理缓存。LRU算法会跟踪缓存中每个数据项的访问历史，当缓存满时，系统会选择最长时间未被访问的数据项进行替换。此外，一些高级的多级缓冲技术还会采用更加复杂的算法，如工作集算法、时间局部性算法等。
三、多级缓冲的优点：
- 降低数据访问延迟：通过将数据缓存在各级缓存中，可以大大减少CPU访问内存的次数，从而提高程序性能。
- 提高数据利用率：LRU算法等可以确保最常用的数据始终在缓存中，从而提高数据的利用率。
- 优化内存管理：通过多级缓冲，可以避免一次性加载大量数据到内存中，从而有效节省内存资源。
四、多级缓冲的不足：
- 技术实现复杂度较高：多级缓冲需要精密的设计和管理，如果实现不当，可能会导致系统性能下降。
- 缓存一致性问题：当缓存中的数据被修改后，需要确保各级缓存中的数据保持一致性，这可能会增加系统的开销。
- 内存空间限制：虽然多级缓冲可以减少内存的利用率，但仍然需要一定的内存空间来支持各级缓存。
五、多级缓冲的应用场景
多级缓冲广泛应用于各种计算机系统中，如操作系统、数据库管理系统、Web服务器等。在这些系统中，多级缓冲可以极大地提高数据处理的效率。
六、多级缓冲的设计原则：
- 容量与速度平衡：各级缓存的大小和速度应相互协调，以在满足数据需求的同时，最大限度地提高系统性能。
- 缓存替换策略：选择合适的缓存替换策略，如LRU算法等，以最大化缓存的利用率。
- 数据一致性保障：采取必要措施确保缓存中的数据与内存中的数据保持一致性。
- 系统扩展性：在设计时考虑系统的扩展性，以便在未来能够方便地增加新的缓存级别或调整缓存大小。
七、多级缓冲的未来发展与改进
随着技术的不断进步，多级缓冲在未来有望得到进一步的改进和扩展。例如，可以通过引入更加智能的预取算法，提高缓存命中率；通过采用更高效的数据压缩技术，减少缓存占用的内存空间；通过结合新型的非易失性内存技术，实现更快速的数据访问等。
总之，多级缓冲作为一种优秀的计算机技术，它在提高数据处理效率、优化内存管理以及增强系统性能等方面具有重要作用。深入了解多级缓冲的工作原理、应用场景以及挑战有助于我们更好地设计出高效稳定的计算机系统。
2. 多级缓冲
传统的缓存策略一般是请求到达Tomcat后，先查询Redis，如果未命中则查询数据库，如图：
存在下面的问题：
请求要经过Tomcat处理，Tomcat的性能成为整个系统的瓶颈
Redis缓存失效时，会对数据库产生冲击
多级缓存就是充分利用请求处理的每个环节，分别添加缓存，减轻Tomcat压力，提升服务性能：
- 浏览器访问静态资源时，优先读取浏览器本地缓存
- 访问非静态资源（ajax查询数据）时，访问服务端
- 请求到达Nginx后，优先读取Nginx本地缓存
- 如果Nginx本地缓存未命中，则去直接查询Redis（不经过Tomcat）
- 如果Redis查询未命中，则查询Tomcat
- 请求进入Tomcat后，优先查询JVM进程缓存
- 如果JVM进程缓存未命中，则查询数据库
在多级缓存架构中，Nginx内部需要编写本地缓存查询、Redis查询、Tomcat查询的业务逻辑，因此这样的nginx服务不再是一个反向代理服务器，而是一个编写业务的Web服务器了。
因此这样的业务Nginx服务也需要搭建集群来提高并发，再有专门的nginx服务来做反向代理，另外，我们的Tomcat服务将来也会部署为集群模式：
可见，多级缓存的关键有两个：
一个是在nginx中编写业务，实现nginx本地缓存、Redis、Tomcat的查询
另一个就是在Tomcat中实现JVM进程缓存
其中Nginx编程则会用到OpenResty框架结合Lua这样的语言。