美国云服务器的缓存是如何提高网站的性能？

云服务器 2026-01-21 09:51 45

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缓存中的数据通常收集在诸如RAM（随机存取存储器）之类的快速访问硬件中，也可以与软件组件相关联地进行管理。缓存的主要目标是通过减少访问底层较慢存储层的需求来提高数据检索性能。

缓存概述

由于RAM和内存引擎支持的高请求率或IOPS（每秒输入/输出操作），缓存会影响更新的数据检索性能并大规模降低费用。为了支持与传统数据库和基于磁盘的硬件相同的规模，需要额外的资源。这些额外的资源增加了成本，但仍然无法提供内存缓存所提供的低延迟性能。

应用

缓存可以在多个技术层中实施和利用，包括操作系统、包括内容交付网络(CDN)和DNS在内的网络层、Web应用程序和数据库。您可以利用缓存来显着减少延迟并提高许多读取繁重的应用程序工作负载的IOPS，例如问答门户、游戏、媒体共享和社交网络。缓存数据可以合并数据库查询的结果、算术密集型计算、API请求/响应以及HTML、JavaScript和图像文件等Web工件。塑造数据集的计算密集型工作负载，例如推荐引擎和高性能计算模拟，也由作为缓存的内存数据层提供服务。在这些应用程序中，必须跨可以跨越数百个节点的机器集群实时获取非常大的数据集。由于底层硬件的速度，在基于磁盘的存储中操作这些数据是这些目的的重要瓶颈。

设计模式

在分布式计算环境中，专用的缓存层允许系统和应用程序在缓存中自主运行，具有自己的生命周期，而不会影响缓存。缓存充当中央层，可以从具有自己的生命周期和架构拓扑的不同系统中获取。这在应用程序节点可以动态扩展和扩展的系统中尤为重要。如果缓存与使用它的应用程序或系统驻留在同一节点上，则缩放可能会改变缓存的垂直度。此外，当使用本地缓存时，它们只会使使用数据的本地应用程序受益。在分布式缓存环境中，数据可以跨越许多缓存美国云服务器并存储在一个中心位置，以便为该数据的所有客户提供优势。

缓存最佳实践

执行缓存层时，必须了解缓存数据的有效性。强大的缓存会导致高命中率，这意味着数据在检索时就存在。当缓存中不存在获取的数据时，会发生缓存未命中。可以实施诸如TTL（生存时间）之类的控件来相应地终止数据。

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内存引擎，例如Redis。在某些情况下，内存层可以用作独立的数据存储层，与缓存来自主要位置的数据相反。在这种情况下，对驻留在In-内存引擎来解决这是否合适。可以采用不同In-Memory引擎的设计程序和特性来满足大多数RTO和RPO声明。

我们都知道，有效的缓存设置是网站尽可能快地向访客提供内容、提高前端和后端加载时间以及减轻网站源美国云服务器压力的首要任务。

通过浏览器缓存，当客人第一次访问网页时，他们的浏览器会在一段时间内收集徽标、CSS文件和图像等项目。下次同一访问者访问该网页时，他们已经拥有启动该页面所需的大部分项目；这意味着不需要向网站源美国云服务器发送尽可能多的请求，从而加快页面加载时间。浏览器缓存对于重复访问同一站点的访问者很有帮助。

不同的是，美国云服务器端缓存设置需要来自同一个缓存的多个访问者，而不是期望他们都从源美国云服务器发出请求，从而有效地减少源美国云服务器上的负载，因此即使是网页的第一次查看也很快。美国云服务器端缓存是一种反向代理，因为它们根据网站美国云服务器进行操作，并在访问者到达网站来源之前拦截和服务访问者。

当执行美国云服务器端缓存时，缓存过期后网页的第一个访问者将向源美国云服务器请求内容，然后将其提供给缓存和访问者。成功的访问者将直接获得缓存的内容，缓存的网页内容越多，页面加载时间就越快。

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