是否合理的利用了应用层Cache 机制？

对于Web 应用，活跃数据的数据量总是不会特别的大，有些活跃数据更是很少变化。对于这类数

据，我们是否有必要每次需要的时候都到数据库中去查询呢？如果我们能够将变化相对较少的部分活跃数据通过应用层的Cache 机制Cache 到内存中，对性能的提升肯定是成数量级的，而且由于是活跃数据，对系统整体的性能影响也会很大。

当然，通过Cache 机制成功的案例数不胜数，但是失败的案例也同样并不少见。如何合理的通过

Cache 技术让系统性能得到较大的提升也不是通过寥寥几笔就能说明的清楚，这里我仅根据以往的经验列举一下什么样的数据适合通过Cache 技术来提高系统性能：

1. 系统各种配置及规则数据；

由于这些配置信息变动的频率非常低，访问概率又很高，所以非常适合存使用Cache；

2. 活跃用户的基本信息数据；

虽然我们经常会听到某某网站的用户量达到成百上千万，但是很少有系统的活跃用户量能够都

达到这个数量级。也很少有用户每天没事干去将自己的基本信息改来改去。更为重要的一点是

用户的基本信息在应用系统中的访问频率极其频繁。所以用户基本信息的Cache，很容易让整个

应用系统的性能出现一个质的提升。

3. 活跃用户的个性化定制信息数据；

虽然用户个性化定制的数据从访问频率来看，可能并没有用户的基本信息那么的频繁，但相对

于系统整体来说，也占了很大的比例，而且变更皮律一样不会太多。从Ebay 的PayPal 通过

MySQL 的Memory 存储引擎实现用户个性化定制数据的成功案例我们就能看出对这部分信息进行

Cache 的价值了。虽然通过MySQL 的Memory 存储引擎并不像我们传统意义层面的Cache 机制，

但正是对Cache 技术的合理利用和扩充造就了项目整体的成功。

4. 准实时的统计信息数据；

所谓准实时的统计数据，实际上就是基于时间段的统计数据。这种数据不会实时更新，也很少

需要增量更新，只有当达到重新Build 该统计数据的时候需要做一次全量更新操作。虽然这种

数据即使通过数据库来读取效率可能也会比较高，但是执行频率很高之后，同样会消耗不少资

源。既然数据库服务器的资源非常珍贵，我们为什么不能放在应用相关的内存Cache 中？

5. 其他一些访问频繁但变更较少的数据；

出了上面这四种数据之外，在我们面对的各种系统环境中肯定还会有各种各样的变更较少但是

访问很频繁的数据。只要合适，我们都可以将对他们的访问从数据库移到Cache 中。