什么是缓存？
缓存（Caching）是一种存储机制，旨在提供高速访问已保存的数据或计算结果。通过将数据存储在临时存储位置，当再次需要这些数据时，可以迅速从缓存中检索，而不是重新进行原始数据的昂贵或时间耗费的获取和计算过程。缓存可以存在于各种层次，如硬件（CPU缓存）、软件（Web浏览器缓存）、也可作为专门的存储系统（如内存中的分布式缓存）。有效的缓存策略可以显著提高应用程序的响应速度和性能。
缓存有什么优势？
提升性能
缓存存储在RAM（随机存取内存）中，与磁盘存储相比，RAM的数据访问时间更短，可以达到纳秒至微秒级别。因此，缓存可以极大提升数据检索速度，从而加快应用程序的运行效率，尤其是对于读取操作频繁的应用，如网页服务器和数据库系统。
降低延迟
在用户请求数据时，若数据已经存储在缓存中，则可以立即响应，而无需每次都从基础数据库或存储系统中检索。这不仅加速了数据访问，也显著减少了用户感知到的延迟。
减轻服务器负载
缓存可以减少对原始数据源的请求次数，尤其是对于高流量网站和应用程序，缓存可以有效分散用户对数据库的直接访问，这有助于减轻服务器的负载，降低服务器因处理大量请求造成的性能瓶颈。
经济效益
使用缓存可以降低对高性能硬件的依赖，因为它通过减少数据库查询来减轻对存储和计算资源的需求。此外，缓存能够减少网络带宽使用，由于数据可以在缓存中被复用，不必频繁从远程数据中心传输，这样可以降低数据传输成本。
提高可扩展性
随着用户基数和数据量的增长，缓存使得系统更容易扩展。通过添加更多的缓存层或优化现有缓存策略，可以无需大规模升级数据库或服务器硬件即可应对增长的负载，这使得应用程序的扩展更加灵活和成本效益。
缓存有哪些实际应用？
网页缓存
浏览器缓存网页内容，以快速加载用户之前访问过的网页。它减少了因重复下载相同内容而产生的数据传输量，进而加快了页面加载速度，减少了服务器的负担。例如，在用户访问一个新闻网站时，网站的静态内容如Logo和样式表将被缓存，使得下次访问时页面加载更迅速。
CDN缓存
CDN（内容分发网络）缓存在全球多个位置保存网站内容的副本，以便用户可以从最近的服务器快速获取数据。这大大减少了数据的传输时间和延迟。例如，一个视频流平台使用CDN来存储视频，使得全球用户都能快速访问。
数据库缓存
数据库系统使用缓存来临时存储频繁查询的结果，这减少了数据库的查询次数和负载。当相同的查询再次发生时，系统可以直接从缓存提供结果。例如，在电子商务网站上，最热门商品的信息可能被缓存，以便快速响应大量用户的查询。
DNS缓存
域名系统（DNS）服务器缓存域名到IP地址的解析结果，以减少解析时间和外部DNS服务器的查询负载。例如，当用户尝试访问一个网站，他们的ISP的DNS服务器可能会缓存该网站的IP地址，从而在后续请求中减少解析时间。
应用层缓存
应用程序使用内存中的缓存来存储频繁使用的数据，并减少对后端服务的调用。这提高了应用的响应时间和并发处理能力。例如，一个社交媒体应用可能会缓存用户的个人资料和最近的帖子，以便在他们再次查看时能够快速加载。
操作系统缓存
操作系统使用缓存来存储经常访问的文件和程序。这使得文件访问和程序启动更快，提高了用户交互的流畅性。例如，当用户打开一个文档编辑软件，操作系统可能已经将该程序的部分内容缓存在内存中，以加快启动过程。
API缓存
API缓存通过保存请求响应以快速处理后续相似请求，从而提升API性能并减少对后端系统的负荷。这在处理重复数据且更新频率低的场景下特别有效，有助于高流量时保持API的响应性和扩展性。例如，航班状态更新API会缓存航班信息，因信息更新间隔较长，缓存使得用户能即时接收到航班数据。
缓存的工作原理是什么？
计算机系统中访问数据的模式往往表现出明显的局部性原理。这意味着某些数据或指令一旦被访问，很可能在短时间内再次被访问（时间局部性），或者与它们相邻的数据也将被访问（空间局部性）。缓存利用这一原理，通过以下步骤来提高数据访问效率：
数据捕获： 当数据第一次被请求时，它会通过较慢的存储（如硬盘）加载到更快速的存储媒介（如RAM）中。这个过程称为缓存填充。
缓存存储： 一旦数据被加载到缓存中，它将暂时存储在那里。缓存的大小远小于主存储，因此系统会使用各种策略来决定哪些数据值得被缓存。
缓存查找： 当有请求来查询数据时，系统首先检查所需的数据是否在缓存中。如果找到（缓存命中），则直接从缓存中读取数据，避免了对慢速存储的访问，从而加快了响应速度。
缓存替换： 如果缓存满了，系统必须决定替换哪部分数据。常用的算法包括最不经常使用（LFU）、最近最少使用（LRU）等，它们根据数据项的使用频率和时间来决定优先级。
缓存一致性： 当底层数据发生变化时，必须更新缓存中的数据。这可以通过缓存失效（即标记缓存数据为过时）或主动更新来实现。保持缓存与源数据的一致性是缓存管理中的一个主要挑战。
缓存过期： 数据在缓存中不能存储无限长的时间。过期机制确保数据不会变得过时。这通常通过设置时间戳来实现，一旦数据达到一定的年限，它就会被替换掉。
例如，一个典型的Web应用缓存可能工作如下：用户请求一个经常被访问的页面，比如首页。服务器检查其缓存，找到了页面的内容，并将其作为响应发送给用户，而不是重新从硬盘上读取文件或重新执行数据库查询。若缓存中没有找到该页面，服务器则会生成页面，响应用户，并将页面内容存入缓存以备将来使用。通过这种方式，缓存减少了对慢速存储系统的依赖，提高了应用程序的吞吐量和响应时间。对于数据库密集型的应用，缓存可以显著提高性能并减少数据库的负载。
阿里云如何满足您的缓存需求？
相关产品和服务
CDN缓存
阿里云CDN：使用阿里云CDN加速静态资源时，CDN会将源站上的资源缓存到距离客户端最近的CDN节点上。访问该静态资源时，可直接从CDN的缓存节点上获取，而无需从源站重新获取，从而减少延迟和提高资源访问效率。当用户请求的内容在CDN节点上不存在或已过期时，CDN节点会向源站发起回源请求以获取最新的数据。
DNS缓存
云解析DNS：一种安全、快速、稳定、可扩展的权威DNS服务，云解析DNS为企业和开发者将易于管理识别的域名转换为计算机用于互连通信的数字IP地址，从而将用户的访问路由到相应的网站或应用服务器。DNS缓存可以将解析数据存储在靠近发起请求的客户端的位置，以此减少递归查询过程，可以更快的让用户获得请求结果。
API缓存
API 网关：提供API托管服务，覆盖设计、开发、测试、发布、售卖、运维监测、安全管控、下线等API各个生命周期阶段。帮助用户快速构建以API为核心的系统架构，满足新技术引入、系统集成、业务中台等诸多场景需要。API网关提供了缓存插件，可以将后端返回的应答缓存在API网关服务层面，有效降低后端的负荷，增加平滑度。
数据库缓存
云数据库 RDS：提供 MySQL、SQL Server、PostgreSQL 等多种数据库类型。用户可以通过 RDS 快速创建、运行和扩展数据库实例，无需关注底层的硬件和软件配置。RDS提供了一些内建的缓存机制，比如查询缓存，可以自动缓存经常执行的查询结果，从而提高读操作的性能。
云原生数据库 PolarDB：阿里云自研的新一代云原生数据库，在计算存储分离架构下，利用了软硬件结合的优势，为用户提供具备极致弹性、高性能、海量存储、安全可靠的数据库服务。PolarDB通过一系列优化技术，包括高效的缓存机制，来提供更加快速的数据访问和处理能力。
云数据库 Redis：阿里云提供了基于Redis的托管缓存服务，作为一个内存中的数据结构存储，它通常用作数据库前的缓存层。阿里云Redis可以减少数据库的负载，加快数据访问速度，并提供高可用性和自动备份等企业级特性。
数据传输 DTS：支持关系型数据库/NoSQL/OLAP等数据源间的迁移/同步/订阅，支持不停机上云迁移或数据库异地多活等。DTS允许用户设置和管理数据缓存规则，以提高数据库操作的效率。
最佳实践
提高CDN缓存命中率：CDN缓存命中率低会导致源站压力大，静态资源访问效率低。您可以根据导致CDN缓存命中率低的具体原因，选择对应的优化策略来提高CDN的缓存命中率。
缓解ECS DNS查询请求限速：VPC内每台ECS机器每秒最高DNS峰值为5000次，单机每秒请求DNS峰值超过阈值后，将面临限速风险，可用性SLA将无法保证。可以通过ECS主机开启nscd（Name Service Cache Daemon）服务进行缓存加速来缓解此类情况。
缓存数据持久化：当您使用云数据库RDS MySQL并需要提升数据处理速率和降低访问延迟时，阿里云为您提供了缓存数据持久化的高效方案，该解决方案通过整合云数据库Redis与RDS、云数据库Memcache与RDS协同工作，确保数据的高速访问和持久化存储，具备高吞吐、低延迟等优势。
全局执行计划缓存：PolarDB PostgreSQL版引入了全局执行计划缓存（简称GPC）功能，通过让不同的连接共享同一份Plan Cache来解决Plan Cache的共享问题和内存占用较多问题。
全局元数据缓存：全局元信息缓存（Global Cache）是PolarDB PostgreSQL版系列位于共享内存中供所有进程共享的元数据缓存的统称。Global Cache可以让所有进程共享同一个缓存条目，提高内存利用效率，降低因此发生OOM的风险。
通过数据订阅实现缓存更新策略：数据传输DTS的数据订阅功能结合MongoDB或Redis，可以实现高可靠、低延迟的缓存更新策略。
