硬盘太慢！内存太慢！网络太慢！全靠我来拯救！
俗话说，计算机编程的任何问题，都可以通过增加一个抽象层来解决，这句话用在我身上就太合适了。
我是缓存(Cache)，今天我给大家聊聊我这个抽象层是怎么工作的。
提到我的名字，你可能立刻会想到到Redis， 因为它实在是太普及了，但是如果你只想到Redis，那视野未必有点狭窄，Redis仅仅是我在应用层小试牛刀而已。
Wikipedia上说我是一种用来保存数据的硬件或者软件，这样以后的访问请求就可以更快地返回。
这个定义还真是挺抽象的，抽象的东西让人感觉不好理解，我得给大家举几个例子。
为了突出我的位置， 在下面的图片中，缓存都用蓝色来表示。
首先来看大家日常使用很多，但是又不太在意的浏览器缓存。
浏览器缓存
浏览器面对的问题是网络访问的速度远远低于本地访问的速度，每次都访问网络开销太大。
于是它就请我增加了一个中间层：开辟“缓存”区域，缓存JS, HTML, CSS，图片等各种文件。
当然，浏览器这家伙也不能乱来，得遵循一定的规则来判断什么时候用缓存中的文件，什么时候不辞辛苦地去访问服务器的新文件。
这其中的关键点就是HTTP协议：
在服务器发给浏览器的响应中，有expires, max-age, last-modified, Etag等Header， 粗略来说，expires 和 max-age 定义了一个资源的过期时间， last-modified和Etag用来检查一个资源在服务器端有没有变化。
对于它们的含义和详细用法，网上资料多如牛毛，我这里就不再展开了。
我觉得有趣的事情是这些：
1. 当你在地址栏中输入网址，按回车以后 浏览器会使用Expires，max-age来查看本地缓存的内容是否失效，如果没有，就直接使用
2. 当你按F5或者按浏览器刷新按钮的时候 浏览器不再考虑Expires，max-age， 而是把Last-Modified / ETag 发到服务器去，问问服务器，这个文件有更新没有？如果没有，那就用本地缓存的文件，如果有更新，用服务器端最新的。
3. 当你用Ctrl + F5强制刷新的时候 不使用任何缓存，向服务器发出全新请求。
CDN
说起CDN，可能很多人都意识不到它的存在，这也难怪，它对于大家来说几乎是透明的，魔法发生在DNS的域名解析的过程。
但是CDN也是不折不扣的缓存。 由于网络情况复杂，如果客户端离服务器比较远，网速慢，体验会很差；海量的用户给后端服务器带来巨大压力，所以CDN就采用了就近访问的方案：
把后端服务器的数据数据复制多份，挪到离客户端比较近的“边缘”服务器中，就近访问，不但减少了访问的时间，还大大降低了 “中央”服务器的负载。
浏览器缓存和CDN是配合使用的， 浏览器的本地缓存失效以后，就需要向后端服务器来获取了，但是如果一个系统有CDN，那浏览器还可以就近访问CDN。
Linux Page Cache
在操作系统的世界中，时间是按纳秒，微秒为单位的，虽然内存和硬盘都在同一台机器中，没有网络开销，但是硬盘实在是太慢，比内存慢几万倍， 内存等不及。
所以Linux也增加了一个抽象层：Page cache ， 把慢如蜗牛的硬盘的文件缓存在其中。
有了这个抽象层， 在Linux当中，几乎所有的文件读写操作都依赖Page Cache，在向硬盘写入文件的时候，并不是直接把文件内容写入硬盘以后才返回的，而是写入到内核的Page Cache就直接返回了。
这个Page Cache会被标记为“Dirty”，随后由内核线程写入硬盘（也可以通过手工用sync命令写入）。
各位看官可以想想，如果Page cache 的数据还没有写入硬盘，就断电了，会发生什么事情？ 该怎么处理？
当从硬盘读取文件时，也不是直接把数据从硬盘复制到用户态的内存，而是先复制到内核的Page Cache ，然后再复制到用户态的内存。
正是由于这样复制来复制去，在多个进程中间进行数据传输很麻烦，例如（一个进程读取文件，然后通过Socket发送） ，所以后来就出现了零复制技术， 参见文章《操作系统和Web服务器那点儿事儿》
应用程序缓存
终于来到了大家熟悉的应用程序缓存， 这个就不用我多说了， 因为数据库访问速度慢，无法应对大量的并发访问，所以增加一个缓存中间层，把热点数据从数据库中取出，放到可以快速访问的内存当中。
大名鼎鼎的Redis干的就是这个活。
可是应用程序的缓存也是个双刃剑，提升了访问的效率， 但是带来了很多复杂性：
1. 代码变复杂
2. 需要处理缓存和数据库之间的数据一致性的问题
3. 处理缓存的穿透，雪崩等问题
4. 应用程序缓存现在已经变成了分布式的集群形式，数据的管理越来越麻烦。
CPU缓存
前面刚说到内存比硬盘快几万倍， 可是在CPU面前，内存也只能屈居下风，CPU比内存快100多倍，数据和指令必须从内存加载到CPU才能执行， 这次轮到CPU等不及了。
那就在CPU内增加缓存中间层，不过这次必须用硬件来实现。
CPU的缓存包括L1，L2, L3这三级Cache，把最热点的数据和指令放入到其中。
我猜CPU Cache可能是最“底层”的Cache了。
在L1 Cache 最靠近CPU，速度最快，可以分为指令Cache (CPU要执行的指令)和数据Cache（指令要操作的数据）。
CPU Cache 和上面提到的各种Cache比起来，小得可怜，也就是几百K到几M。 所以这些Cache要想发挥真正的作用，必须得依赖上帝的规矩局部性原理：
(1) 时间局部性：如果程序中的某条指令一旦执行，则不久之后该指令可能再次被执行；如果某数据被访问，则不久之后该数据可能再次被访问。
(2) 空间局部性：指一旦程序访问了某个存储单元，则不久之后。其附近的存储单元也将被访问。
最后总结一下放置在我这里的数据的特点，大家可以感受下：
（1）对数据的读操作远大于写操作
（2）数据可能是之前的计算结果（计算过程比较耗时）
（3）数据是某个（速度较慢的）数据源的数据备份。
（4）数据访问遵循上帝的规矩“局部性原理”
如果你在工作中也遇到了问题，不妨考虑一下，看看能不能用我来解决问题：增加一个中间层， 用空间来换取时间。
我是一个线程