缓冲区与缓存(buffer与cache)

2024-08-24 13:48
文章标签 缓存 cache buffer 缓冲区

本文主要是介绍缓冲区与缓存(buffer与cache),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

文章目录

  • 缓冲区与缓存(buffer与cache)
    • 1.缓冲区buffer
      • 缓存区的作用
      • Python中的缓冲
      • 缓存区的类型
    • 2.缓存cache
      • 缓存的适用场景
      • 缓存的三种模式
      • Python中的缓存

缓冲区与缓存(buffer与cache)

1.缓冲区buffer

缓冲区(buffer),它是内存空间的一部分。也就是说,在内存空间中预留了一定的存储空间,这些存储空间用来缓冲输入或输出的数据,这部分预留的空间就叫做缓冲区,显然缓冲区是具有一定大小的。

缓冲区根据其对应的是输入设备还是输出设备,分为输入缓冲区和输出缓冲区。

  • 高速设备与低速设备的不匹配,势必会让高速设备花时间等待低速设备,我们可以在这两者之间设立一个缓冲区。

缓存区的作用

  1. 可以解除两者的制约关系,数据可以直接送往缓冲区,高速设备不用再等待低速设备,提高了计算机的效率。例如:我们使用打印机打印文档,由于打印机的打印速度相对较慢,我们先把文档输出到打印机相应的缓冲区,打印机再自行逐步打印,这时我们的CPU可以处理别的事情。

  2. 可以减少数据的读写次数,如果每次数据只传输一点数据,就需要传送很多次,这样会浪费很多时间,因为开始读写与终止读写所需要的时间很长,如果将数据送往缓冲区,待缓冲区满后再进行传送会大大减少读写次数,这样就可以节省很多时间。例如:我们想将数据写入到磁盘中,不是立马将数据写到磁盘中,而是先输入缓冲区中,当缓冲区满了以后,再将数据写入到磁盘中,这样就可以减少磁盘的读写次数,不然磁盘很容易坏掉。

简单来说,缓冲区就是一块内存区,它用在输入输出设备和CPU之间,用来存储数据。它使得低速的输入输出设备和高速的CPU能够协调工作,避免低速的输入输出设备占用CPU,解放出CPU,使其能够高效率工作。

Python中的缓冲

  • StringIO和BytesIO就使用了缓冲技术

缓存区的类型

缓冲区 分为三种类型:全缓冲、行缓冲和不带缓冲。

  1. 全缓冲
    在这种情况下,当填满标准I/O缓存后才进行实际I/O操作。全缓冲的典型代表是对磁盘文件的读写。
  2. 行缓冲
    在这种情况下,当在输入和输出中遇到换行符时,执行真正的I/O操作。这时,我们输入的字符先存放在缓冲区,等按下回车键换行时才进行实际的I/O操作。典型代表是键盘输入数据。
  3. 不带缓冲
    也就是不进行缓冲,标准出错情况stderr是典型代表,这使得出错信息可以直接尽快地显示出来。

2.缓存cache

缓存是现在系统中必不可少的模块,并且已经成为了高并发高性能架构的一个关键组件。这篇博客我们来分析一下使用缓存的正确姿势

  • 提升性能
    绝大多数情况下,select 是出现性能问题最大的地方。一方面,select 会有很多像 join、group、order、like 等这样丰富的语义,而这些语义是非常耗性能的;另一方面,大多 数应用都是读多写少,所以加剧了慢查询的问题。
    分布式系统中远程调用也会耗很多性能,因为有网络开销,会导致整体的响应时间下降。为了挽救这样的性能开销,在业务允许的情况(不需要太实时的数据)下,使用缓存是非常必要的事情。
  • 缓解数据库压力
    当用户请求增多时,数据库的压力将大大增加,通过缓存能够大大降低数据库的压力。

缓存的适用场景

  • 对于数据实时性要求不高
    对于一些经常访问但是很少改变的数据,读明显多于写,适用缓存就很有必要。比如一些网站配置项。
  • 对于性能要求高
    比如一些秒杀活动场景。

缓存的三种模式

  • Cache Aside 更新模式
  • Read/Write Through 更新模式
  • Write Behind Caching 更新模式
    通俗一点来讲就是,同时更新缓存和数据库(Cache Aside 更新模式);先更新缓存,缓存负责同步更新数据库(Read/Write Through 更新模式);先更新缓存,缓存定时异步更新数据库(Write Behind Caching 更新模式)。这三种模式各有优劣,可以根据业务场景选择使用。
  • 详细请参考https://www.cnblogs.com/llzhang123/p/9037346.html

Python中的缓存

  • functools.lru_cache(maxsize=128,typed=False) #cache缓存。为函数添加缓存机制。通过一个字典缓存被装饰函数的调用和返回值。

    1. Least-recently-used装饰器。lru,最近最少使用。cache缓存
    2. maxsize:如果maxsize设置为None,则禁用LRU功能,并且缓存可以无限制增长。当maxsize是二的幂时,LRU功能执行得最好
    3. 如果typed设置为True,则不同类型的函数参数将单独缓存。例如f(3)和f(3.0)将被视为具有不同结果的不同调用
    4. 示例
    import functools
    import time@functools.lru_cache()
    def add(x,y):time.sleep(1)return x + yprint(add(4,5))
    print(add(4.0,5))
    print(add(4,6))
    print("--------------")
    print(add(4,5)) #会使用缓存,无需等待,直接出结果
    print(add(4.0,5))  #会使用缓存,无序等待,直接出结果
    print(add(4,6)) #会使用缓存,无序等待,直接出结果
    

这篇关于缓冲区与缓存(buffer与cache)的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1102658

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