最近几天看了几家互联网公司的和架构有关的PPT，有支付宝，linkedin，douban等。这些公司所使用的具体的技术有差别，但是为了能做到支持大规模访问，他们都在与缓慢的IO做斗争！ 比如说豆瓣网的历次架构变迁，不是因为磁盘IO成为瓶颈，就是因为网络IO成为瓶颈。如果能把IO的问题解决掉，那么对于互联网企业来说，性能问题就解决掉一半了，我想。
与飞速的CPU和内存相比，磁盘和网络的IO慢如蜗牛，这是问题的根源。如果没有大规模廉价而又足够快的存储方案出现的话，这个问题还将继续下去。我们只能期待这一革命性的技术出现来从根本上解决这一问题吧！
那对于现在的我们该怎么办呢？大家的想法可能都是一样的，一是加快IO速度，二是避免不必要的IO。豆瓣曾经通过购买更高性能的硬盘来解决这个问题，如果想要更好的效果，需要投入更多的资金来购买整套的高性能存储方案，但是这成本太高了，很多公司后来都会放弃。于是大部分公司都会极力采用后者，就是避免不必要的IO，缓存就是用来做这样的事的。
将低速介质上的数据放到高速介质上，访问者先访问高速介质，在找不到需要数据时才访问低速介质，以此来提升访问数据的速度，这样的技术就是缓存了。设在一段时间内有m次没有命中缓存，n次命中，而访问一次缓存的时间是t1， 访问慢速介质的时间是t2，那么为了是缓存有效就得满足不等式： m * (t1 + t2) + n * t1 < (m + n) * t2， 于是有 m / n < t2 / t1 -1 。由此可见，在介质的速度比一定的情况下，命中比率要高于一定的值，缓存才有效果。提高命中比率，就是要把那些最常用的数据放到缓存里。另一方面，缓存里数据如果被修改了，就要同步到低速存储介质中，同样的，如果低速存储介质的数据被修改了，也要同步到缓存里。如果加上同步的开销，就需要更高的命中率。提高命中率和保证数据的同步，是使用缓存的两个艰巨的任务。
豆瓣网使用memcache，还使用专门的nigix服务器来提供图片的服务，其实也是cache。linkedin则使用了数十台大内存的服务器作为缓存服务器，运行着用c++写的专门的缓存程序。可见这些网站在使用缓存方面都是不遗余力呀。如果能把缓存用好，那么就把一大半的IO问题解决掉了。
IO往往会成为程序的瓶颈，因此，程序员应当时刻的注意，你写的代码是否在进行IO操作，是否可以减少IO操作，等等。
ding
大家都是内存缓存来，缓存去，但是像银行那样的系统，需要高可靠性，安全性，一致性，数据完整性，事务性。 单靠内存缓存还是有很大的风险。
不过网上大多都是WEB2.0的网站，数据的重要性，不是那么重要，如果是像支付宝这样的数据，估计还是需要大量IO。
内存缓存也可以做到安全性，一致性，数据完整性，事务性，这些都不是它的弱项。内存的问题是不能持久，一断电就什么都没了。像linkedin基本上是把所有的数据都放到了内存里，这个不应该再叫做缓存，而是内存数据库，硬盘只是用来做数据持久化用的了。如果能保证硬件的可靠性，能有良好的机制去保证数据同步到硬盘上，那么，linkedin这种方法显然会去得非常大的性能提升。
使用不当的缓存固然问题很多，但是没有缓存那肯定是无法支持那么大的访问量的。
其实什么也没说
什么也没说是什么意思？
缓存不错，还能做到对事务和数据完整性的处理那就堪比数据库了。
瓶颈出来对硬盘的读写I/O上，可以对内存的数据做定时保存操作。或者是关键的数据做保存，当然起一个集群也是不错的呀。