什么是Cache Wiki上说：a cache is a component that stores data so future requests for that data can be served faster 在绝大多数服务器框架中，就是用内存代替数据库，以达到提高速度的目的。 Cache hit rate 你不可能无限制地把所有数据都写入cache中，cache system总会把一些数据丢弃。当一个"读"操作访问了不在cache中的数据，会产生一次backend storage读，以及一次cache"写"（写回cache），我们称之为cache miss。显然，一个cache miss会比直接访问backend storage有更大的开销。因此一个成熟的cache系统，应该极大地降低cache miss，保持cache hit在90%，甚至更高。 Glow Cache 概括 不管是write-through还是write-back，任何一次"写"操作，都会更新cache。而cache的目的，是提高"读"操作的速度。细心的读者或许会发现，这其中有一些逻辑上的问题：如果"写"完的数据，不再被"读"，不是白写了？ 的确。如果"写"操作和"读"操作相对平衡，那这样的设计将会有比较好的效果。因为cache system会定期把数据丢弃。如果"写"进cache的数据，有90%在被cache丢弃前就被"读"过，那么hit rate就有90%。但实际生产环境中，我们发现，"写"操作和"读"操作并不平衡： 在用户记录健康信息的时候，"读"操作远远低于"写"操作，而"写"进cache的数据，一部分会被马上"读"到，另一部分不会被马上"读"到。 而在用户浏览论坛的时候，"读"操作则远远高于"写"操作，并且"读"操作请求的数据，大部分都不是刚被"写"过的。 为了达到90% cache hit rate，提高cache的容量，是一个简单粗暴的方式。这样，"写"进cache的数据，会存留更多的时间，随时准备被"读"。但随着数据量越来越大，经济成本会越来越高，即便一个创业团队能负担的起，也非常不划算——性价比太低。 作为一个服务器构架师，创业公司的程序猿，应该采用最合适的技术框架，即解决问题又节约成本。于是，Glow的cache，是一种结合了write-through和write-
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