⑴ CPU的缓存有什么用为什么缓存大的运算速度快

缓存是CPU的一部分，它存在于CPU中 CPU存取数据的速度非常的快，一秒钟能够存取、处理十亿条指令和数据（术语：CPU主频1G），而内存就慢很多，快的内存能够达到几十兆就不错了，可见两者的速度差异是多么的大。 存是为了解决CPU速度和内存速度的速度差异问题 内存中被CPU访问最频繁的数据和指令被复制入CPU中的缓存，这样CPU就可以不经常到象“蜗牛”一样慢的内存中去取数据了，CPU只要到缓存中去取就行了，而缓存的速度要比内存快很多。 缓存大小也是CPU的重要指标之一，而且缓存的结构和大小对CPU速度的影响非常大，CPU内缓存的运行频率极高，一般是和处理器同频运作，工作效率远远大于系统内存和硬盘。实际工作时，CPU往往需要重复读取同样的数据块，而缓存容量的增大，可以大幅度提升CPU内部读取数据的命中率，而不用再到内存或者硬盘上寻找，以此提高系统性能。但是由于CPU芯片面积和成本的因素来考虑，缓存都很小。 L1 Cache(一级缓存)是CPU第一层高速缓存，分为数据缓存和指令缓存。内置的L1高速缓存的容量和结构对CPU的性能影响较大，不过高速缓冲存储器均由静态RAM组成，结构较复杂，在CPU管芯面积不能太大的情况下，L1级高速缓存的容量不可能做得太大。一般服务器CPU的L1缓存的容量通常在32—256KB。Pc235.com L2 Cache(二级缓存)是CPU的第二层高速缓存，分内部和外部两种芯片。内部的芯片二级缓存运行速度与主频相同，而外部的二级缓存则只有主频的一半。L2高速缓存容量也会影响CPU的性能，原则是越大越好，现在家庭用CPU容量最大的是512KB，而服务器和工作站上用CPU的L2高速缓存更高达256-1MB，有的高达2MB或者3MB。 L3 Cache(三级缓存)，分为两种，早期的是外置，现在的都是内置的。而它的实际作用即是，L3缓存的应用可以进一步降低内存延迟，同时提升大数据量计算时处理器的性能。降低内存延迟和提升大数据量计算能力对游戏都很有帮助。而在服务器领域增加L3缓存在性能方面仍然有显著的提升。比方具有较大L3缓存的配置利用物理内存会更有效，故它比较慢的磁盘I/O子系统可以处理更多的数据请求。具有较大L3缓存的处理器提供更有效的文件系统缓存行为及较短消息和处理器队列长度。 其实最早的L3缓存被应用在AMD发布的K6-III处理器上，当时的L3缓存受限于制造工艺，并没有被集成进芯片内部，而是集成在主板上。在只能够和系统总线频率同步的L3缓存同主内存其实差不了多少。后来使用L3缓存的是英特尔为服务器市场所推出的Itanium处理器。接着就是P4EE和至强MP。Intel还打算推出一款9MB L3缓存的Itanium2处理器，和以后24MB L3缓存的双核心Itanium2处理器。 但基本上L3缓存对处理器的性能提高显得不是很重要，比方配备1MB L3缓存的Xeon MP处理器却仍然不是Opteron的对手，由此可见前端总线的增加，要比缓存增加带来更有效的性能提升。

⑵ javaweb项目s2sh框架怎么提高hibernate的运行效率 （大数据量）怎么配置缓存，急求。谢谢。

你好
Hibernate的缓存分为：
一级缓存：在Session级别的，在Session关闭的时候，一级缓存就失效了。
二级缓存：在SessionFactory级别的，它可以使用不同的缓存实现，如EhCache、JBossCache、OsCache等。
缓存的注释写法如下，加在Entity的java类上：
@Cache(usage = CacheConcurrencyStrategy.NONSTRICT_READ_WRITE)
缓存的方式有四种，分别为：
CacheConcurrencyStrategy.NONE
CacheConcurrencyStrategy.READ_ONLY，只读模式，在此模式下，如果对数据进行更新操作，会有异常；
CacheConcurrencyStrategy.READ_WRITE，读写模式在更新缓存的时候会把缓存里面的数据换成一个锁，其它事务如果去取相应的缓存数据，发现被锁了，直接就去数据库查询；
CacheConcurrencyStrategy.NONSTRICT_READ_WRITE，不严格的读写模式则不会的缓存数据加锁；
CacheConcurrencyStrategy.TRANSACTIONAL，事务模式指缓存支持事务，当事务回滚时，缓存也能回滚，只支持JTA环境。
另外还有如下注意事项：
1、查询缓存需要在Query的相应方法执行前加上这么一句：
query.setCacheable(true);
在使用Hibernate时，获得的query有setCacheable方法，可以设置使用缓存，但当使用JPA时，javax.persistence.Query并没有setCacheable方法，此时如果JPA的实现是Hibernate时，可以将其进行如下转化，再调用setCacheable方法（如果JPA的实现是其它ORMAP框架，就不知道怎么做了）。
if (query instanceof org.hibernate.ejb.QueryImpl) {
((org.hibernate.ejb.QueryImpl) query).getHibernateQuery().setCacheable(true);
}
2、还有就是查询缓存的查询执行后，会将查询结果放入二级缓存中，但是放入的形式是以ID为Key，实例作为一个Value。
3、hibernate的配置文件中需加入如下信息：

<property name="hibernate.cache.provider_class" value="org.hibernate.cache.EhCacheProvider" />
<property name="hibernate.cache.use_second_level_cache" value="true" />
<property name="hibernate.cache.use_query_cache" value="true" />

希望对你有帮助

⑶ 大量数据能缓存到redis里面吗

不适合引子：

    在大数据时代，总希望存在一个Key-value存储机制，像HashMap一样在内存中处理大量（千万数量级）的key-value对，以便提高数据查找、修改速度。

    所以，我们会想到，Memcached和Redis这两个NoSQL数据库（严格来讲二者都不可以算作数据库）。

    1、Memcached是一个cache机制，当内存不足时会采用LRU机制，替换出陈旧数据，因此他不能保证我们的数据像在HashMap中一样不丢失，且没有数据持久化机制；

    2、Redis克服了这一缺点，采取磁盘存储机制实现数据持久化。但是，当数据量达到1千万左右时，由于内存中不能存储如此大量数目的数据，频繁同磁盘进行数据交换，导致数据查询、存储性能的急剧下降，将导致服务不可用。

     结论：当前还没有好的产品可以实现key-value保证数据完整性，千万级条数量级的，高效存储和查询支持产品。

     附录一：如下是转自其它网友的测试数据：

     附录二：memcached 和redis的比较，和各自用途

附录一：

从图中可以猜测到还会有Redis 2.2.1 的测试，相同的测试环境，1K的数据量，使用ServiceStack.Redis客户端进行如下测试：

1) Set操作

2) Get操作

3) Del操作

每一套测试分别使用三个配置进行测试：

1) 绿色线条的是开启Dump方式的持久化，5分钟持久化一次

2) 蓝色线条是开启AOF方式的持久化，每秒写入磁盘一次

3) 红色线条是关闭任何的持久化方式

对于每一个配置都使用相同的其他配置：

1) 开启VM 最大内存10GB(128字节一

⑷ java遍历大数据量比较一个内容，怎样写效率会快点

我觉得比较靠谱的就是先对大数据量的数据进行索引，缩小比较的范围，比如原来可能是:
1,2,3,4,5,6,7,8,9,10...
这是原始数据，那么我们可以做索引（当然不同的数据索引方式要重新设计合理的索引方案）
比如
1-5: [1,2,3,4,5]
6-10: [6,7,8,9,10]
.....
此时需要比较2， 直接定位到了 1-5的索引，那么我们的比较次数就变少了，大概就是这个思想，缩小比较范围

⑸ java 临时缓存大数据，有什么好的框架吗

什么缓存啊，做的什么项目，要缓存什么东西，直接放到session里？放到redis上

⑹ 如果在数据库中有大数据量，而我们用分页存储过程，怎么样才能效率高

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--关于分页储存的效率问题
--5个存储过程都是采用不同的方式
--------------------------------
------------------------------------------
--利用select top 和select not in进行分页--
------------------------------------------
create procere proc_paged_with_notin --利用select top and select not in
(
@pageIndex int, --页索引
@pageSize int --每页记录数
)
as
begin
set nocount on;
declare @timediff datetime --耗时
declare @sql nvarchar(500)
select @timediff=Getdate()
set @sql='select top '+str(@pageSize)+' * from tb_TestTable where(ID not in(select top '+str(@pageSize*@pageIndex)+' id from tb_TestTable order by ID ASC)) order by ID'
execute(@sql) --因select top后不支技直接接参数，所以写成了字符串@sql
select datediff(ms,@timediff,GetDate()) as 耗时
set nocount off;
endexec proc_paged_with_notin 10000,10
--------------------------------------
--利用select top 和 select max(列键)--
--------------------------------------
create procere proc_paged_with_selectMax --利用select top and select max(列)
(
@pageIndex int, --页索引
@pageSize int --页记录数
)
as
begin
set nocount on;
declare @timediff datetime
declare @sql nvarchar(500)
select @timediff=Getdate()
set @sql='select top '+str(@pageSize)+' * From tb_TestTable where(ID>(select max(id) From (select top '+str(@pageSize*@pageIndex)+' id From tb_TestTable order by ID) as TempTable)) order by ID'
execute(@sql)
select datediff(ms,@timediff,GetDate()) as 耗时
set nocount off;
end--------------------------------------------------------
--利用select top和中间变量--此方法因网上有人说效果最佳--
--------------------------------------------------------
create procere proc_paged_with_Midvar --利用ID>最大ID值和中间变量
(
@pageIndex int,
@pageSize int
)
as
declare @count int
declare @ID int
declare @timediff datetime
declare @sql nvarchar(500)
begin
set nocount on;
select @count=0,@ID=0,@timediff=getdate()
select @count=@count+1,@ID=case when @count<=@pageSize*@pageIndex then ID else @ID end from tb_testTable order by id
set @sql='select top '+str(@pageSize)+' * from tb_testTable where ID>'+str(@ID)
execute(@sql)
select datediff(ms,@timediff,getdate()) as 耗时
set nocount off;
end
---------------------------------------------------------------------------------------
--利用Row_number() 此方法为SQL server 2005中新的方法,利用Row_number()给数据行加上索引--
---------------------------------------------------------------------------------------
create procere proc_paged_with_Rownumber --利用SQL 2005中的Row_number()
(
@pageIndex int,
@pageSize int
)
as
declare @timediff datetime
begin
set nocount on;
select @timediff=getdate()
select * from (select *,Row_number() over(order by ID asc) as IDRank from tb_testTable) as IDWithRowNumber where IDRank>@pageSize*@pageIndex and IDRank<@pageSize*(@pageIndex+1)
select datediff(ms,@timediff,getdate()) as 耗时
set nocount off;
end
--------------------------
--利用临时表及Row_number--
--------------------------
create procere proc_CTE --利用临时表及Row_number
(
@pageIndex int, --页索引
@pageSize int --页记录数
)
as
set nocount on;
declare @ctestr nvarchar(400)
declare @strSql nvarchar(400)
declare @datediff datetime
begin
select @datediff=GetDate()
set @ctestr='with Table_CTE as
(select ceiling((Row_number() over(order by ID ASC))/'+str(@pageSize)+') as page_num,* from tb_TestTable)';
set @strSql=@ctestr+' select * From Table_CTE where page_num='+str(@pageIndex)
end
begin
execute sp_executesql @strSql
select datediff(ms,@datediff,GetDate())
set nocount off;
end
我们分别在每页10条数据的情况下在第2页，第1000页，第10000页，第100000页，第199999页进行测试，耗时单位：ms 每页测试5次取其平均值 存过第2页耗时第1000页耗时第10000页耗时第100000页耗时第199999页耗时效率排行1用not in0ms16ms47ms475ms953ms32用select max5ms16ms35ms325ms623ms13中间变量_number0ms0ms34ms365ms710ms24临时表780ms796ms798ms780ms805ms4正好我正在研究这个问题 给大家分享

⑺ 有一个大数据量的ip库，用什么数据结构存储效率比较高

有很多个ip地址 采用什么数据结构存储 可以快速的查询 内存有限
哈希表是可以的
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⑻ 硬盘同为8M缓存传输速率一个是150M/s 一个是300m/s，性能差别

差不多，硬盘实际读写50-80M/S;总线口加大只在大数据繁忙时有用，一般应用可以

⑼ oracle 大数据量查询效率问题

如果这张表非常大，而这条语句又必须频繁执行，那么要考虑给time字段加索引以提高速度。SQL语句本身没有问题。

补充：abingpow的答案是错误的，楼主的问题是“oracle 大数据量查询效率问题”，而“top 100”是微软的SQL-Server的写法。Oracle中取前100行是利用隐含字段rownum，例如：
select * from tablename where rownum<101 order by time desc