列表頁緩存
大的電商網站頁面一般都是從緩存裡面讀取過來的，頁面更新快的緩存時間比較短。
搜索頁面建議是不加緩存，或者緩存時間極短。因為用戶關鍵詞很難確定，或許高頻詞會緩存一些，這些就得看網站的部署策略了，緩存策略只是解決了資料庫訪問的壓力
除了頁面緩存之外，資料庫還需要定時更新索引，索引的更新才是決定頁面最終命中效果的關鍵，大的電商網站索引創建會很耗時，所以需要相對較長的時間才會更新一下索引系統
⑵ 谷歌瀏覽器怎麼查看緩存
谷歌瀏覽器查看緩存步驟如下：
1、在電腦桌面上面點擊Chrome圖標，啟動瀏覽器。
⑶ 資料庫緩存依賴可以用在列表的分頁上嗎
一種是使用本地緩存、另一種是分級緩存。這里談一談原設計的缺陷，分級緩存中我提出來通過確定兩個不同size的緩存塊來緩存兩種級別的數據，這里帶來一些問題：size的大小難以確定、為了避免邊界問題大緩存數據包含了小緩存數據這就帶來了緩存數據的冗餘（這背離了我們設計的初衷）。針對這些問題我們又在原有基礎上結合了應用場景的特殊性修改分級緩存為分頁緩存（因為對數據列表的訪問往往都是伴隨分頁需求的），將資料庫中原始數據中較常使用部分按照固定大小的頁進行緩存，服務端根據客戶端分頁的數據請求到相應的緩存頁內查找數據進行填充。採用分頁緩存一方面解決了緩存數據冗餘的問題，也不用關注分級的邊界，雖然相比分級緩存，分頁的內容要零散一些，但是總體上而言靈活性要更高。這里談談為什麼採用固定大小頁進行緩存而不是按照客戶端分頁請求來緩存結果？如果服務端根據客戶端分頁請求進行緩存這種耦合關系會導致緩存命中率的下、降性能降低，特別是多類型客戶端就更糟糕了。按照固定大小頁進行緩存類似與MVC模式中將處理邏輯與顯示邏輯解耦的思想，服務端的緩存不要依賴客戶端，一方面提高了緩存命中率同時也為緩存清理提供了遍歷。
⑷ 如何使用緩存
緩存是分層次的，下面是計算機緩存山：
cpu緩存策略：
寄存器中計算數據，而數據存儲在內存中，由於cpu和內存之間的性能逐漸增大，系統設計者在cpu和內存之間插入了3層的高速緩存。高速緩存有三個層級，就是整個計算機緩存系統的一個小縮影。