影院平台搭建 - （7）读多写少数据的缓存

在影院开发的过程中，为了实现多级不完全树的分类结构，在算法中使用了递归来降低算法复杂度，但取而代之的是对数据库的频繁读写。于是对这部分数据进行缓存就十分必要了。

这部分数据的特点是基本上没有写的操作（update, insert, delete），99%都是读（select）。针对这个特点，可以把数据放入内存中进行memcache。

想到这里，很自然的就会想到几个非常常见的工具：apc，memcache，eAccelerator，File Cache，还有MySQL的内存表。

国外有人比较过这几类的性能，大体是直接数组操作>eAcclerator>apc>File Cache>memcache，MySQL的内存表没测试，而且由于不好控制expire，所以放弃。

在QQ上和zhangsilly就这个问题进行了讨论，觉得apc和eAccelerator的shm接口并不够稳定，存在coredump的可能性，而File Cache有OS specific的问题（性能因文件系统和操作系统而异）。

然后zhangsilly提出可以eAcclerator和file cache结合的做法：

把需要缓存的数据量存储为数组，然后用var_export放到一个php文件里，使用的时候再include进来，这样eAcclerator就可以对这个文件进行优化处理了。而且由于是eAcclerator自己处理，coredump的可能性会小很多（内存不够eAccelerator会自动释放），这样同时兼顾了性能和稳定性。

这是一个很小的技巧，但是相信在实际中是存在很多这样读多写少的地方的，php的话可以考虑采用我这个方法，不过需要注意的是数据量不能一次存放太大，默认eAcclerator对1M以上的文件是不处理的，而且1M的文件本身也很吃内存了。可以考虑对数据进行分析拆分，找出最常用的部分再如此处理。

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