Lua-Resty-Mlcache 使用教程
2024-08-19 19:11:59作者:段琳惟
项目介绍
Lua-Resty-Mlcache 是一个为 OpenResty 设计的分层缓存库。它结合了 lua_shared_dict API 和 lua-resty-lrucache 的强大功能,提供了一个极其高效和灵活的缓存解决方案。该库支持缓存和负缓存(negative caching),内置互斥锁(mutex)防止缓存击穿,以及跨工作进程的通信机制,以便在缓存失效时更新 L1 缓存。
项目快速启动
安装
首先,确保你已经安装了 LuaRocks。然后使用以下命令安装 Lua-Resty-Mlcache:
luarocks install lua-resty-mlcache
配置和使用
在你的 Nginx 配置文件中,添加以下配置:
http {
lua_shared_dict cache_dict 1m;
lua_code_cache on;
init_by_lua_block {
local mlcache = require "resty.mlcache"
local cache, err = mlcache.new("my_cache", "cache_dict", {
lru_size = 500, -- L1 缓存大小
ttl = 3600, -- 缓存有效期 1 小时
neg_ttl = 30 -- 负缓存有效期 30 秒
})
if not cache then
error("failed to create mlcache: " .. err)
end
_G.cache = cache -- 将缓存实例全局化,方便使用
}
server {
listen 8080;
location / {
content_by_lua_block {
local function callback(username)
return db:get_user(username) -- 从数据库获取用户信息
end
local value, err = cache:get("user_key", { callback = callback })
if err then
ngx.say("Error: ", err)
else
ngx.say("Value: ", value)
end
}
}
}
}
应用案例和最佳实践
应用案例
Lua-Resty-Mlcache 适用于需要高性能缓存解决方案的场景,例如:
- API 网关缓存:在 API 网关中缓存频繁访问的数据,减少后端服务的负载。
- 动态配置缓存:缓存动态配置数据,减少对配置管理服务的频繁访问。
最佳实践
- 合理设置 TTL:根据数据更新的频率合理设置缓存的有效期(TTL),避免缓存数据过时。
- 使用负缓存:对于不存在的数据,使用负缓存可以减少对后端服务的无效请求。
- 监控和调优:定期监控缓存的命中率和性能,根据实际情况调整缓存配置。
典型生态项目
Lua-Resty-Mlcache 可以与以下项目结合使用,以构建更强大的系统:
- OpenResty:作为核心服务器,提供高性能的 Web 服务和 API 网关。
- Lua-Resty-Redis:与 Redis 结合,实现分布式缓存和数据共享。
- Lua-Resty-MySQL:与 MySQL 结合,实现高效的数据访问和缓存。
通过这些项目的结合使用,可以构建出高性能、可扩展的 Web 应用和 API 服务。
登录后查看全文
热门项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00- QQwen3.5-397B-A17BQwen3.5 实现了重大飞跃,整合了多模态学习、架构效率、强化学习规模以及全球可访问性等方面的突破性进展,旨在为开发者和企业赋予前所未有的能力与效率。Jinja00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
ruoyi-plus-soybeanRuoYi-Plus-Soybean 是一个现代化的企业级多租户管理系统,它结合了 RuoYi-Vue-Plus 的强大后端功能和 Soybean Admin 的现代化前端特性,为开发者提供了完整的企业管理解决方案。Vue06- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
572
3.85 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
388
459
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
894
682
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
354
213
昇腾LLM分布式训练框架
Python
120
146
暂无简介
Dart
807
198
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
68
20
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.38 K
781