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-5.1GLM-5.1是智谱迄今最智能的旗舰模型,也是目前全球最强的开源模型。GLM-5.1大大提高了代码能力,在完成长程任务方面提升尤为显著。和此前分钟级交互的模型不同,它能够在一次任务中独立、持续工作超过8小时,期间自主规划、执行、自我进化,最终交付完整的工程级成果。Jinja00
MiniMax-M2.7MiniMax-M2.7 是我们首个深度参与自身进化过程的模型。M2.7 具备构建复杂智能体应用框架的能力,能够借助智能体团队、复杂技能以及动态工具搜索,完成高度精细的生产力任务。Python00- 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
HY-Embodied-0.5这是一套专为现实世界具身智能打造的基础模型。该系列模型采用创新的混合Transformer(Mixture-of-Transformers, MoT) 架构,通过潜在令牌实现模态特异性计算,显著提升了细粒度感知能力。Jinja00
LongCat-AudioDiT-1BLongCat-AudioDiT 是一款基于扩散模型的文本转语音(TTS)模型,代表了当前该领域的最高水平(SOTA),它直接在波形潜空间中进行操作。00
ERNIE-ImageERNIE-Image 是由百度 ERNIE-Image 团队开发的开源文本到图像生成模型。它基于单流扩散 Transformer(DiT)构建,并配备了轻量级的提示增强器,可将用户的简短输入扩展为更丰富的结构化描述。凭借仅 80 亿的 DiT 参数,它在开源文本到图像模型中达到了最先进的性能。该模型的设计不仅追求强大的视觉质量,还注重实际生成场景中的可控性,在这些场景中,准确的内容呈现与美观同等重要。特别是,ERNIE-Image 在复杂指令遵循、文本渲染和结构化图像生成方面表现出色,使其非常适合商业海报、漫画、多格布局以及其他需要兼具视觉质量和精确控制的内容创作任务。它还支持广泛的视觉风格,包括写实摄影、设计导向图像以及更多风格化的美学输出。Jinja00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
668
4.3 K
deepin linux kernel
C
28
16
Ascend Extension for PyTorch
Python
511
621
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
398
297
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++
943
878
🎉 (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
1.56 K
904
暂无简介
Dart
917
222
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.07 K
558
昇腾LLM分布式训练框架
Python
142
169
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
163
924