class ArticlesController
 def show
  @article = Article.find(params[:id])
  fresh_when :last_modified => @article.updated_at.utc, :etag => @article
 end
end

  fresh_when :etag => [@article.cache_key, current_user.id]
  fresh_when :etag => [@article.cache_key, current_user_favorited]

  //ngx_http_clear_etag(r); 

  config.middleware.use Rack::Deflater

curl -v http://localhost:3000/articles/1
< Etag: "bf328447bcb2b8706193a50962035619"
< X-Runtime: 0.286958
curl -v http://localhost:3000/articles/1 --header 'If-None-Match: "bf328447bcb2b8706193a50962035619"'
< X-Runtime: 0.293798
用fresh_when：

 
curl -v http://localhost:3000/articles/1 --header 'If-None-Match: "bf328447bcb2b8706193a50962035619"'
< X-Runtime: 0.033884

class CategoriesController < ActionController::Base
 after_filter :generate_static_file, :only => [:index]

 def index
  @categories = Category.all
 end

 def generate_static_file
  File.open(Rails.root.join('public', 'categories'), 'w') do |f|
   f.write response.body
  end
 end
end

class Category < ActiveRecord::Base
 after_save :delete_static_file
 after_destroy :delete_static_file

 def delete_static_file
  File.delete Rails.root.join('public', 'categories')
 end
end

class CategoriesController < ActionController::Base
 caches_page :index

 def update
  #...
  expire_page action: 'index'
 end
end

 upstream redis {
  server redis_server_ip:6379;
 }

 upstream ruby_backend {
  server unicorn_server_ip1 fail_timeout=0;
  server unicorn_server_ip2 fail_timeout=0;
 }

 location /categories {
  set $redis_key $uri;
  default_type  text/html;
  redis_pass redis;
  error_page 404 = @httpapp;
 }

 location @httpapp {
  proxy_pass http://ruby_backend;
 }

 redis_cache.set('categories', response.body)
 redis_cache.del('categories')

 redis_cache.setex('categories', 3.hours.to_i, response.body)

class CategoriesController
 caches_action :index, :expires_in => 1.day, :cache_path => proc {"categories/index/#{params[:page].to_i}"}
end

class ArticlesController
 caches_action :index, :expires_in => 8.hours, :if => proc {request.format.rss"htmlcode">

class HomeController
 caches_action :index, :expires_in => 3.hours, :if => proc {!user_signed_in"htmlcode">

- if advert = Advert.where(:name => request.controller_name + request.action_name, :enable => true).first
 div.ad
  = advert.content



加了片段缓存以后，就可以少去这个查询：


- cache "adverts/#{request.controller_name}/#{request.action_name}", :expires_in => 1.day do
 - if advert = Advert.where(:name => request.controller_name + request.action_name, :enable => true).first
  div.ad
   = advert.content



场景2：阅读文章，文章的内容可能比较长时间都不会改变，经常变化可能是文章评论，就可以对文章主体部分加上片段缓存：


- cache "articles/#{@article.id}/#{@article.updated_at.to_i}" do
 div.article
  = @article.content.markdown2html



节约了生成markdown语法转换到html时间，这里用文章最后更新时间作为cache key的一部分，文章内容如果有改变，缓存自动失效，默认activerecord的cache_key方法也是用updated_at，你也可以加入更多的参数，比如article上有评论数的counter cache，更新评论数的时候不会更新文章时间，可以将这个counter也加入到key的一部分
场景3：复杂页面结构的生成

数据结构比较复杂的页面，在生成的时候避免不了大量的查询和html渲染，用片段缓存，可以将这部分时间大大地节约，以我们网站游记页面http://chanyouji.com/trips/109123（请允许小小地打个广告，带点流量）来说：

需要获取天气数据，照片数据，文本数据等，同时还要生成meta，keyword等seo数据，而这些内容又是和其他动态内容交叉，片段缓存就可以分开多个：


- cache "trips/show/seo/#{@trip.fragment_cache_key}", :expires_in => 1.day do
 title #{trip_name @trip}
 meta name="description" content="..."
 meta name="keywords" content="..."

body
 div
  ...
- cache "trips/show/viewer/#{@trip.fragment_cache_key}", :expires_in => 1.day do
 - @trip.eager_load_all



小贴士，我在trip对象里面加了一个eager_load_all方法，缓存没有命中的时候，查询的时候避免出现n+1问题：


 def eager_load_all
  ActiveRecord::Associations::Preloader.new([self], {:trip_days => [:weather_station_data, :nodes => [:entry, :notes => [:photo, :video, :audio]]]}).run
 end




小技巧1：带条件的片段缓存

和caches_action不同，rails自带的片段缓存是不支持条件的，比如说我们想未登陆用户给他用片段缓存，而登陆用户不使用，写起来就很麻烦，我们可以改写一下helper就可以了：


 def cache_if (condition, name = {}, cache_options = {}, &block)
  if condition
   cache(name, cache_options, &block)
  else
   yield
  end
 end

- cache_if !user_signed_in"xxx", :expires_in => 1.day do



小技巧2：关联对象的自动更新

常使用对象update_at时间戳来作为cache key，可以在关联对象上加上touch选项，自动更新关联对象时间戳，比如我们可以在更新或者删除文章评论的时候，自动个更新：


class Article
 has_many :comments
end

class Comment
 belongs_to :article, :touch => true
end



5. 数据查询缓存
通常来说web应用性能瓶颈都出现在DB IO上，做好数据查询缓存，减少数据库的查询次数，可以极大提高整体响应时间。

数据查询缓存分2种：

A. 同一个请求周期内的缓存

举一个显示文章列表的例子，输出文章标题和文章类别，对应代码如下


# controller
 def index
  @articles = Article.first(10)
 end

# view
- @articles.each do |article|
 h1 = article.name
 span = article.category.name



会发生10条类似的sql查询：


SELECT `categories`.* FROM `categories` WHERE `categories`.`id` = "https://github.com/rails/rails/blob/master/activerecord/lib/active_record/connection_adapters/abstract/query_cache.rb">https://github.com/rails/rails/blob/master/activerecord/lib/active_record/connection_adapters/abstract/query_cache.rb），在同一个请求周期内，如果没有update/delete/insert的操作，会对相同的sql查询进行缓存，如果文章类别都是相同的话，真正去查询数据库只会有1次。

如果文章类别都不一样，就会出现N+1查询问题（常见的性能瓶颈），rails推荐的解决方法是用Eager Loading Associations (http://guides.rubyonrails.org/active_record_querying.html#eager-loading-associations)
 


 def index
  @articles = Article.includes(:category).first(10)
 end



查询语句会变成


SELECT `categories`.* FROM `categories` WHERE `categories`.`id` in ("https://github.com/Shopify/identity_cache">https://github.com/Shopify/identity_cache)



class User < ActiveRecord::Base
 include IdentityCache
end

class Article < ActiveRecord::Base
 include IdentityCache
 cached_belongs_to :user
end

# 都会命中缓存

User.fetch(1)
Article.find(2).user



这个gem的优点是代码实现简单，cache设置灵活，也方便扩展，缺点是需要用不同的查询方法名（fetch），以及额外的关系定义。
如果想在无数据缓存的应用无缝加入缓存功能，推荐@hooopo做的second_level_cache (https://github.com/hooopo/second_level_cache) 。


class User < ActiveRecord::Base
 acts_as_cached(:version => 1, :expires_in => 1.week)
end



#还是使用find方法，就会命中缓存
User.find(1)

#无需额外用不一样的belongs_to定义

Article.find(2).user

实现原理是扩展了active record底层arel sql ast处理 （https://github.com/hooopo/second_level_cache/blob/master/lib/second_level_cache/arel/wheres.rb）

它的优点是无缝接入，缺点是扩展比较困难，对于只获取少量字段的查询无法缓存。
6. 数据库缓存
编辑中
这6种缓存，分布在客户端到服务器端不同的位置，所能够节约的时间也正好从多到少依次排列。

                                
                                

                                    Nginx,Rails,Mysql,Redis,cache 
                                
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