引用：
本文的主要內容**於mongodb官方部落格，由nosqlfan補充說明，本文對傳統的分布式cache系統進行了分析，指出了其在快取重建中會對資料庫產生巨大壓力的問題。並分析了mongodb的mmap方案是如何規避這一問題的。
如下圖的架構，在資料庫前端加上分布式的cache（比如我們常用的memcached），讓客戶端在訪問時先查詢cache，cache不命中再讀資料庫並將結構快取在cache中。這是目前比較常用的一種分擔讀壓力的方法。
但是這個方法存在乙個問題，如果前端的cache掛掉，或者比較極端的整個機房斷電了，那麼在機器重啟後，原來cache機器在記憶體中的快取會全部清空，在客戶端訪問過程中，會百分之百的不命中，這樣資料庫會在瞬間接受巨大的讀壓力。
試想如果乙個64gb的快取失效了，在其重建時，假設與資料庫連線的千兆網絡卡，假設其以極限速度100m每秒從資料庫取資料過來重建快取，那麼也需要10分鐘才能建完。更何況這是理想情況，對於客戶端觸發式的隨機快取重建，可能會花掉更長的時間。這還是在資料庫能提供100m每秒的資料讀請求的前提下。
我們經常看到一些**掛掉後又恢復，恢復後又掛掉，如此反覆幾次才能真正恢復，原因就在於其第一次cache倒了，資料庫無法承受相應的讀壓力，在快取重建了一小部分後被壓死。相當於資料庫每重啟一次，可以恢復部分快取，直到快取的非命中率到達資料庫可承受的壓力時，才能夠真正恢復服務。
這個問題可以用一些可以提供持久化功能的快取來實現，比如redis，在未開啟aof的情況下，其定期dump出來的rdb檔案出能自動恢復出絕大部分資料，當然，在有的時候這可能導致快取和資料庫資料不一致的情況，需要根據應用場景選擇性的使用。
上面是對分布式cache的問題，而對於很多資料庫儲存，實際上也幾乎都是將熱資料盡量放在記憶體中的。但很多資料庫在實現上是自己在記憶體中實現了cache機制，這樣在資料庫重啟（非作業系統重啟）時，這些cache可能也就隨之被清空了，對於資料庫來說，也需要重建快取，而資料庫這時所有的操作可能都落在磁碟io上，帶來了同樣的問題。
而mongodb與上面的方式不太一樣，mongodb採用mmap來將資料檔案對映到記憶體中，所以當mongodb重啟時，這些對映的記憶體並不會清掉，因為它們是由作業系統維護的（所以當作業系統重啟時，mongodb才會有相同問題）。相對於其它一些自己維護cache的資料庫，mongodb在重啟後並不需要進行快取重建與預熱。
下面是幾點比較實用的知識：
不可忽略的快取重建
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