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在适当的条件下，可以将 ADO 记录集本身缓存在 Application 或 Session 作用域中。有两个警告：
必须将 ADO 标记为自由线程
必须使用断开连接的记录集。
假如不能保证满足这两个要求，则不要缓存 ADO 记录集。在下面的“非灵敏组件”和“不要缓存连接”技巧中，我们将讨论将 COM 对象存储在 Application 或 Session 作用域中的危险性。
当您将数据存储在 Application 或 Session 作用域时，数据将保留在那里，直到您以编程方式改变它、Session 过期或 Web 应用程序重新启动为止。假如数据需要更新怎么办？要手工强制对 Application 数据进行更新，您可以访问只有治理员才可访问的 ASP 页来更新数据。或者，您可以通过函数定期自动刷新数据。下面例子存储带有缓存数据的时间戳，并隔一段时间后刷新数据。
<%
' error handing not shown...
Const UPDATE_INTERVAL = 300 ' Refresh interval, in seconds
' Function to return the employment status list
Function GetEmploymentStatusList
UpdateEmploymentStatus
GetEmploymentStatusList = Application(“EmploymentStatusList”)
End Function
' Periodically update the cached data
Sub UpdateEmploymentStatusList
Dim d, strLastUpdate
strLastUpdate = Application(“LastUpdate”)
If (strLastUpdate = ““) Or _
(UPDATE_INTERVAL < DateDiff(“s”, strLastUpdate, Now)) Then
' Note: two or more calls might get in here. This is okay and will simply
' result in a few unnecessary fetches (there is a workaround for this)
' FetchEmploymentStatusList function (not shown)
' fetches data from DB, returns an Array
d = FetchEmploymentStatusList()
' Update the Application object. Use Application.Lock()
' to ensure consistent data
Application.Lock
Application(“EmploymentStatusList”) = Events
Application(“LastUpdate”) = CStr(Now)
Application.Unlock
End If
End Sub
请参见 World's Fastest ListBox with Application Data，上面还有一个例子。
要知道在 Session 或 Application 对象中缓存大的数组不是一个好的做法。在访问数组的任何元素之前，脚本语言的语法要求必须临时复制整个数组。例如，假如将由字符串组成的有 100,000 个元素的数组（该数组将美国邮政编码映射到当地的气象站）缓存在 Application 对象中，ASP 必须先将所有的 100,000 个气象站复制到临时数组中，然后才能提取一个字符串。在这种情况下，用自定义方法建立一个自定义组件来存储气象站 - 或使用一个词典组件会更好。
再警告大家一下，不要将婴儿与洗澡水一起倒掉：数组能快速查寻和存储在内存中是邻近的要害数据对。索引一个词典比索引一个数组要慢得多。应针对您的实际情况，选择提供最佳性能的数据结构。
技巧 3：将数据和 HTML 缓存在 Web 服务器的磁盘上
有时，数据可能太多，无法都缓存在内存中。“太多”只是一个说法，这要看您想消耗多少内存，以及需缓存的项目数和检索这些项目的频率。在任何情况下，假如数据太多而无法都缓存在内存中，则考虑将数据以文本或 XML 文件缓存在 Web 服务器的硬盘上。可以同时将数据缓存在磁盘和内存中，为您的站点建立最适宜的缓存策略。
注重当测量单个 ASP 页的性能时，检索磁盘上的数据可能不一定要比从数据库检索数据更快。但缓存会降低数据库和网络上的负载。在高负载的情况下，这样做可大大改善总体吞吐量。当缓存开销很大的查询结果（如多表联接或复合存储过程）或大的结果集时，这是非常有效的。与往常一样，要测试一下几种方案的优劣。
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