前面说到，Twitter业务的核心有两个，用户和短信(Tweet)。围绕这两个核心，数据库中存放着若干表，其中最重要的有三个，如下所示。这 三个表的设置，是旁观者的猜测，不一定与Twitter的设置完全一致。但是万变不离其宗，相信即便有所不同，也不会本质区别。
1. 用户表：用户ID，姓名，登录名和密码，状态（在线与否）。
2. 短信表：短信ID，作者ID，正文（定长，140字），时间戳。
3. 用户关系表，记录追与被追的关系：用户ID，他追的用户IDs (Following)，追他的用户IDs (Be followed)。
有没有必要把这几个核心的数据库表统统存放到缓存中去？Twitter的做法是把这些表拆解，把其中读写最频繁的列放进缓存。
1. Vector Cache and Row Cache
具体来说，Twitter工程师认为最重要的列是IDs。即新发表的短信的IDs，以及被频繁阅读的热门短信的IDs，相关作者的IDs，以及订阅 这些作者的读者的IDs。把这些IDs存放进缓存 (Stores arrays of tweet pkeys [14])。在Twitter文献中，把存放这些IDs的缓存空间，称为Vector Cache [14]。
Twitter工程师认为，读取最频繁的内容是这些IDs，而短信的正文在其次。所以他们决定，在优先保证Vector Cache所需资源的前提下，其次重要的工作才是设立Row Cache，用于存放短信正文。
命中率(Hit Rate or Hit Ratio)是测量缓存效果的最重要指标。如果一个或者多个用户读取100条内容，其中99条内容存放在缓存中，那么缓存的命中率就是99%。命中率越 高，说明缓存的贡献越大。
设立Vector Cache和Row Cache后，观测实际运行的结果，发现Vector Cache的命中率是99%，而Row Cache的命中率是95%，证实了Twitter工程师早先押注的，先IDs后正文的判断。
Vector Cache和Row Cache，使用的工具都是开源的MemCached [15]。
2. Fragment Cache and Page Cache
前文说到，访问Twitter网站的，不仅仅是浏览器，而且还有手机，还有像QQ那样的电脑桌面工具，另外还有各式各样的网站插件，以便把其它网站 联系到Twitter.com上来[12]。接待这两类用户的，是以Apache Web Server为门户的Web通道，以及被称为“API”的通道。其中API通道受理的流量占总流量的80%-90% [16]。
所以，继Vector Cache和Row Cache以后，Twitter工程师们把进一步建筑缓存的工作，重点放在如何提高API通道的反应速度上。
读者页面的主体，显示的是一条又一条短信。不妨把整个页面分割成若干局部，每个局部对应一条短信。所谓Fragment，就是指页面的局部。除短信 外，其它内容例如Twitter logo等等，也是Fragment。如果一个作者拥有众多读者，那么缓存这个作者写的短信的布局页面(Fragment)，就可以提高网站整体的读取效 率。这就是Fragment Cache的使命。
对于一些人气很旺的作者，读者们不仅会读他写的短信，而且会访问他的主页，所以，也有必要缓存这些人气作者的个人主页。这就是Page Cache的使命。
Fragment Cache和Page Cache，使用的工具也是MemCached。
观测实际运行的结果，Fragment Cache的命中率高达95%，而Page Cache的命中率只有40%。虽然Page Cache的命中率低，但是它的内容是整个个人主页，所以占用的空间却不小。为了防止Page Cache争夺Fragment Cache的空间，在物理部署时，Twitter工程师们把Page Cache分离到不同的机器上去。
3. HTTP Accelerator
解决了API通道的缓存问题，接下去Twitter工程师们着手处理Web通道的缓存问题。经过分析，他们认为Web通道的压力，主要来自于搜索。 尤其是面临突发事件时，读者们会搜索相关短信，而不理会这些短信的作者，是不是自己“追”的那些作者。
要降低搜索的压力，不妨把搜索关键词，及其对应的搜索结果，缓存起来。Twitter工程师们使用的缓存工具，是开源项目Varnish [18]。
比较有趣的事情是，通常把Varnish部署在Web Server之外，面向Internet的位置。这样，当用户访问网站时，实际上先访问Varnish，读取所需内容。只有在Varnish没有缓存相应 内容时，用户请求才被转发到Web Server上去。而Twitter的部署，却是把Varnish放在Apache Web Server内侧[19]。原因是Twitter的工程师们觉得Varnish的操作比较复杂，为了降低Varnish崩溃造成整个网站瘫痪的可能性，他 们便采取了这种古怪而且保守的部署方式。
Apache Web Server的主要任务，是解析HTTP，以及分发任务。不同的Mongrel Rails Server负责不同的任务，但是绝大多数Mongrel Rails Server，都要与Vector Cache和Row Cache联系，读取数据。Rails Server如何与MemCached联系呢？Twitter工程师们自行开发了一个Rails插件(Gem)，称为CacheMoney。
虽然Twitter没有公开Varnish的命中率是多少，但是[17]声称，使用了Varnish以后，导致整个Twitter.com网站的负 载下降了50%，参见Figure 3.