以前的设计方案,是我们在数据库中放一个表,用作存储验证登陆成功的用户,并且生成用户TOKEN(令牌) 分布式缓存+集群的解决方案图: 相应的代码: DE层中配置文件: receiveTimeout="00:10:00" sendTimeout="00:01:00" allowCookies="false" bypassProxyOnLocal="false" hostNameComparisonMode="Stron…

HttpRuntime.Cache.Insert("缓存key", "缓存content", null, DateTime.Now.AddMinutes(3), TimeSpan.Zero);//存入本地服务端 string cacheContent = string.Empty; if (HttpRuntime.Cache["缓存key"] == null)//当缓存为空的时候执行的逻辑 { Response.AddHeader("r…

两个Cache 在.NET运用中经常用到缓存(Cache)对象.有HttpContext.Current.Cache以及HttpRuntime.Cache,HttpRuntime.Cache是应用程序级别的,而HttpContext.Current.Cache是针对当前WEB上下文定义的.HttpRuntime下的除了WEB中可以使用外,非WEB程序也可以使用. 1.HttpRuntime.Cache 相当于就是一个缓存具体实现类,这个类虽然被放在了 System.Web 命名空间下了.但是非…

1 分布式缓存 Flink提供了一个分布式缓存,类似于hadoop,可以使用户在并行函数中很方便的读取本地文件,并把它放在taskmanager节点中,防止task重复拉取. 此缓存的工作机制如下:程序注册一个文件或者目录(本地或者远程文件系统,例如hdfs或者s3),通过ExecutionEnvironment注册缓存文件并为它起一个名称.当程序执行,Flink自动将文件或者目录复制到所有taskmanager节点的本地文件系统,仅会执行一次.用户可以通过这个指定的名称查找文件或者目录,然后从…

1. 单层分布式cache. 如memcache. 2. 多层分布式cache. 服务端和调用者本地都存放cache, 使用udp组播解决cache同步更新问题,但不可靠. 3. 改进的多层分布式cache.…

接前一篇博客<SharePoint 2013自定义Providers在基于表单的身份验证(Forms-Based-Authentication)中的应用>,当实现混合模式登陆后,接着我们就应该自定义SignIn Page.因为默认的登陆页面实在是太丑了. 回顾 当为SharePoint 2013 WebApplication配置了以混合模式(FBA Authentication和Windows Authentication)登陆后,我们当然可以自定义登陆页面(Sign in Page).登陆S…

一.引言 在上一专题中,商家发货和用户确认收货功能引入了消息队列来实现的,引入消息队列的好处可以保证消息的顺序处理,并且具有良好的可扩展性.但是上一专题消息队列是基于内存中队列对象来实现,这样实现有一个弊端,就是一旦服务重启或出现故障时,此时消息队列中的消息会丢失,并且也记录不了日志.所以就会出现,商家发货成功后,用户并没有收到邮件通知,并且也没有日志让我们发现是否发送了邮件通知.为了解决这个问题,就需要引入一种可恢复的消息队列.目前有很多开源的消息队列都支持可恢复的,例如TibcoEms.ne…

在开发中大型Java软件项目时,很多Java架构师都会遇到数据库读写瓶颈,如果你在系统架构时并没有将缓存策略考虑进去,或者并没有选择更优的 缓存策略,那么到时候重构起来将会是一个噩梦.本文主要是分享了5个常用的Java分布式缓存框架,这些缓存框架支持多台服务器的缓存读写功能,可以让你 的缓存系统更容易扩展. 1.Ehcache – Java分布式缓存框架 Ehcache是一个Java实现的开源分布式缓存框架,EhCache 可以有效地减轻数据库的负载,可以让数据保存在不同服务器的内存中,在需要数…

注意:本节代码基于<第七章 企业项目开发--本地缓存guava cache> 1.本地缓存的问题 本地缓存速度一开始高于分布式缓存,但是随着其缓存数量的增加,所占内存越来越大,系统运行内存越来越小,最后系统会被拖慢(这一点与第二点联系起来) 本地缓存存于本机,其缓存数量与大小受本机内存大小限制 本地缓存存于本机,其他机器的访问不到这样的缓存 解决方案:分布式缓存 Jboss cache:缓存还存于本机,但是会同步更新到其他机器(解决了第三个问题,解决不了第一和第二个问题),如果缓存机器数量很多…

现成的分布式K/V缓存已经有很多的实现,最主要的比如redis,memcached,couchbase.那为什么我们还要自己去实现呢,在我们解决了分布式系统下大量rpc调用导致的高延时后,我们发现很多服务需要大量的访问分布式缓存,由于分布式缓存通常部署在单独的服务器中,在lan中,通常单次网络也需要1ms,一个请求少的可能需要一两次缓存访问,复杂的服务比如委托.出入金.融资等会访问一二十次,即使程序已经优化,但仅访问分布式缓存花费的网络延时占据了整个响应时间的很大一部分比例,而这些需要广泛被访问…