1. Cache缓存 1.1 缓存的概念&缓存注解 Cache 缓存接口,定义缓存操作.实现有:RedisCache.EhCacheCache.ConcurrentMapCache等 CacheManager 缓存管理器,管理各种缓存(Cache)组件 @Cacheable 主要针对方法配置,能够根据方法的请求参数对其结果进行缓存 @CacheEvict 清空缓存 @CachePut 保证方法被调用,又希望结果被缓存. @EnableCaching 开启基于注解的缓存 keyGenerator

前面刚说到Guava Cache,他的优点是封装了get,put操作:提供线程安全的缓存操作:提供过期策略:提供回收策略:缓存监控.当缓存的数据超过最大值时,使用LRU算法替换.这一篇我们将要谈到一个新的本地缓存框架:Caffeine Cache.它也是站在巨人的肩膀上-Guava Cache,借着他的思想优化了算法发展而来. 本篇博文主要介绍Caffine Cache 的使用方式,以及Caffine Cache在SpringBoot中的使用. 1. Caffine Cache 在算法上的优点-

缓存,我相信大家对它一定不陌生,在项目中,缓存肯定是必不可少的.市面上有非常多的缓存工具,比如 Redis.Guava Cache 或者 EHcache.对于这些工具,我想大家肯定都非常熟悉,所以今天我们不聊它们,我们来聊一聊如何实现本地缓存.参考上面几种工具,要实现一个较好的本地缓存,平头哥认为要从以下三个方面开始. 1.存储集合的选择 实现本地缓存,存储容器肯定是 key/value 形式的数据结构,在 Java 中,也就是我们常用的 Map 集合.Map 中有 HashMap.Hashta

前不久,业务实现上需要用到本地缓存来解决一些数据量相对较小但是频繁访问的数据,通过查找各种资料,找到了一种可以实现的方案--采用的是Google的CacheBuilder.下面是代码实现过程:1.首先在maven中引入下面的包: <dependency> <groupId>com.google.guava</groupId> <artifactId>guava</artifactId> <version>19.0</versio

1.为什么要使用缓存 由于服务器.数据库.网络等资源有限,无法支撑越来越多的请求与计算量,所以将一部分数据放在缓存中,以此减小薄弱环节的计算量和请求流程. 网站中缓存的应用场景:        1:可以缓存整个页面的html,提高访问响应能力:        2:针对局部页面元素进行缓存:        3:对复杂数据的结果进行缓存,例如一个查询需要结合多个数据集,然后根据这些数据集进行相应的运算,即使每个子集查询有缓存,但还是需要额外的运算,这种情况可以考虑缓存计算后的结果.        4

前言 Guava是Google开源出来的一套工具库.其中提供的cache模块非常方便,是一种与ConcurrentMap相似的缓存Map. 官方地址:https://github.com/google/guava/wiki/CachesExplained 开始构建 一. 添加依赖 <dependency> <groupId>com.google.guava</groupId> <artifactId>guava</artifactId> <

大家好,又见面了. 本文是笔者作为掘金技术社区签约作者的身份输出的缓存专栏系列内容,将会通过系列专题,讲清楚缓存的方方面面.如果感兴趣,欢迎关注以获取后续更新. 作为<深入理解缓存原理与实战设计>系列专栏,前面几篇文章中我们详细的介绍与探讨了Guava Cache与Caffeine的实现.特性与使用方式.提到JAVA本地缓存框架,还有一个同样无法被忽视的强大存在 -- Ehcache!它最初是由Greg Luck于2003年开始开发,截止目前,Ehcache已经演进到了3.10.0版本,各方面

大家好,又见面了. 本文是笔者作为掘金技术社区签约作者的身份输出的缓存专栏系列内容,将会通过系列专题,讲清楚缓存的方方面面.如果感兴趣,欢迎关注以获取后续更新. 上一篇文章中,我们知晓了如何在项目中通过不同的方式来集成Ehcache并在业务逻辑中进行使用.作为JAVA本地缓存框架综合实力天花板级别的Ehcache,除了在本地缓存方面具有强悍的实力外,还具有一个其它对手所不具备的特色功能,即Ehcache提供了对于集群能力的支持,这也使得Ehcache不仅仅是个本地单机缓存,更是一个分布式缓存.

为什么在分布式Java应用程序中使用缓存?今天学习了两节优锐课讲解分布式缓存的内容,收获颇多,分享给大家. 在提高应用程序的速度和性能时,每毫秒都是至关重要的.例如,根据Google的一项研究,如果网站在3秒或更短时间内无法加载,则有53%的移动用户会离开该网站. 缓存是使你的分布式应用程序更快的最重要的技术之一.你可以将信息存储到计算机的CPU中越近,访问信息的速度就越快.从CPU缓存中加载数据要比从RAM中加载数据快得多,这也比从硬盘或通过网络加载数据快得多. 为了存储经常访问的数据,分布式

大家好,又见面了. 本文是笔者作为掘金技术社区签约作者的身份输出的缓存专栏系列内容,将会通过系列专题,讲清楚缓存的方方面面.如果感兴趣,欢迎关注以获取后续更新. 不知不觉,这已经是<深入理解缓存原理与实战设计>系列专栏的第6篇文章了.经过前面5篇文章的铺垫,我们系统且全面的介绍了缓存相关的概念与典型问题,也手动实操了如何构建一个本地最简版本的通用缓存框架,还对JAVA主流的本地缓存规范进行了解读. 秉持着不重复造轮子的理念,本篇文章中,我们就来一起深入剖析JAVA本地缓存的优秀"轮子

一.背景介绍: 我们在进行数据存储的时候,有时候会加入本地缓存.分布式缓存以及数据库存储三级的结构,当我们取值的时候经常是像下面这样的流程: 1.先取本地缓存,如果值存在直接返回 2.本地缓存不存在,获取分布式缓存,存在直接返回,并更新本地缓存 3.分布式缓存不存在,查询数据库,更新分布式缓存.更新本地缓存,最后返回 但如果对于一些场景,可能只有本地缓存.只有分布式缓存或者说上面三种的几种组合,我们怎么要应对这样的变化,怎么能抽象出一套方式,能够应对各种不同数据存储方式造成的变化. 二.设计思路

一.缓存 当系统的并发量上来了,如果我们频繁地去访问数据库,那么会使数据库的压力不断增大,在高峰时甚至可以出现数据库崩溃的现象.所以一般我们会使用缓存来解决这个数据库并发访问问题,用户访问进来,会先从缓存里查询,如果存在则返回,如果不存在再从数据库里查询,最后添加到缓存里,然后返回给用户,当然了,接下来又能使用缓存来提供查询功能. 而缓存,一般我们可以分为本地缓存和分布式缓存. 常用的本地缓存有 ehcache.guava cache,而我们一般都是使用 ehcache,毕竟他是纯 Java 的

一,为什么要更新caffeine缓存? 1,caffeine缓存的优点和缺点 生产环境中,caffeine缓存是我们在应用中使用的本地缓存, 它的优势在于存在于应用内,访问速度最快,通常都不到1ms就能做出响应, 缺点在于不方便管理,因为存在于多台负载均衡的web服务器上, 很难象管理redis缓存一样对它做出更新.删除. 2,通常我们会把caffeine缓存的时间设置为5分钟或10分钟, 但当有大型促销活动开始时,如果缓存还没过期, 则web服务显示的数据不会立刻得到更新, 我们如何更新多台w

ConcurrentHashMap融合了Hashtable和HashMap二者的优势. Hashtable是做了线程同步,HashMap未考虑同步.所以HashMap在单线程下效率较高,Hashtable在多线程下同步操作能保证程序的正确性.  但是Hashtable每次执行同步操作都需要锁住整个结构. ConcurrentHashMap的出现就是为了解决Hashtable同步lock整个数据结构的问题.ConcurrentHashMap锁的方式是细颗粒度. ConcurrentHashMap将

Java实现缓存,类似于Redis的实现,可以缓存对象到内存中,提高访问效率.代码如下: import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap; import java.util.Iterator; /** * <p>Description: 管理缓存</p> * 可扩展的功能:当cache到内存溢出时必须清除掉最早期的一些缓存对象,这就要求对每个缓存对象保存创建时间 * 目前该缓存管理器仅仅支持IOS客户端访问时的登录状态管理,

问题背景 为什么要使用缓存?本地缓存/Redis缓存/数据库查询优先级? 一.为什么要使用缓存 原因:CPU的速度远远高于磁盘IO的速度问题:很多信息存在数据库当中的,每次查询数据库就是一次IO操作所以,提高响应速度,必须减少磁盘IO的操作,缓存就是为了提升系统性能而存在的 二.查询的优先级 1.本地缓存 2.Redis缓存 3.数据库查询 public static List<Content> getContentList(int positionId, String provCode, S

Redis 本地缓存+远程缓存方案 使用纯java的ehcache作为本地缓存 Reids 作为远程分布式缓存 解决redis缓存压力过大,提高缓存速度,以及缓存性能. Redis和ehcache缓存的区别 如果是单个应用或者对缓存访问要求很高的应用,用ehcache.如果是大型系统,存在缓存共享.分布式部署.缓存内容很大的,建议用redis. 缓存更新策略 1.广播更新策略 使用redis的发布与订阅来实现缓存更新广播,本地缓存存放更新频率低,但请求量很高的数据,对于更新频率很高的数据应该由r

大家对这段代码肯定很熟悉吧: public List<UserInfo> SearchUsers(string userName) { string cacheKey=string.Format("SearchUsers_{0}", userName); List<UserInfo> users = cache.Find(cacheKey) as List<UserInfo>; if (users == null) { users = reposit

目录 1.问题场景及说明 2.Redis 缓存是深拷贝 3.Guava本地缓存直接获取则是浅拷贝 4.如何实现Guava获取本地缓存是深拷贝? 1.问题场景及说明 系统中同时使用 Redis 缓存和 Guava本地缓存.用 Guava 缓存将 Redis 缓存包了一层.可以提升效率,但是也会引出一些问题. 问题:同一个本地缓存Map,获取到的值有时会不一致. 不同机器可能不一致,同一机器也可能不一致.很神奇,但是数据库里都是对的. 后来发现,因为有一个请求会对该缓存进行remove操作,导致缓存

近期项目用到了缓存,我选用的是主流的google.guava作本地缓存,redis作分布式 缓存,先说说我对本地缓存和分布式缓存的理解吧,可能不太成熟的地方,大家指出,一起 学习.本地缓存的特点是速度快,不会受到网络阻塞的干扰,但由于是放在本地内存中,所 以容量较小,不能项目间共享比IO效率高比redis,且不会持久化.所以拿来存储一些数据 很少,但又经常执行的,甚至只要启动程序就会访问的数据. 我们可以自定义初始化本地缓存的方法,指定存储量和缓存淘汰机制. /** * 初始化本地缓存 */@P

一,为什么要使用redis作本地缓存? 1,使用缓存通常会有三层 当使用openresty作为web服务器时,我们更看重是的它可以通过lua编程的扩展能力,就openresty而言,它可以实现的功能非常多, 提高响应速度是web服务中非常重要的功能, 使用缓存通常会有三层: 本地缓存:存在于本地机器上,直接通过nginx访问,避免网络io; redis cluster:存储更多的供lua访问的数据,也是通过nginx访问直接返回,相比前一层缓存,增加了网络io,但仍然避免了对业务系统的访问: 业