使用本地缓存快还是使用redis缓存好? Redis早已家喻户晓,其性能自不必多说. 但是总有些时候,我们想把性能再提升一点,想着redis是个远程服务,性能也许不够,于是想用本地缓存试试!想法是不错的.那么就让我们来比较下二者的差别吧! 读写速度,不考虑并发问题,本地缓存自然是最快的.但是如果本地缓存不加锁,那应并发了咋办呢?所以,我们以加锁方式再比较一次. 场景使用,同一数据,从数据库取出来,放到redis只要一次,而放到本地缓存,则需要n个集群次 本地缓存无法用于重复点击,重复点击会分发请

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

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

1. Spring local cache   [Spring 本地缓存] Spring provided cacheable annotation since 3.1. It's very super convinient to use and can obviously boost application performance. 从3.1版本开始,Spring提供了cacheable注解.它使用起来非常方便,还可以很明显的提升应用性能.具体的,怎么使用呢? First, create a

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

项目中的传统架构在服务启动时 读取数据库的大部分数据到本地内存,在看到redis的作用时发出疑问,到底有什么样的区别以及怎么选择呢,下面是别人的回答 使用本地缓存快还是使用redis缓存好? Redis早已家喻户晓,其性能自不必多说. 但是总有些时候,我们想把性能再提升一点,想着redis是个远程服务,性能也许不够,于是想用本地缓存试试!想法是不错的.那么就让我们来比较下二者的差别吧! 读写速度,不考虑并发问题,本地缓存自然是最快的.但是如果本地缓存不加锁,那应并发了咋办呢?所以,我们以加锁方式

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

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

1. lua模块demo(redis,http,mysql,cjson,本地缓存) 1.1. 配置 在nginx.conf中设置lua_shared_dict my_cache 128m; 开启nginx本地缓存,放到http{} 层 location配置 location /redis-get{ resolver 8.8.8.8; default_type text/html; content_by_lua_file /usr/local/openresty/lua/redis-get.lua

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

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-

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

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

[.NET Core项目实战-统一认证平台]开篇及目录索引 一.背景 首先说声抱歉,可能是因为假期综合症(其实就是因为懒哈)的原因,已经很长时间没更新博客了,现在也调整的差不多了,准备还是以每周1-2篇的进度来更新博客,并完成本项目所有功能. 言归正传,本重构项目是在我根据实际需求重构,由于还未完全写完,所以也没进行压测,在2月份时,张善友老师给我留言说经过压测发现我重构的Ocelot网关功能性能较差,其中根本原因就是缓存模块,由于重构项目的缓存强依赖Redis缓存,造成性能瓶颈,发现问题后,我

Redis性能调优 尽管Redis是一个非常快速的内存数据存储媒介,也并不代表Redis不会产生性能问题.前文中提到过,Redis采用单线程模型,所有的命令都是由一个线程串行执行的,所以当某个命令执行耗时较长时,会拖慢其后的所有命令,这使得Redis对每个任务的执行效率更加敏感. 针对Redis的性能优化,主要从下面几个层面入手: 最初的也是最重要的,确保没有让Redis执行耗时长的命令 使用pipelining将连续执行的命令组合执行 操作系统的Transparent huge pages功能

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

之前我们介绍了两种进程内缓存的用法,包括Spring Boot默认使用的ConcurrentMap缓存以及缓存框架EhCache.虽然EhCache已经能够适用很多应用场景,但是由于EhCache是进程内的缓存框架,在集群模式下时,各应用服务器之间的缓存都是独立的,因此在不同服务器的进程间会存在缓存不一致的情况.即使EhCache提供了集群环境下的缓存同步策略,但是同步依然是需要一定的时间,短暂的缓存不一致依然存在. 在一些要求高一致性(任何数据变化都能及时的被查询到)的系统和应用中,就不能再使

一,为什么要使用caffeine做本地缓存? 1,spring boot默认集成的进程内缓存在1.x时代是guava cache 在2.x时代更新成了caffeine, 功能上差别不大,但后者在性能上更胜一筹, 使用caffeine做本地缓存,取数据可以达到微秒的级别, 一次取数据用时经常不足1毫秒, 这样可以及时响应请求,在高并发的情况下把请求拦截在上游, 避免把压力带到数据库, 所以我们在应用中集成它对于系统的性能有极大的提升 2,与之相比,即使是本地的redis, 响应时间也比进程内缓存用

Redis被广泛使用的一个很重要的原因是它的高性能.因此我们必要要重视所有可能影响Redis性能的因素.机制以及应对方案.影响Redis性能的五大方面的潜在因素,分别是: Redis内部的阻塞式操作 CPU核和NUMA架构的影响 Redis关键系统配置 Redis内存碎片 Redis缓冲区 这一讲,我们来学习一下CPU对Redis的性能影响及应对方法. 主流CPU架构 学习之前,我们先来了解主流CPU架构有哪些,有什么特点,以便我们更好地了解CPU是如何影响Redis的. CPU多核架构 一个C

redis性能优化.内存分析及优化 1.优化网络延时 2.警惕执行时间长的操作 3.优化数据结构.使用正确的算法 4.考虑操作系统和硬件是否影响性能 5.考虑持久化带来的开销 5.1 RDB 全量持久化. 5.2 AOF 增量持久化. 6.使用分布式架构 -- 读写分离.数据分片 7.reids 内存分析及使用优化 7.1 内存使用 7.1.1 对象内存 7.1.2 缓冲内存 7.2 redis子进程内存消耗 7.3 redis内存管理 7.3.1 内存上限:maxmemory 7.3.2 内存