缓存 在程序中,缓存是一个高速数据存储层,其中存储了数据子集,且通常是短暂性存储,这样日后再次请求此数据时,速度要比访问数据的主存储位置快.通过缓存,可以高效地重用之前检索或计算的数据. 为什么要用缓存 场景 在Java应用中,对于访问频率高,更新少的数据,通常的方案是将这类数据加入缓存中,相对从数据库中读取,读缓存效率会有很大提升. 在集群环境下,常用的分布式缓存有Redis.Memcached等.但在某些业务场景上,可能不需要去搭建一套复杂的分布式缓存系统,在单机环境下,通常是会希望使用内部

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

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

java中的本地缓存,工作后陆续用到,一直想写,一直无从下手,最近又涉及到这方面的问题了,梳理了一下.自己构造单例.guava.ehcache基本上涵盖了目前的大多数行为了.   为什么要有本地缓存? 在系统中,有些数据,数据量小,但是访问十分频繁(例如国家标准行政区域数据),针对这种场景,需要将数据搞到应用的本地缓存中,以提升系统的访问效率,减少无谓的数据库访问(数据库访问占用数据库连接,同时网络消耗比较大),但是有一点需要注意,就是缓存的占用空间以及缓存的失效策略.   为什么是本地缓存,而

前言 最近项目需求需要一个类似于redis可以设置过期时间的K,V存储方式.项目前期暂时不引进redis,暂时用java内存代替. 解决方案 1. ExpiringMap 功能简介 : 1.可设置Map中的Entry在一段时间后自动过期. 2.可设置Map最大容纳值,当到达Maximum size后,再次插入值会导致Map中的第一个值过期. 3.可添加监听事件,在监听到Entry过期时调度监听函数. 4.可以设置懒加载,在调用get()方法时创建对象. github地址:https://gith

一.序言 Caffeine是一个进程内部缓存框架,使用了Java 8最新的[StampedLock]乐观锁技术,极大提高缓存并发吞吐量,一个高性能的 Java 缓存库,被称为最快缓存. 二.缓存简介 (一)缓存对比 从横向对常用的缓存进行对比,有助于加深对缓存的理解,有助于提高技术选型的合理性.下面对比三种常用缓存:Redis.EhCache.Caffeine. 1.序列化 缓存 序列化 原因 Redis 必须实现序列化 进程间数据传输,因此必须实现序列化.大多数情况下涉及内网网络传输:作为缓存

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

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

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-

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> <

前言 最近在一个项目中需要用到本地缓存,在网上调研后,发现谷歌的Guva提供的cache模块非常的不错.简单易上手的api:灵活强大的功能,再加上谷歌这块金字招牌,让我毫不犹豫的选择了它.仅以此博客记录我在使用过程中的点滴. 什么是本地缓存 在我们的应用中,大部分的计算是昂贵的,而且是可复用的,并且计算结果不会经常发生改变.这时候我们就可以将这些昂贵的计算结果缓存到内存中,下次使用的时候直接取出即可,而不用重新计算.这样可以节省大量的cpu和内存资源,提高系统的吞吐量. 本地缓存作用就是提高系统

传送门 <Android -- ImageLoader简析>  http://www.cnblogs.com/yydcdut/p/4008097.html 本地缓存 在缓存文件时对文件名称的修改提供了两种方式,每一种方式对应了一个Java类 1)  HashCodeFileNameGenerator,该类负责获取文件名称的hashcode然后转换成字符串. 2)  Md5FileNameGenerator,该类把源文件的名称同过md5加密后保存. 两个类都继承了FileNameGenerato

package nd.sdp.basic.config; import org.springframework.cache.CacheManager; import org.springframework.cache.annotation.CachingConfigurerSupport; import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching; import org.springframework.cache.ehcache.EhCa

Guava介绍 Guava是一种基于开源的Java库,其中包含谷歌正在由他们很多项目使用的很多核心库. 这个库是为了方便编码,并减少编码错误. 这个库提供用于集合,缓存,支持原语,并发性,常见注解,字符串处理,I/O和验证的实用方法. Guava Cache适用场景 1 消耗一些内存空间来提升速度: 2 缓存中存放的数据总量不会超出内存容量. (Guava Cache是单个应用运行时的本地缓存,不把数据存放到文件或外部服务器(Memcached, Redis)) Guava Cache介绍 数据

Guava的两种缓存策略 缓存在很多场景下都需要使用,如果电商网站的商品类别的查询,订单查询,用户基本信息的查询等等,针对这种读多写少的业务,都可以考虑使用到缓存.在一般的缓存系统中,除了分布式缓存,还会有多级缓存,在提升一定性能的前提下,可以在一定程度上避免缓存击穿或缓存雪崩,也能降低分布式缓存的负载. GuavaCache的优点 1)很好的封装了get.put操作,能够集成数据源.一般我们在业务中操作缓存都会操作缓存和数据源两部分.例如:put数据时,先插入DB再删除原来的缓存,get数据时

基于ConcurrentHashMap的本地缓存 在系统中,有些数据,数据量小,但是访问十分频繁(例如国家标准行政区域数据),针对这种场景,需要将数据搞到应用的本地缓存中,以提升系统的访问效率,减少无谓的数据库访问(数据库访问占用数据库连接,同时网络消耗比较大),但是有一点需要注意,就是缓存的占用空间以及缓存的失效策略 代码实现 package com.mine.localcache; import java.util.Date; import java.util.Map; import jav

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

Spring集成GuavaCache实现本地缓存: 一.SimpleCacheManager集成GuavaCache 1 package com.bwdz.sp.comm.util.test; 2 3 import com.google.common.cache.CacheBuilder; 4 import org.springframework.cache.CacheManager; 5 import org.springframework.cache.annotation.EnableCac

原文出处:lukaseder         Java8简单的本地缓存实现 这里我将会给大家演示用ConcurrentHashMap类和lambda表达式实现一个本地缓存.因为Map有一个新的方法,在key为Null的时候自动计算一个新的value值.非常适合实现cache.来看下代码: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 public static void main(String[] args) {     for (int i = 0; i < 1

LRU Cache的LinkedHashMap实现 LRU Cache的链表+HashMap实现 LinkedHashMap的FIFO实现 调用示例 LRU是Least Recently Used 的缩写,翻译过来就是“最近最少使用”,LRU缓存就是使用这种原理实现,简单的说就是缓存一定量的数据,当超过设定的阈值时就把一些过期的数据删除掉,比如我们缓存10000条数据,当数据小于10000时可以随意添加,当超过10000时就需要把新的数据添加进来,同时要把过期数据删除,以确保我们最大缓存1000