前言 随着互联网的高速发展,市面上也出现了越来越多的网站和app.我们判断一个软件是否好用,用户体验就是一个重要的衡量标准.比如说我们经常用的微信,打开一个页面要十几秒,发个语音要几分钟对方才能收到.相信这样的软件大家肯定是都不愿意用的.软件要做到用户体验好,响应速度快,缓存就是必不可少的一个神器.缓存又分进程内缓存和分布式缓存两种:分布式缓存如redis.memcached等,还有本地(进程内)缓存如ehcache.GuavaCache.Caffeine等.说起Guava Cache,很多人都

使用缓存的目的就是提高性能,今天码哥带大家实践运用 spring-boot-starter-cache 抽象的缓存组件去集成本地缓存性能之王 Caffeine. 大家需要注意的是:in-memeory 缓存只适合在单体应用,不适合与分布式环境. 分布式环境的情况下需要将缓存修改同步到每个节点,需要一个同步机制保证每个节点缓存数据最终一致. Spring Cache 是什么 不使用 Spring Cache 抽象的缓存接口,我们需要根据不同的缓存框架去实现缓存,需要在对应的代码里面去对应缓存加载.

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-

Skywalking SkyWalking开源项目由吴晟于2015年创建,同年10月在GitHub上作为个人项目开源. SkyWalking项目的核心目标,是针对微服务.Cloud Native.容器化架构,提供应用性能监控(APM)和分布式调用链追踪能力. 2017年11月,SkyWalking社区正式决定,寻求加入Apache基金会,希望能使项目成为更为开放.全球化和强大的APM开源产品,并加强来自社区的合作和交流.最终实现构建一款功能强大.简单易用的开源APM产品. 2017年12月8日,

Caffeine是一种高性能的缓存库,是基于Java 8的最佳(最优)缓存框架. Cache(缓存),基于Google Guava,Caffeine提供一个内存缓存,大大改善了设计Guava's cache 和 ConcurrentLinkedHashMap 的体验. 1 LoadingCache<Key, Graph> graphs = Caffeine.newBuilder() 2 .maximumSize(10_000) 3 .expireAfterWrite(5, TimeUnit.M

最近在学习本地缓存发现,在 Spring 技术栈的开发中,既可以使用 Spring Cache 的注解形式操作缓存,也可用各种缓存方案的原生 API.那么是否 Spring 官方提供的就是最合适的方案呢?那么本文将通过一个案例来为你揭晓. Spring Cache Since version 3.1, the Spring Framework provides support for transparently adding caching to an existing Spring appli

最近项目中的本地缓存,看是从Guava改成了Caffeine,据说是性能更好,既然性能更好的话,那么就用起来吧.不过在使用过程中,发现了单个load和批量loadall方面的一些小设置,记录一下. 一般说来,我们获取单条记录的时候,一般都是 cache.get(id),当数据过期,会从提前设定好的load方法中获取数据. 同样的,如果我们想批量获取记录的时候,一般都是用cache.getAll(ids),当数据过去,会从提前设定好的loadAll方法中获取数据. 实际在测试的时候,发现,利用如下

1.前言 读这篇文章之前希望你能好好的阅读: 你应该知道的缓存进化史 和 如何优雅的设计和使用缓存? .这两篇文章主要从一些实战上面去介绍如何去使用缓存.在这两篇文章中我都比较推荐Caffeine这款本地缓存去代替你的Guava Cache.本篇文章我将介绍Caffeine缓存的具体有哪些功能,以及内部的实现原理,让大家知其然,也要知其所以然.有人会问:我不使用Caffeine这篇文章应该对我没啥用了,别着急,在Caffeine中的知识一定会对你在其他代码设计方面有很大的帮助.当然在介绍之前还是

Caffeine是使用Java8对Guava缓存的重写版本性能有很大提升 一 依赖 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId> </dependency> <!-- caffeine --> <dependency> <groupId&

Caffeine 说起Guava Cache,很多人都不会陌生,它是Google Guava工具包中的一个非常方便易用的本地化缓存实现,基于LRU算法实现,支持多种缓存过期策略.由于Guava的大量使用,Guava Cache也得到了大量的应用.但是,Guava Cache的性能一定是最好的吗?也许,曾经,它的性能是非常不错的.但所谓长江后浪推前浪,总会有更加优秀的技术出现.今天,我就来介绍一个比Guava Cache性能更高的缓存框架:Caffeine. Tips: Spring5(Sprin

它提供了一个近乎最佳的命中率.从性能上秒杀其他一堆进程内缓存框架,Spring5更是为了它放弃了使用多年的GuavaCache 缓存,在我们的日常开发中用的非常多,是我们应对各种性能问题支持高并发的一大利器.我们熟知的缓存有堆缓存(Ehcache3.x.Guava Cache等).堆外缓存(Ehcache3.x.MapDB等).分布式缓存(Redis. memcached等)等等.今天要上场的主角是Caffeine,它其实是Google基于Java8对GuavaCache的重写升级版本,支持丰富

我是风筝,公众号「古时的风筝」. 文章会收录在 JavaNewBee 中,更有 Java 后端知识图谱,从小白到大牛要走的路都在里面. 那天我在 LeetCode 上刷到一道 LRU 缓存机制的问题,第 146 题,难度为中等,题目如下. 运用你所掌握的数据结构,设计和实现一个 LRU (最近最少使用) 缓存机制.它应该支持以下操作: 获取数据 get 和 写入数据 put . 获取数据 get(key) - 如果关键字 (key) 存在于缓存中,则获取关键字的值(总是正数),否则返回 -1.

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

前言 随着互联网的高速发展,市面上也出现了越来越多的网站和app.我们判断一个软件是否好用,用户体验就是一个重要的衡量标准.比如说我们经常用的微信,打开一个页面要十几秒,发个语音要几分钟对方才能收到.相信这样的软件大家肯定是都不愿意用的.软件要做到用户体验好,响应速度快,缓存就是必不可少的一个神器.缓存又分进程内缓存和分布式缓存两种:分布式缓存如redis.memcached等,还有本地(进程内)缓存如ehcache.GuavaCache.Caffeine等.说起Guava Cache,很多人都

一.简介 Caffeine 是基于Java 8 开发的.提供了近乎最佳命中率的高性能本地缓存组件,Spring5 开始不再支持 Guava Cache,改为使用 Caffeine. 下面是 Caffeine 官方测试报告. 由上面三幅图可见:不管在并发读.并发写还是并发读写的场景下,Caffeine 的性能都大幅领先于其他本地开源缓存组件. 本文先介绍 Caffeine 实现原理,再讲解如何在项目中使用 Caffeine . 二.Caffeine 原理 2.1 淘汰算法 2.1.1 常见算法 对

为什么多级缓存 缓存的引入是现在大部分系统所必须考虑的 redis 作为常用中间件,虽然我们一般业务系统(毕竟业务量有限)不会遇到如下图 在随着 data-size 的增大和数据结构的复杂的造成性能下降,但网络 IO 消耗会成为整个调用链路中不可忽视的部分.尤其在 微服务架构中,一次调用往往会涉及多次调用 例如pig oauth2.0 的 client 认证 Caffeine 来自未来的本地内存缓存,性能比如常见的内存缓存实现性能高出不少详细对比. 综合所述:我们需要构建 L1 Caffeine

一.关于 Caffeine Cache 在推荐服务中,虽然允许少量请求因计算超时等原因返回默认列表.但从运营指标来说,越高的"完算率"意味着越完整的算法效果呈现,也意味着越高的商业收益.(完算率类比视频的完播率,成功完成整个推荐线上流程计算的请求次数/总请求次数) 为了能够尽可能快地完成计算,多级缓存方案已经成为推荐线上服务的标配.其中本地缓存显得尤为重要,而 Caffeine Cache 就是近几年脱颖而出的高性能本地缓存库.Caffeine Cache 已经在 Spring Boo

一.序言 Caffeine是一个进程内部缓存框架. 对比Guava Cache Caffeine是在Guava Cache的基础上做一层封装,性能有明显提高,二者同属于内存级本地缓存.使用Caffeine后无需使用Guava Cache,从并发的角度来讲,Caffeine明显优于Guava,原因是使用了Java 8最新的StampedLock锁技术. 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.E

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

概要 Caffeine是一个高性能,高命中率,低内存占用,near optimal 的本地缓存,简单来说它是 Guava Cache 的优化加强版,有些文章把 Caffeine 称为"新一代的缓存"."现代缓存之王". 本文将重点讲解 Caffeine 的高性能设计,以及对应部分的源码分析. 与 Guava Cache 比较 大家都知道,Spring5 即将放弃掉 Guava Cache 作为缓存机制,而改用 Caffeine 作为新的本地 Cache 的组件,这对