想对Guava cache部分进行总结,但思索之后,文档才是最全面.详细的.所以,决定对guava文档进行翻译. 英文地址如下:https://github.com/google/guava/wiki/CachesExplained 花费了一些时间进行翻译,翻译的水平有待提高,有些地方翻译的不准确,因为有些没有实际用到,所以无法给出清晰的解释. 如果对您有帮助,莫感欣慰!!! 一 概要 Guava cache是google开发的,目前被常用在单机上,如果是分布式,它就无能为力了.废话不多说,下面

Guava缓存器的删除消息机制 测试代码——             LoadingCache<String, Integer> cache = CacheBuilder.newBuilder()                 .maximumSize(3)                 .expireAfterWrite(10, TimeUnit.SECONDS)                 .recordStats()                 .removalListene

Guava缓存器统计器实现: 全局统计器——         1.CacheBuilder的静态成员变量Supplier<StatsCounter> CACHE_STATS_COUNTER初始化时,重载的get方法,返回了一个SimpleStatsCounter实例.         2.当缓存器开启缓存统计时(recordStats),其成员变量statsCounterSupplier被赋值为CACHE_STATS_COUNTER,若没开启则为初始值NULL_STATS_COUNTER.  

摘要 guava的缓存相信很多人都有用到, Cache<String, String> cache = CacheBuilder.newBuilder() .expireAfterWrite(100, TimeUnit.SECONDS) .maximumSize(10).build(); 也常用的方法是设置过期时间.当过期到了,缓存中的对象真的会立即被释放吗,或者说缓存回收时机是什么. 介绍一下guava的基本框架 LoacalCache:实现了currentMap接口,保存了一些配置信息,例

一.项目背景 最近项目中需要进行接口保护,防止高并发的情况把系统搞崩,因此需要对一个查询接口进行限流,主要的目的就是限制单位时间内请求此查询的次数,例如1000次,来保护接口. 参考了 开涛的博客聊聊高并发系统限流特技 ,学习了其中利用Google Guava缓存实现限流的技巧,在网上也查到了很多关于Google Guava缓存的博客,学到了好多,推荐一个博客文章:http://ifeve.com/google-guava-cachesexplained/,关于Google Guava缓存的更多

很久没有写博客了,这段时间一直忙于看论文,写论文,简直头大,感觉还是做项目比较舒服,呵呵,闲话不多说,今天学习了下Guava缓存,这跟Redis类似的,但是适用的场景不一样,学习下吧.今天我们主要是springboot集成Guava缓存是如何实现的,且看下面分析: 1.GuavaCache的介绍 在多线程高并发场景中往往是离不开cache的,需要根据不同的应用场景来需要选择不同的cache,比如分布式缓存如redis.memcached,还有本地(进程内)缓存如ehcache.GuavaCach

1.pom文件中配置 <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework</groupId> <artifactId>spring-context-support</artifactId> <version>4.2.4.RELEASE</version> </dependency> <dependency> <group

guava缓存设置return null一直报错空指针 因为缓存不允许返回为空

1.pom中插入依赖: <!--guava缓存cache--> <dependency> <groupId>com.google.guava</groupId> <artifactId>guava</artifactId> <version>23.5-jre</version> </dependency> 2.在com.example.mapper.mybatisMap建立一个包cache,在cac

摘要 Guava Cache是Google开源的Java工具集库Guava里的一款缓存工具,一直觉得使用起来比较简单,没想到这次居然还踩了一个坑 背景 功能需求抽象出来很简单,就是将数据库的查询sthMapper.findById(Long id)的结果缓存起来.但同时还有批量请求,为了提高效率,肯定要批量查询数据库,sthMapper.findByIds(Collection<Long> ids) 对于的guava cache 处理类 // 定义guava缓存 public SthCache

guava缓存主要有2个接口,Cache和LoadingCache. Cache,全类名是com.google.common.cache.Cache,支持泛型.Cache<K, V>. LoadingCache是Cache的子接口,全类名是com.google.common.cache.LoadingCache,LoadingCache<K, V>. 缓存相关的接口和类都在com.google.common.cache包中. Cache接口有如下方法:

package guavacache; import java.util.concurrent.ExecutionException; import java.util.concurrent.TimeUnit; import com.google.common.cache.CacheBuilder; import com.google.common.cache.CacheLoader; import com.google.common.cache.LoadingCache; import com

1.pom文件 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>com.google.guava</groupId> <artifactId>guav

public class GuavaCache { /** * LoadingCache当缓冲中不存在时,可自动加载 * */ private static LoadingCache<Integer,Student> studentCache = CacheBuilder.newBuilder() /** * 设置写入缓存后过期时间(8秒过期) * */ .expireAfterWrite(8, TimeUnit.SECONDS) /** * 使用SoftReference封装value,当内

简易缓存,可以设置时间的缓存 private static Cache<String,String> tokenCache = CacheBuilder.newBuilder().expireAfterWrite(29, TimeUnit.DAYS).build(); private static ConcurrentMap<String, String> tokens = tokenCache.asMap(); 需要jar:guava-16.0.jar

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

https://blog.csdn.net/a67474506/article/details/52608855 Spring定义了org.springframework.cache.CacheManager和org.springframework.cache.Cache接口来统一不同的缓存技术,而SpringBoot为我们提供了自动配置多个CacheManager的实现 在不适用任何额外配置的情况下,默认使用SimpleCacheConfiguration SpringBoot通过spring

http://blog.csdn.net/hy245120020/article/details/78065676 ************************************************************ spring boot guava cache 缓存学习 自定义key 自定义全局key过期时间,缓存个数 针对单个key自定义过期时间,缓存个数 引入依赖 <dependency> <groupId>org.springframework.boo

项目开发中,很多配置数据需要缓存,一般来说,开发人员都会手动写HashMap,HashSet或者ConcurrentHashMap,ConcurrentHashSet缓存数据,但是这样的缓存往往存在内存泄漏,刷新机制不健全等缺点.实际上有不少第三方组件实现了功能完善的本地缓存,建议大家直接使用成熟的本地缓存组件,这里主要介绍一下google的guava. 整体来看,guava首次查询数据时使用用户实现的load方法加载数据,之后再次查询该数据就可以直接从内存中获取,不必走load方法了.当然,g

首先,咱们都有一共识,即可以使用缓存来提升系统的访问速度! 现如今,分布式缓存这么强大,所以,大部分时候,我们可能都不会去关注本地缓存了! 而在一起高并发的场景,如果我们一味使用nosql式的缓存,如 redis, 那么也是好的吧! 但是有个问题我们得考虑下: redis 这样的缓存是快,但是它总有自己的瓶颈吧,如果什么东西我们都往里面存储,则在高并发场景下,应用瓶颈将受限于其缓存瓶颈吧! 所以,针对这种问题,在一些场景下,咱们可以使用本地缓存来存储一些数据,从而避免每次都将请求击穿到 redi

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