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

某些热点数据在短时间内可能会被成千上万次访问,所以除了放在redis之外,还可以放在本地内存,也就是JVM的内存中. 我们可以使用google的guava cache组件实现本地缓存,之所以选择guava是因为它可以控制key和value的大小和超时时间,可以配置LRU策略且guava是线程安全的. 首先引入guava cache <dependency> <groupId>com.google.guava</groupId> <artifactId>gua

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.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

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

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. 通过前面的文章,我们一起剖析了Guava Cache.Caffeine.Ehcache等本地缓存框架的原理与使用场景,也一同领略了以Redis为代表的集中式缓存在分布式高并发场景下无可替代的价值. 现在的很多大型高并发系统都是采用的分布式部署方式,而作为高并发系统的基石,缓存是不可或缺的重要环节.项目中使用缓存的目的是为了提升整体的运算

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

对于客户端——服务器端应用,从远程获取图片算是经常要用的一个功能,而图片资源往往会消耗比较大的流量,对 应用来说,如果处理不好这个问题,那会让用户很崩溃,不知不觉手机流量就用完了,等用户发现是你的应用消耗掉了他手机流量的话,那么可想而知你的应用将面 临什么样的命运. AD:2014WOT全球软件技术峰会北京站 课程视频发布 另外一个问题就是加载速度,如果应用中图片加载速度很慢的话,那么用户同样会等到崩溃. 那么如何处理好图片资源的获取和管理呢? 异步下载 本地缓存 异步下载 大家都知道,在and

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

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

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

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

对于客户端——服务器端应用,从远程获取图片算是经常要用的一个功能,而图片资源往往会消耗比较大的流量,对应用来说,如果处理不好这个问题,那会让用户很崩溃,不知不觉手机流量就用完了,等用户发现是你的应用消耗掉了他手机流量的话,那么可想而知你的应用将面临什么样的命运.另外一个问题就是加载速度,如果应用中图片加载速度很慢的话,那么用户同样会等到崩溃. 那么如何处理好图片资源的获取和管理呢? *异步下载 *本地缓存 异步下载: 大家都知道,在android应用中UI线程5秒没响应的话就会抛出无响应异常,对

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

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.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

1.1 关于Caffeine Cache ​ Google Guava Cache是一种非常优秀本地缓存解决方案,提供了基于容量,时间和引用的缓存回收方式.基于容量的方式内部实现采用LRU算法,基于引用回收很好的利用了Java虚拟机的垃圾回收机制.其中的缓存构造器CacheBuilder采用构建者模式提供了设置好各种参数的缓存对象,缓存核心类LocalCache里面的内部类Segment与jdk1.7及以前的ConcurrentHashMap非常相似,都继承于ReetrantLock,还有六个队

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