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…

1. Caffeine 为我们提供了三种填充策略:手动.同步和异步 2. Caffeine提供三类驱逐策略:基于大小(size-based),基于时间(time-based)和基于引用(reference-based). 基于大小驱逐,有两种方式:一种是基于缓存大小,一种是基于权重. Caffeine提供了三种定时驱逐策略: expireAfterAccess(long, TimeUnit):在最后一次访问或者写入后开始计时,在指定的时间后过期.假如一直有请求访问该key,那么这个缓存将一直不会…

概览 本文我们将介绍Caffeine-一个Java高性能缓存库.缓存和Map之间的一个根本区别是缓存会将储存的元素逐出.逐出策略决定了在什么时间应该删除哪些对象,逐出策略直接影响缓存的命中率,这是缓存库的关键特征.Caffeine使用Window TinyLfu逐出策略,该策略提供了接近最佳的命中率. 添加依赖 首先在pom.xml文件中添加Caffeine相关依赖: <dependency> <groupId>com.github.ben-manes.caffeine</g…

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…

Kafka 原理和实战 https://segmentfault.com/a/1190000020120043 两个小时读完... 实在是看不完... 1.2k 次阅读  ·  读完需要 101 分钟 18 本文首发于 vivo互联网技术 微信公众号 https://mp.weixin.qq.com/s/bV8AhqAjQp4a_iXRfobkCQ 作者简介:郑志彬,毕业于华南理工大学计算机科学与技术(双语班).先后从事过电子商务.开放平台.移动浏览器.推荐广告和大数据.人工智能等相关开发和架构…

本文来自知乎官方技术团队的“知乎技术专栏”,感谢原作者陈鹏的无私分享. 1.引言 知乎存储平台团队基于开源Redis 组件打造的知乎 Redis 平台,经过不断的研发迭代,目前已经形成了一整套完整自动化运维服务体系,提供很多强大的功能.本文作者陈鹏是该系统的负责人,本次文章深入介绍了该系统的方方面面,值得互联网后端程序员仔细研究.   (本文同步发布于:http://www.52im.net/thread-1968-1-1.html) 2.关于作者 陈鹏:现任知乎存储平台组 Redis 平台技术…

Hystrix原理与实战 背景 分布式系统环境下,服务间类似依赖非常常见,一个业务调用通常依赖多个基础服务. 比如:订单服务调用商品服务,商品服务调用库存服务. 对于同步调用,当库存服务不可用时,商品服务请求线程被阻塞,当有大批量请求调用库存服务时,最终可能导致整个商品服务资源耗尽,无法继续对外提供服务.并且这种不可用可能沿请求调用链向上传递,这种现象被称为雪崩效应. 初探Hystrix Hystrix [hɪst'rɪks],中文含义是豪猪,因其背上长满棘刺,从而拥有了自我保护的能力.本文所说…

1年前写的一篇旧文,文中的分析,以及探讨的问题和观点,至今仍有意义. 从2016年起,笔者在腾讯公司负责QQ后台的海量服务分布式组件的架构设计和研发工作,例如微服务开发框架SPP.名字路由CMLB.名字服务.配置中心.NoSQL存储等,在分布式架构.高性能架构.海量服务.过载保护.柔性可用.负载均衡.容灾.水平扩展等方面做了大量的工作,以公共组件的形式,支撑了来自QQ后台和其他BG海量服务的海量流量.后来在2018年底,笔者负责监控大数据平台的研发工作,目标是解决现有监控后台成本高昂的痛点,和支…

我们一直说Redis的性能很快,那为什么快?Redis为了达到性能最大化,做了哪些方面的优化呢? 在深度解析Redis的数据结构 这篇文章中,其实从数据结构上分析了Redis性能高的一方面原因. 在目前的k-v数据库的技术选型中,Redis几乎是首选的用来实现高性能缓存的方案,它的性能有多快呢? 根据官方的基准测试数据,一台普通硬件配置的Linux机器上运行单个Redis实例,处理简单命令(O(n)或者O(logn)),QPS可以达到8W,如果使用pipeline批处理功能,QPS最高可以达到1…

Flink介绍-<Fink原理.实战与性能优化>读书笔记 1.1 Apache Flink是什么? 在当代数据量激增的时代,各种业务场景都有大量的业务数据产生,对于这些不断产生的数据应该如何进行有效的处理,成为当下大多数公司所面临的问题.随着雅虎对hadoop的开源,越来越多的大数据处理技术开始涌入人们的视线,例如目前比较流行的大数据处理引擎Apache Spark,基本上已经取代了MapReduce成为当前大数据处理的标准.但是随着数据的不断增长,新技术的不断发展,人们逐渐意识到对实时数据处…