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

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

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

 1.简单介绍Fun C#中Fun和Action有点类似,都是一个委托方法,不同的是Func是有返回值的,而Action没有. (T)此委托封装的方法的参数类型. 备注:详情了解Fun到(https://www.cnblogs.com/LipeiNet/p/4694225.html)   2.简单例子介绍        这面全局定义了一个字典,封装一个方法定义两个参数为string类型,一个委托.假设调用方法传入一个key,如果存在字典返回一个Value,如果不存则通过委托返回key!    这

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

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.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. 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

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

线程内部缓存:a. 局部变量HashMap, 方法间传递  b. 使用ThreadLocal 本地缓存:单jvm内共享 可以使用(Concurrent)HashMap自己实现,也可以使用GuavaCache. guavaCache支持过期自动删除(全局的过期时间),垃圾回收, 回收通知... 远程缓存:多jvm共享     redis 主备切换 故障自动恢复, 单个key设置过期时间 memcached 一致性hash 扩容需要自己实现 业务逻辑如果允许本地缓存,就不要使用远程缓存

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

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

Redis是一款开源的.高性能的键-值存储(key-value store).它常被称作是一款数据结构服务器(data structure server).Redis的键值可以包括字符串(strings).哈希(hashes).列表(lists).集合(sets)和 有序集合(sorted sets)等数据类型. 对于这些数据类型,你可以执行原子操作.例如:对字符串进行附加操作(append):递增哈希中的值:向列表中增加元素:计算集合的交集.并集与差集 等. 为了获得优异的性能,Redis采用

spring(三.spring中的eheche缓存.redis使用) 本文主要介绍为什么要构建ehcache+redis两级缓存?以及在实战中如何实现?思考如何配置缓存策略更合适?这样的方案可能遗留什么问题?JUST DO IT! GO! 问题描述 场景:我们的应用系统是分布式集群的,可横向扩展的.应用中某个接口操作满足以下一个或多个条件: 1. 接口运行复杂代价大, 2. 接口返回数据量大, 3. 接口的数据基本不会更改, 4. 接口数据一致性要求不高(只需满足最终一致). 此时,我们会考虑将

什么是Redis? Redis是一个TCP服务器,支持请求/响应协议. 在Redis中,请求通过以下步骤完成: 客户端向服务器发送查询,并从套接字读取,通常以阻塞的方式,用于服务器响应. 服务器处理命令并将响应发送回客户端. Redis是一个开源(BSD许可)的,内存中的数据结构存储系统,它可以用作数据库,缓存和消息中间件.它支持多种类型的数据结构,如 字符串(strings), 散列(hashes), 列表(lists), 集合(sets), 有序集合(sorted sets) 与范围查询,

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-

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