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

1,什么是Ehcache    Ehcache是纯java的开源缓存框架,具有快速.精干等特点,是Hibernate中默认的CacheProvider.它主要面向通用缓存.Java EE和轻量级容器,具有内存和磁盘存储.缓存加载器.缓存扩展.缓存异常处理程序.  Ehcache最初由Greg Luck于2003年开始开发.2009年,该项目被Terracotta购买.软件仍然开源,但一些新的主要功能(例如,快速可重启性之间的一致性的)只能在商业产品中使用.   Ehcache 被广泛用于在Hib

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

1. 场景描述 因项目要使用本地缓存,具体为啥不用redis等,就不讨论,记录下过程,希望能帮到需要的朋友. 2.解决方案 2.1 使用google的guava作为本地缓存 初步的想法是使用google的guava,因为本身项目中就有guava的denpency. 2.1.1 pom文件 需要3个dependency,如下: <!--软件老王 1--> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId&

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

1.在实际项目开发中,会使用到很多缓存技术,而且数据库的设计一般也会依赖于有缓存的情况下设计. 常用的缓存分两种:本地缓存和分布式缓存. 常用的本地缓存是guava cache,本章主要介绍guava cache在项目中的使用. 关于常用缓存以及每种缓存常用场景的介绍,之后可以去查看我记录的"Java缓存相关"系列博客.链接如下: <第一章 常用的缓存技术> 2.实际使用 本项目的代码基于第六章的代码进行构建,这里只列出修改过的代码: 2.1.ssmm0-data pom.

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

此文已由作者赵计刚授权网易云社区发布. 欢迎访问网易云社区,了解更多网易技术产品运营经验. 1.在实际项目开发中,会使用到很多缓存技术,而且数据库的设计一般也会依赖于有缓存的情况下设计. 常用的缓存分两种:本地缓存和分布式缓存. 常用的本地缓存是guava cache,本章主要介绍guava cache在项目中的使用. 关于常用缓存以及每种缓存常用场景的介绍,之后可以去查看我记录的"Java缓存相关"系列博客.链接如下: <第一章 常用的缓存技术> 2.实际使用 本项目的代

package nd.sdp.basic.config; import org.springframework.cache.CacheManager; import org.springframework.cache.annotation.CachingConfigurerSupport; import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching; import org.springframework.cache.ehcache.EhCa

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

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

Guava的两种缓存策略 缓存在很多场景下都需要使用,如果电商网站的商品类别的查询,订单查询,用户基本信息的查询等等,针对这种读多写少的业务,都可以考虑使用到缓存.在一般的缓存系统中,除了分布式缓存,还会有多级缓存,在提升一定性能的前提下,可以在一定程度上避免缓存击穿或缓存雪崩,也能降低分布式缓存的负载. GuavaCache的优点 1)很好的封装了get.put操作,能够集成数据源.一般我们在业务中操作缓存都会操作缓存和数据源两部分.例如:put数据时,先插入DB再删除原来的缓存,get数据时

cache组件中核心的类和接口列举如下: 接口: Cache 本地缓存的顶级接口,提供一些对缓存进行get,put的方法,以及获取缓存统计数据的方法等. LoadingCache 继承了Cache接口,并另外提供了一些当get数据不存在时自动去load相关key(s)所对应的value(s)的契约(即接口中的抽象方法),具体实现见LoadingCache的具体实现类. RemovalListener 监听器接口,在缓存被移除的时候用来做一些操作,与下面的RemovalNotification.R

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

java中的本地缓存,工作后陆续用到,一直想写,一直无从下手,最近又涉及到这方面的问题了,梳理了一下.自己构造单例.guava.ehcache基本上涵盖了目前的大多数行为了.   为什么要有本地缓存? 在系统中,有些数据,数据量小,但是访问十分频繁(例如国家标准行政区域数据),针对这种场景,需要将数据搞到应用的本地缓存中,以提升系统的访问效率,减少无谓的数据库访问(数据库访问占用数据库连接,同时网络消耗比较大),但是有一点需要注意,就是缓存的占用空间以及缓存的失效策略.   为什么是本地缓存,而

Spring集成GuavaCache实现本地缓存: 一.SimpleCacheManager集成GuavaCache 1 package com.bwdz.sp.comm.util.test; 2 3 import com.google.common.cache.CacheBuilder; 4 import org.springframework.cache.CacheManager; 5 import org.springframework.cache.annotation.EnableCac

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

原文出处:lukaseder         Java8简单的本地缓存实现 这里我将会给大家演示用ConcurrentHashMap类和lambda表达式实现一个本地缓存.因为Map有一个新的方法,在key为Null的时候自动计算一个新的value值.非常适合实现cache.来看下代码: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 public static void main(String[] args) {     for (int i = 0; i < 1

ConcurrentHashMap融合了Hashtable和HashMap二者的优势. Hashtable是做了线程同步,HashMap未考虑同步.所以HashMap在单线程下效率较高,Hashtable在多线程下同步操作能保证程序的正确性.  但是Hashtable每次执行同步操作都需要锁住整个结构. ConcurrentHashMap的出现就是为了解决Hashtable同步lock整个数据结构的问题.ConcurrentHashMap锁的方式是细颗粒度. ConcurrentHashMap将