用Cacheable注解时,发现空值,也会被缓存下来.如果我们期望空值不被缓存,可以做如下设置: @Cacheable(key = "#id", unless="#result == null") public XXXPO getValue(int id) { //get } unless="#result == null"  //当条件为true时,不保存对象

8.5.2 使用@Cacheable执行缓存 @Cacheable可用于修饰类或修饰方法,当使用@Cacheable修饰类时,用于告诉Spring在类级别上进行缓存 ------ 程序调用该类的实例的任何方法时都需要缓存,而且共享同一个缓存区:当使用@Cacheable修饰方法时,用于告诉Spring在方法级别上进行缓存 ------ 只有当程序调用该方法时才需要缓存. 1. 类级别的缓存 当使用@Cacheable修饰类时,就可控制Spring在类级别进行缓存,这样程序调用类的任意方法时,只要

代码: @Override @Cacheable(value = CACHE_NAME, key = "'CartItemkey_'+#uId") public List<String> getCartId(Long uId) {//CartItemkey_1 String key = "CartItemkey_"+uId; try { List<String> keyStr = (List<String>) redisCache

https://www.cnblogs.com/fashflying/p/6908028.html https://blog.csdn.net/syani/article/details/52239967 从3.1开始,Spring引入了对Cache的支持.其使用方法和原理都类似于Spring对事务管理的支持.Spring Cache是作用在方法上的,其核心思想是这样的:当我们在调用一个缓存方法时会把该方法参数和返回结果作为一个键值对存放在缓存中,等到下次利用同样的参数来调用该方法时将不再执行该

注:1.放入cache中,采用@Cacheable;使缓存失效@CacheEvict 2.自定义CacheManager只需要继承org.springframework.cache.support.AbstractCacheManager(该类中的map采用了ConcurrentHashMap,解决了并发等问题,可以自己去看原代码), 然后需要自己实现loadCaches方法,同时也可以实现getCaches方法(如下面代码) 3.@Cacheable和@CacheEvict中对应的value为

从3.1开始,Spring引入了对Cache的支持.其使用方法和原理都类似于Spring对事务管理的支持.Spring Cache是作用在方法上的,其核心思想是这样的:当我们在调用一个缓存方法时会把该方法参数和返回结果作为一个键值对存放在缓存中,等到下次利用同样的参数来调用该方法时将不再执行该方法,而是直接从缓存中获取结果进行返回.所以在使用Spring Cache的时候我们要保证我们缓存的方法对于相同的方法参数要有相同的返回结果. 使用Spring Cache需要我们做两方面的事: n  声明

从3.1开始,Spring引入了对Cache的支持.其使用方法和原理都类似于Spring对事务管理的支持.Spring Cache是作用在方法上的,其核心思想是这样的:当我们在调用一个缓存方法时会把该方法参数和返回结果作为一个键值对存放在缓存中,等到下次利用同样的参数来调用该方法时将不再执行该方法,而是直接从缓存中获取结果进行返回.所以在使用Spring Cache的时候我们要保证我们缓存的方法对于相同的方法参数要有相同的返回结果. 使用Spring Cache需要我们做两方面的事: n  声明

最近在项目中使用了Ehcache缓存,使用方式是用Spring提供的 @Cacheable 注解的方式,这种方式简单.快速.方便,推荐使用. 在使用的过程中,遇到了缓存不生效的情况,经过分析处理,总结如下: 1.Spring MVC 的Controller方法上使用 @Cacheable 注解,编译运行都没问题,但在调接口的时候发现接口没走缓存,最简单的判断方式就是在本地启服务,方法里打断点,可以发现每次都能进入断点,而如果走缓存的话,是不会进断点的. 查了很多资料,一直没解决,最终想到了Spr

一.概述 最近在做性能优化,之前有一个业务是这样实现的: 1.温度报警后第三方通讯管理机直接把报警信息保存到数据库 2.我们在数据库中添加触发器,(BEFORE INSERT)根据这条报警信息处理业务逻辑,在数据库中插入“其他业务数据” 3.前端setTimeout每隔5秒ajax去后端查询“其他业务数据”(查库) 优化后这样实现: 两个微服务,消息中间件专门一个服务,接收消息存入数据库,存入redis:业务服务直接从redis获取 1.MQTT订阅通讯管理机报警事件主题 2.发生报警后,jav

目录 Cache API及默认提供的实现 demo 依赖包安装 定义实体类.服务类和相关配置文件 Cache注解 启用Cache注解 @CachePut @CacheEvict @Cacheable 运行流程 @Caching 示例 基本原理 注意和限制 基于 proxy 的 spring aop 带来的内部调用问题 @CacheEvict 的可靠性问题 非 public 方法问题 问题及解决方案 参考资料 正文 回到顶部 Cache API及默认提供的实现 Spring提供的核心Cache接口

前言:缓存在开发中是一个必不可少的优化点,近期在公司的项目重构中,关于缓存优化了很多点,比如在加载一些数据比较多的场景中,会大量使用缓存机制提高接口响应速度,简介提升用户体验.关于缓存,很多人对它都是既爱又恨,爱它的是:它能大幅提升响应效率,恨的是它如果处理不好,没有用好比如LRU这种策略,没有及时更新数据库的数据就会导致数据产生滞后,进而产生用户的误读,或者疑惑.这是很严重的一个问题,比如我在公司和某家公司(国内的一线旅游开发公司)的对接的时候,线上总是出现我们推送接口数据但是网站的数据产生滞

今天我们来讲讲怎么在spring boot 中整合redis 实现对数据库查询结果的缓存.首先第一步要做的就是在pom.xml文件添加spring-boot-starter-data-redis.要整合缓存,必不可少的就是我们要继承一个父类CachingConfigurerSupport.我们先看看这个类的源码 public class CachingConfigurerSupport implements CachingConfigurer { // Spring's central cach

随着时间的积累,应用的使用用户不断增加,数据规模也越来越大,往往数据库查询操作会成为影响用户使用体验的瓶颈,此时使用缓存往往是解决这一问题非常好的手段之一.Spring 3开始提供了强大的基于注解的缓存支持,可以通过注解配置方式低侵入的给原有Spring应用增加缓存功能,提高数据访问性能. SpringBoot中的Cache缓存 1.基本概念 Spring从3.1开始定义了org.springframework.cache.Cache和org.springframework.cache.Cach

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-

转载:https://www.cnblogs.com/wyq178/p/9840985.html   前言:缓存在开发中是一个必不可少的优化点,近期在公司的项目重构中,关于缓存优化了很多点,比如在加载一些数据比较多的场景中,会大量使用缓存机制提高接口响应速度,简介提升用户体验.关于缓存,很多人对它都是既爱又恨,爱它的是:它能大幅提升响应效率,恨的是它如果处理不好,没有用好比如LRU这种策略,没有及时更新数据库的数据就会导致数据产生滞后,进而产生用户的误读,或者疑惑.这是很严重的一个问题,比如我在

前言 在SpringCache缓存初探中我们研究了如何利用spring cache已有的几种实现快速地满足我们对于缓存的需求.这一次我们有了新的更个性化的需求,想在一个请求的生命周期里实现缓存. 需求背景是:一次数据的组装需要调用多个方法,然而在这多个方法里又会调用同一个IO接口,此时多浪费了一次IO的资源.首先想到的解决方案是将这次IO接口提出来调用,然后将结果作为参数传递到多个方法中,但是这样一来,每个调用这些方法的地方都得添加额外的代码.那么第二个方案就是,我们还是分别调用,只不过将这个结

一.Redis和数据库的结合 使用Redis可以优化性能,但是存在Redis的数据和数据库同步的问题. 例如,T1时刻以将 key1 保存数据到 Redis,T2时刻刷新进入数据库,但是T3时刻发生了其他业务需要改变数据库同一条记录的数据,但是采用了 key2 保存到Redis中,然后又写入了更新数据到数据库中,这就导致 Redis 中key1 的数据是脏数据,和数据库中的数据不一致. 1.Redis和数据库读操作 数据缓存往往会在 Redis 上设置超时时间,当设置 Redis 的数据超时后,

最近在对系统进行优化的时候,发现有些查询查询效率比较慢,耗时比较长, 通过压测发现,主要耗费的性能 消耗在 查询数据库,查询redis 数据库:连接池有限,且单个查询不能消耗大量的连接池,占用大量IO,否则会引起整个应用的IO异常及连接池异常及数据库相关性能压力,导致无法访问 redis:reidis是单线程的,如果大量的查询都会存 取 缓存,这样会导致IO异常及导致redis 慢查询,redis拥堵,redis崩溃等问题. 注意:  下图的相关改造,适用于不太频繁改动的数据,但是会大量频繁访问

概念 缓存穿透 在高并发下,查询一个不存在的值时,缓存不会被命中,导致大量请求直接落到数据库上,如活动系统里面查询一个不存在的活动. 缓存击穿 在高并发下,对一个特定的值进行查询,但是这个时候缓存正好过期了,缓存没有命中,导致大量请求直接落到数据库上,如活动系统里面查询活动信息,但是在活动进行过程中活动缓存突然过期了. 缓存雪崩 在高并发下,大量的缓存key在同一时间失效,导致大量的请求落到数据库上,如活动系统里面同时进行着非常多的活动,但是在某个时间点所有的活动缓存全部过期. 常见解决方案 直

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

一.准备工作 首先整合使用Spring整合MyBatis. 可参阅:SpringBoot整合MyBatis SpringBoot整合MyBatis完后后,我们需要在pom.xml中添加缓存相关的依赖. <!-- cache --> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId