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

开发环境: System:Windows JavaEE Server:tomcat5.0.2.8.tomcat6 JavaSDK: jdk6+ IDE:eclipse.MyEclipse 6.6 开发依赖库: JDK6. JavaEE5.ehcache-core-2.5.2.jar Email:hoojo_@126.com Blog:http://blog.csdn.net/IBM_hoojo http://hoojo.cnblogs.com/ http://hoojo.blogjava.net

开发环境: System:Windows JavaEE Server:tomcat5.0.2.8.tomcat6 JavaSDK: jdk6+ IDE:eclipse.MyEclipse 6.6 开发依赖库: JDK6. JavaEE5.ehcache-core-2.5.2.jar Email:hoojo_@126.com Blog:http://blog.csdn.net/IBM_hoojo http://hoojo.cnblogs.com/ http://hoojo.blogjava.net

百度定义:Redis是一个key-value存储系统.和Memcached类似,它支持存储的value类型相对很多其它.包含string(字符串).list(链表).set(集合).zset(sorted set --有序集合)和hash(哈希类型).为了保证效率,数据都是缓存在内存中. 差别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把改动操作写入追加的记录文件,而且在此基础上实现了master-slave(主从)同步. 曾经公司一直在使用ehcache缓存.可是随着业务增多和用户訪问量的

一.需求描述 一linode xen vps 1G RAM,40+sites,IO频繁,openfiles ulimit已65535 US时间访问量大增,nginx不定时502 二.解决办法 pages cache化,但这一台vps内存不够用,于是把闲置的几台服务器都装上memcached做缓存集群 再根据网络延迟设定权重 memcached server官方: http://memcached.org/ 三.代码 访问memcached server需要php支持,可以选择memcached库

EHCache分布式缓存集群环境配置 ehcache提供三种网络连接策略来实现集群,rmi,jgroup还有jms.同时ehcache可以可以实现多播的方式实现集群,也可以手动指定集群主机序列实现集群. Ehcache支持的分布式缓存支持有三种RMI,JGroups,JMS,这里介绍下MRI和JGrpups两种方式,Ehcache使用版本为1.5.0,关于ehcache的其他信息请参考http://ehcache.sourceforge.net/EhcacheUserGuide.html, 关于

分布式缓存集群方案特性使用场景(Memcache/Redis(Twemproxy/Codis/Redis-cluster))优缺点对比及选型   分布式缓存特性: 1) 高性能:当传统数据库面临大规模数据访问时,磁盘I/O 往往成为性能瓶颈,从而导致过高的响应延迟.分布式缓存将高速内存作为数据对象的存储介质,数据以key/value 形式存储,理想情况下可以获得DRAM 级的读写性能;2) 动态扩展性:支持弹性扩展,通过动态增加或减少节点应对变化的数据访问负载,提供可预测的性能与扩展性;同时,最

由于单台Redis服务器的内存管理能力有限,使用过大内存的Redis又会使得服务器的性能急剧下降,一旦服务器发生故障将会影响更大范围业务,而Redis 3.0 beta1支持的集群功能还不适合生产环境的使用.于是为了获取更好的Redis缓存性能及可用性,很多公司都研发了Redis缓存集群方案.现对NetFlix.Twitter.国内的豌豆荚在缓存集群方面的解决方案进行一个汇总,以供读者参考,具体内容如下:   1.NetFlix对Dynamo的开源通用实现Dynomite Dynomite是Ne

上一篇我们介绍了在Spring Boot中整合EhCache的方法.既然用了ehcache,我们自然要说说它的一些高级功能,不然我们用默认的ConcurrentHashMap就好了.本篇不具体介绍EhCache缓存如何落文件.如何配置各种过期参数等常规细节配置,这部分内容留给读者自己学习,如果您不知道如何搞,可以看看这里的官方文档. 那么我们今天具体讲什么呢?先思考一个场景,当我们使用了EhCache,在缓存过期之前可以有效的减少对数据库的访问,但是通常我们将应用部署在生产环境的时候,为了实现应

转自:https://segmentfault.com/a/1190000008432854 Redis作为主流nosql,在高并发使用场景中都会涉及到集群和高可用的问题,有几种持久化?场景下的缓存策略怎么选?高可用方案怎么实现?集群有哪几种?跟着这几个问题,结合一些自己使用的经验来简单分析一下. 一.有哪些持久化 Redis有两种持久化的方式:`RDB` 和 `AOF` RDB - 快照 通过预设频率write on copy来持久化数据(所以内存不宜设置超过物理内存的50%,否则会内存不足引

EhCache 系统简介 EhCache 是一个纯 Java 的进程内缓存框架,具有快速.精干等特点. EhCache 的主要特性有: 快速.精干 简单: 多种缓存策略: 缓存数据有两级:内存和磁盘,因此无需担心容量问题: 缓存数据会在虚拟机重启的过程中写入磁盘: 可以通过 RMI.可插入 API 等方式进行分布式缓存: 具有缓存和缓存管理器的侦听接口: 支持多缓存管理器实例,以及一个实例的多个缓存区域: 提供 Hibernate 的缓存实现: EhCache集群解决的问题:  由 于 EhCa

tomcat优化 在线上环境中我们是采用了tomcat作为Web服务器,它的处理性能直接关系到用户体验,在平时的工作和学习中,归纳出以下七种调优经验. 1. 服务器资源 服务器所能提供CPU.内存.硬盘的性能对处理能力有决定性影响.    (1) 对于高并发情况下会有大量的运算,那么CPU的速度会直接影响到处理速度.    (2) 内存在大量数据处理的情况下,将会有较大的内存容量需求,可以用-Xmx -Xms -XX:MaxPermSize等参数对内存不同功能块进行划分.我们之前就遇到过内存分配

tomcat优化 在线上环境中我们是采用了tomcat作为Web服务器,它的处理性能直接关系到用户体验,在平时的工作和学习中,归纳出以下七种调优经验. 1. 服务器资源 服务器所能提供CPU.内存.硬盘的性能对处理能力有决定性影响.    (1) 对于高并发情况下会有大量的运算,那么CPU的速度会直接影响到处理速度.    (2) 内存在大量数据处理的情况下,将会有较大的内存容量需求,可以用-Xmx -Xms -XX:MaxPermSize等参数对内存不同功能块进行划分.我们之前就遇到过内存分配

Oracle官方出了一个如何在Docker环境下运行Coherence的技术文档,大家可以参考: https://github.com/oracle/docker-images/tree/master/OracleCoherence 但是对于一个熟悉Coherence的老司机来说,简单搭建起来只是个初步方案,在客户的环境总是各种特性和定制化配置,所以本文研究的也是如何将已经客户化的Coherence架构构建在Kubernetes开源框架上. 背景架构说明 话不多说,找一个客户的典型的Cohere

一.Redis集群介绍 Redis真的是一个优秀的技术,它是一种key-value形式的NoSQL内存数据库,由ANSI C编写,遵守BSD协议.支持网络.可基于内存亦可持久化的日志型.Key-Value数据库,并提供多种语言的API. Redis最大的特性是它会将所有数据都放在内存中,所以读写速度性能非常好.Redis是基于内存进行操作的,性能较高,可以很好的在一定程度上解决网站一瞬间的并发量,例如商品抢购秒杀等活动. 网站承受高并发访问压力的同时,还需要从海量数据中查询出满足条件的数据,需要

"为什么这个功能用不了?" 程序员:"清一下缓存" 上篇洞悉系列文章给大家详细介绍了MySQL的存储内幕:洞悉MySQL底层架构:游走在缓冲与磁盘之间.既然聊过了磁盘存储,我们今天就进一步来聊聊内存存储. 大多数并发量稍微高点的项目中都不会让请求直达MySQL这类的关系型数据库,而是中间加一道或者几道缓存,就如同操作系统中的CPU的多级缓存,以及主存那样,通过更快速的硬件去提高数据读取的效率,进而加快系统的处理速度,避免让IO成为系统的瓶颈. 而Redis作为一个成

EhCache 缓存系统简介 EhCache 是一个纯 Java 的进程内缓存框架,具有快速.精干等特点,是 Hibernate 中默认的 CacheProvider. 下图是 EhCache 在应用程序中的位置: 图 1. EhCache 应用架构图 EhCache 的主要特性有: 快速: 简单: 多种缓存策略: 缓存数据有两级:内存和磁盘,因此无需担心容量问题: 缓存数据会在虚拟机重启的过程中写入磁盘: 可以通过 RMI.可插入 API 等方式进行分布式缓存: 具有缓存和缓存管理器的侦听接口

RMI 是 Java 的一种远程方法调用技术,是一种点对点的基于 Java 对象的通讯方式.EhCache 从 1.2 版本开始就支持 RMI 方式的缓存集群.在集群环境中 EhCache 所有缓存对象的键和值都必须是可序列化的,也就是必须实现 java.io.Serializable 接口,这点在其它集群方式下也是需要遵守的. 采用 RMI 集群模式时,集群中的每个节点都是对等关系,并不存在主节点或者从节点的概念,因此节点间必须有一个机制能够互相认识对方,必须知道其它节点的信息,包括主机地址.

简介: EhCache 是一个纯 Java 的进程内缓存框架,具有快速.精干等特点,是 Hibernate 中默认的 CacheProvider.本文充分的介绍了 EhCache 缓存系统对集群环境的支持以及使用方法. EhCache 缓存系统简介 EhCache 是一个纯 Java 的进程内缓存框架,具有快速.精干等特点,是 Hibernate 中默认的 CacheProvider. 下图是 EhCache 在应用程序中的位置: 图 1. EhCache 应用架构图 EhCache 的主要特性

EhCache 分布式缓存/缓存集群  EhCache提供了很多种解决方案 这里只介绍一种最常用而且简单的RMI方式分布式缓存决绝方案 Automatic Peer Discovery 自动成员发现方式 自动的发现方式用TCP广播机制来确定和维持一个广播组.它只需要一个简单的配置可以自动的在组中添加和移除成员.在集群中也不需要什么优化服务器的知识,这是默认推荐的. 成员每秒向群组发送一个"心跳".如果一个成员 5秒种都没有发出信号它将被群组移除.如果一个新的成员发送了一个"心

核心部分 内存 线程 IO 压缩 缓存 集群 一.JVM内存优化 Tomcat内存优化,包括内存大小,垃圾回收策略. Windows 下的catalina.bat,Linux 下的catalina.sh 系统响应时间增快: JVM回收速度增快同时又不影响系统的响应率: JVM内存最大化利用: 线程阻塞情况最小化. -server:一定要作为第一个参数,在多个 CPU 时性能佳,还有一种叫 -client 的模式,特点是启动速度比较快,但运行时性能和内存管理效率不高,通常用于客户端应用程序或开发调