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

基于ConcurrentHashMap的本地缓存 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 代码实现 package com.mine.localcache; import java.util.Date; import java.util.Map; import jav

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

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

大家好,又见面了. 本文是笔者作为掘金技术社区签约作者的身份输出的缓存专栏系列内容,将会通过系列专题,讲清楚缓存的方方面面.如果感兴趣,欢迎关注以获取后续更新. 上一篇文章中,我们知晓了如何在项目中通过不同的方式来集成Ehcache并在业务逻辑中进行使用.作为JAVA本地缓存框架综合实力天花板级别的Ehcache,除了在本地缓存方面具有强悍的实力外,还具有一个其它对手所不具备的特色功能,即Ehcache提供了对于集群能力的支持,这也使得Ehcache不仅仅是个本地单机缓存,更是一个分布式缓存.

前不久,业务实现上需要用到本地缓存来解决一些数据量相对较小但是频繁访问的数据,通过查找各种资料,找到了一种可以实现的方案--采用的是Google的CacheBuilder.下面是代码实现过程:1.首先在maven中引入下面的包: <dependency> <groupId>com.google.guava</groupId> <artifactId>guava</artifactId> <version>19.0</versio

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

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

大家好,又见面了. 本文是笔者作为掘金技术社区签约作者的身份输出的缓存专栏系列内容,将会通过系列专题,讲清楚缓存的方方面面.如果感兴趣,欢迎关注以获取后续更新. 作为<深入理解缓存原理与实战设计>系列专栏,前面几篇文章中我们详细的介绍与探讨了Guava Cache与Caffeine的实现.特性与使用方式.提到JAVA本地缓存框架,还有一个同样无法被忽视的强大存在 -- Ehcache!它最初是由Greg Luck于2003年开始开发,截止目前,Ehcache已经演进到了3.10.0版本,各方面

大家好,又见面了. 本文是笔者作为掘金技术社区签约作者的身份输出的缓存专栏系列内容,将会通过系列专题,讲清楚缓存的方方面面.如果感兴趣,欢迎关注以获取后续更新. 在上一篇文章<JAVA中使用最广泛的本地缓存?Ehcache的自信从何而来 -- 感受来自Ehcache的强大实力>中,介绍了Ehcache所具有的核心优秀特性,如数据持久化.多级缓存.集群能力等等.所谓纸上得来终觉浅.绝知此事要躬行,接下来我们就一起动手实践下,在项目中集成Ehcache并体验Ehcache的各种常见用法. Ehca

        在java应用中,对于访问频率比较高,又不怎么变化的数据,常用的解决方案是把这些数据加入缓存.相比DB,缓存的读取效率快好不少.java应用缓存一般分两种,一是进程内缓存,就是使用java应用虚拟机内存的缓存:另一个是进程外缓存,现在我们常用的各种分布式缓存.相比较而言,进程内缓存比进程外缓存快很多,而且编码也简单:但是,进程内缓存的存储量有限,使用的是java应用虚拟机的内存,而且每个应用都要存储一份,有一定的资源浪费.进程外缓存相比进程内缓存,会慢些,但是,存储空间可以横向扩

1.1 关于Caffeine Cache ​ Google Guava Cache是一种非常优秀本地缓存解决方案,提供了基于容量,时间和引用的缓存回收方式.基于容量的方式内部实现采用LRU算法,基于引用回收很好的利用了Java虚拟机的垃圾回收机制.其中的缓存构造器CacheBuilder采用构建者模式提供了设置好各种参数的缓存对象,缓存核心类LocalCache里面的内部类Segment与jdk1.7及以前的ConcurrentHashMap非常相似,都继承于ReetrantLock,还有六个队

大家好,又见面了. 本文是笔者作为掘金技术社区签约作者的身份输出的缓存专栏系列内容,将会通过系列专题,讲清楚缓存的方方面面.如果感兴趣,欢迎关注以获取后续更新. 不知不觉,这已经是<深入理解缓存原理与实战设计>系列专栏的第6篇文章了.经过前面5篇文章的铺垫,我们系统且全面的介绍了缓存相关的概念与典型问题,也手动实操了如何构建一个本地最简版本的通用缓存框架,还对JAVA主流的本地缓存规范进行了解读. 秉持着不重复造轮子的理念,本篇文章中,我们就来一起深入剖析JAVA本地缓存的优秀"轮子

大家好,又见面了. 本文是笔者作为掘金技术社区签约作者的身份输出的缓存专栏系列内容,将会通过系列专题,讲清楚缓存的方方面面.如果感兴趣,欢迎关注以获取后续更新. 通过<重新认识下JVM级别的本地缓存框架Guava Cache--优秀从何而来>一文,我们知道了Guava Cache作为JVM级别的本地缓存组件的诸多暖心特性,也一步步地学习了在项目中集成并使用Guava Cache进行缓存相关操作.Guava Cache作为一款优秀的本地缓存组件,其内部很多实现机制与设计策略,同样值得开发人员深入

在提供地理信息系统客户端时,NASA还为用户提供了开源的WMS Server 服务器应用:World Wind WMS Server.利用这个应用,我们可以架设自己的WMS服务并使用自己的数据(也支持缓存转发),这样开发的应用就不必依赖于互联网连接,也可以抛开NASA提供的数据源而独立运行. 1.准备工作 运行WWS服务器需要JDK.JOGL.GDAL包以及World Wind Server压缩包.资源已上传至WorldWind Java配置WMS服务器,请自行下载. 2.安装JDK 随便一搜都

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

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

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

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