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

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

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

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

前言 Guava是Google开源出来的一套工具库.其中提供的cache模块非常方便,是一种与ConcurrentMap相似的缓存Map. 官方地址:https://github.com/google/guava/wiki/CachesExplained 开始构建 一. 添加依赖 <dependency> <groupId>com.google.guava</groupId> <artifactId>guava</artifactId> <

1.为什么要使用缓存 由于服务器.数据库.网络等资源有限,无法支撑越来越多的请求与计算量,所以将一部分数据放在缓存中,以此减小薄弱环节的计算量和请求流程. 网站中缓存的应用场景:        1:可以缓存整个页面的html,提高访问响应能力:        2:针对局部页面元素进行缓存:        3:对复杂数据的结果进行缓存,例如一个查询需要结合多个数据集,然后根据这些数据集进行相应的运算,即使每个子集查询有缓存,但还是需要额外的运算,这种情况可以考虑缓存计算后的结果.        4

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

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

        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

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

在开发中大型Java软件项目时,很多Java架构师都会遇到数据库读写瓶颈,如果你在系统架构时并没有将缓存策略考虑进去,或者并没有选择更优的 缓存策略,那么到时候重构起来将会是一个噩梦.本文主要是分享了5个常用的Java分布式缓存框架,这些缓存框架支持多台服务器的缓存读写功能,可以让你 的缓存系统更容易扩展. 1.Ehcache – Java分布式缓存框架 Ehcache是一个Java实现的开源分布式缓存框架,EhCache 可以有效地减轻数据库的负载,可以让数据保存在不同服务器的内存中,在需要数

ASP.NET MVC深入浅出(被替换)   一. 谈情怀-ASP.NET体系 从事.Net开发以来,最先接触的Web开发框架是Asp.Net WebForm,该框架高度封装,为了隐藏Http的无状态模式,ViewState功不可没,通过的控件的拖拽和绑定,很快就可以搭建出来一个Web项目,其开发速度远胜Java.PHP,当年Web项目并不很重视体验,没有今天响应式,没有各种前端js框架,所以在当年的WebForm,微软是以引以为豪的. 该框架毕竟有时代局限性,随着前端的崛起,随着人们对项目体验

原文:SQLite做为本地缓存的应用需要注意的地方 今天看到了园友陆敏计的一篇文章<<C#数据本地存储方案之SQLite>>, 写到了SQLite的诸多优点,尤其适应于本地数据缓存和应用程序. 转自陆兄的内容,来夸夸Sqlite: SQLite官方网站: http://www.sqlite. org/ 时第一眼看到关于SQLite的特性. 1. ACID事务 2. 零配置 – 无需安装和管理配置 3. 储存在单一磁盘文件中的一个完整的数据库 4. 数据库文件可以在不同字节顺序的机器

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&

为什么在分布式Java应用程序中使用缓存?今天学习了两节优锐课讲解分布式缓存的内容,收获颇多,分享给大家. 在提高应用程序的速度和性能时,每毫秒都是至关重要的.例如,根据Google的一项研究,如果网站在3秒或更短时间内无法加载,则有53%的移动用户会离开该网站. 缓存是使你的分布式应用程序更快的最重要的技术之一.你可以将信息存储到计算机的CPU中越近,访问信息的速度就越快.从CPU缓存中加载数据要比从RAM中加载数据快得多,这也比从硬盘或通过网络加载数据快得多. 为了存储经常访问的数据,分布式

7. Redis持久化有哪几种方式?不同的持久化机制都有什么优缺点?持久化机制具体底层是如何实现的? 为什么要持久化? 如果只是存在内存里,如果redis宕机再重启,内存数据就丢失了,所以要用持久化机制. 将数据写入内存的同时,异步的慢慢将数据写入磁盘文件,定期同步或备份到云存储服务上,进行持久化. 如果redis宕机重启,自动从磁盘加载之前持久化的一些数据,也许会丢失少量数据,但至少不会丢所有数据. Redis持久化的两种方式: RDB和AOF RDB(Redis Database): 是对r

引子 TMC 是什么 TMC,即"透明多级缓存(Transparent Multilevel Cache)",是有赞 PaaS 团队给公司内应用提供的整体缓存解决方案. TMC 在通用"分布式缓存解决方案(如 CodisProxy + Redis,如有赞自研分布式缓存系统 zanKV)"基础上,增加了以下功能: 应用层热点探测 应用层本地缓存 应用层缓存命中统计 以帮助应用层解决缓存使用过程中出现的热点访问问题. 为什么要做 TMC 使用有赞服务的电商商家数量和类型

本系列目录 CRL快速开发框架系列教程一(Code First数据表不需再关心) CRL快速开发框架系列教程二(基于Lambda表达式查询) CRL快速开发框架系列教程三(更新数据) CRL快速开发框架系列教程四(删除数据) CRL快速开发框架系列教程五(使用缓存) CRL快速开发框架系列教程六(分布式缓存解决方案) CRL快速开发框架系列教程七(使用事务) CRL快速开发框架系列教程八(使用CRL.Package) CRL快速开发框架系列教程九(导入/导出数据) CRL快速开发框架系列教程十(