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

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

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-

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

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. 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.

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

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

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. 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

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

1.缓存为什么要存在 应用服务器资源是有限的,数据库每秒中接受请求的次数也是有限的.如果利用有限的资源来提供尽可能大的吞吐量呢,一个办法:减少计 算量,缩短请求流程(减少网络io或者硬盘io),这时候缓存就可以大展手脚了 2.什么样的数据可以存到缓存中 一段时间内不变的数据 3.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

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

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

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