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Ehcache!這才是Java本地緩存之王!

jf_ro2CN3Fa ? 來(lái)源:CSDN ? 2023-07-29 11:21 ? 次閱讀


一、Caffeine介紹

1、緩存介紹

緩存(Cache)在代碼世界中無(wú)處不在。從底層的CPU多級(jí)緩存,到客戶端的頁(yè)面緩存,處處都存在著緩存的身影。緩存從本質(zhì)上來(lái)說(shuō),是一種空間換時(shí)間的手段,通過對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行一定的空間安排,使得下次進(jìn)行數(shù)據(jù)訪問時(shí)起到加速的效果。

Java而言,其常用的緩存解決方案有很多,例如數(shù)據(jù)庫(kù)緩存框架EhCache,分布式緩存Memcached等,這些緩存方案實(shí)際上都是為了提升吞吐效率,避免持久層壓力過大。

對(duì)于常見緩存類型而言,可以分為本地緩存以及分布式緩存兩種,Caffeine就是一種優(yōu)秀的本地緩存,而Redis可以用來(lái)做分布式緩存

2、Caffeine介紹

Caffeine官方:

  • https://github.com/ben-manes/caffeine

Caffeine是基于Java 1.8的高性能本地緩存庫(kù),由Guava改進(jìn)而來(lái),而且在Spring5開始的默認(rèn)緩存實(shí)現(xiàn)就將Caffeine代替原來(lái)的Google Guava,官方說(shuō)明指出,其緩存命中率已經(jīng)接近最優(yōu)值。實(shí)際上Caffeine這樣的本地緩存和ConcurrentMap很像,即支持并發(fā),并且支持O(1)時(shí)間復(fù)雜度的數(shù)據(jù)存取。二者的主要區(qū)別在于:

  • ConcurrentMap將存儲(chǔ)所有存入的數(shù)據(jù),直到你顯式將其移除;
  • Caffeine將通過給定的配置,自動(dòng)移除“不常用”的數(shù)據(jù),以保持內(nèi)存的合理占用。

因此,一種更好的理解方式是:Cache是一種帶有存儲(chǔ)和移除策略的Map。

ee8e4e48-2db5-11ee-815d-dac502259ad0.png

基于 Spring Boot + MyBatis Plus + Vue & Element 實(shí)現(xiàn)的后臺(tái)管理系統(tǒng) + 用戶小程序,支持 RBAC 動(dòng)態(tài)權(quán)限、多租戶、數(shù)據(jù)權(quán)限、工作流、三方登錄、支付、短信、商城等功能

  • 項(xiàng)目地址:https://github.com/YunaiV/ruoyi-vue-pro
  • 視頻教程:https://doc.iocoder.cn/video/

二、Caffeine基礎(chǔ)

使用Caffeine,需要在工程中引入如下依賴


com.github.ben-manes.caffeine
caffeine

3.0.5

1、緩存加載策略

1.1 Cache手動(dòng)創(chuàng)建

最普通的一種緩存,無(wú)需指定加載方式,需要手動(dòng)調(diào)用put()進(jìn)行加載。需要注意的是put()方法對(duì)于已存在的key將進(jìn)行覆蓋,這點(diǎn)和Map的表現(xiàn)是一致的。在獲取緩存值時(shí),如果想要在緩存值不存在時(shí),原子地將值寫入緩存,則可以調(diào)用get(key, k -> value)方法,該方法將避免寫入競(jìng)爭(zhēng)。調(diào)用invalidate()方法,將手動(dòng)移除緩存。

在多線程情況下,當(dāng)使用get(key, k -> value)時(shí),如果有另一個(gè)線程同時(shí)調(diào)用本方法進(jìn)行競(jìng)爭(zhēng),則后一線程會(huì)被阻塞,直到前一線程更新緩存完成;而若另一線程調(diào)用getIfPresent()方法,則會(huì)立即返回null,不會(huì)被阻塞。

Cachecache=Caffeine.newBuilder()
//初始數(shù)量
.initialCapacity(10)
//最大條數(shù)
.maximumSize(10)
//expireAfterWrite和expireAfterAccess同時(shí)存在時(shí),以expireAfterWrite為準(zhǔn)
//最后一次寫操作后經(jīng)過指定時(shí)間過期
.expireAfterWrite(1,TimeUnit.SECONDS)
//最后一次讀或?qū)懖僮骱蠼?jīng)過指定時(shí)間過期
.expireAfterAccess(1,TimeUnit.SECONDS)
//監(jiān)聽緩存被移除
.removalListener((key,val,removalCause)->{})
//記錄命中
.recordStats()
.build();

cache.put("1","張三");
//張三
System.out.println(cache.getIfPresent("1"));
//存儲(chǔ)的是默認(rèn)值
System.out.println(cache.get("2",o->"默認(rèn)值"));
1.2 Loading Cache自動(dòng)創(chuàng)建

LoadingCache是一種自動(dòng)加載的緩存。其和普通緩存不同的地方在于,當(dāng)緩存不存在/緩存已過期時(shí),若調(diào)用get()方法,則會(huì)自動(dòng)調(diào)用CacheLoader.load()方法加載最新值。調(diào)用getAll()方法將遍歷所有的key調(diào)用get(),除非實(shí)現(xiàn)了CacheLoader.loadAll()方法。使用LoadingCache時(shí),需要指定CacheLoader,并實(shí)現(xiàn)其中的load()方法供緩存缺失時(shí)自動(dòng)加載。

在多線程情況下,當(dāng)兩個(gè)線程同時(shí)調(diào)用get(),則后一線程將被阻塞,直至前一線程更新緩存完成。

LoadingCacheloadingCache=Caffeine.newBuilder()
//創(chuàng)建緩存或者最近一次更新緩存后經(jīng)過指定時(shí)間間隔,刷新緩存;refreshAfterWrite僅支持LoadingCache
.refreshAfterWrite(10,TimeUnit.SECONDS)
.expireAfterWrite(10,TimeUnit.SECONDS)
.expireAfterAccess(10,TimeUnit.SECONDS)
.maximumSize(10)
//根據(jù)key查詢數(shù)據(jù)庫(kù)里面的值,這里是個(gè)lamba表達(dá)式
.build(key->newDate().toString());
1.3 Async Cache異步獲取

AsyncCache是Cache的一個(gè)變體,其響應(yīng)結(jié)果均為CompletableFuture,通過這種方式,AsyncCache對(duì)異步編程模式進(jìn)行了適配。默認(rèn)情況下,緩存計(jì)算使用ForkJoinPool.commonPool()作為線程池,如果想要指定線程池,則可以覆蓋并實(shí)現(xiàn)Caffeine.executor(Executor)方法。synchronous()提供了阻塞直到異步緩存生成完畢的能力,它將以Cache進(jìn)行返回。

在多線程情況下,當(dāng)兩個(gè)線程同時(shí)調(diào)用get(key, k -> value),則會(huì)返回同一個(gè)CompletableFuture對(duì)象。由于返回結(jié)果本身不進(jìn)行阻塞,可以根據(jù)業(yè)務(wù)設(shè)計(jì)自行選擇阻塞等待或者非阻塞。

AsyncLoadingCacheasyncLoadingCache=Caffeine.newBuilder()
//創(chuàng)建緩存或者最近一次更新緩存后經(jīng)過指定時(shí)間間隔刷新緩存;僅支持LoadingCache
.refreshAfterWrite(1,TimeUnit.SECONDS)
.expireAfterWrite(1,TimeUnit.SECONDS)
.expireAfterAccess(1,TimeUnit.SECONDS)
.maximumSize(10)
//根據(jù)key查詢數(shù)據(jù)庫(kù)里面的值
.buildAsync(key->{
Thread.sleep(1000);
returnnewDate().toString();
});

//異步緩存返回的是CompletableFuture
CompletableFuturefuture=asyncLoadingCache.get("1");
future.thenAccept(System.out::println);

2、驅(qū)逐策略

驅(qū)逐策略在創(chuàng)建緩存的時(shí)候進(jìn)行指定。常用的有基于容量的驅(qū)逐和基于時(shí)間的驅(qū)逐。

基于容量的驅(qū)逐需要指定緩存容量的最大值,當(dāng)緩存容量達(dá)到最大時(shí),Caffeine將使用LRU策略對(duì)緩存進(jìn)行淘汰;基于時(shí)間的驅(qū)逐策略如字面意思,可以設(shè)置在最后訪問/寫入一個(gè)緩存經(jīng)過指定時(shí)間后,自動(dòng)進(jìn)行淘汰。

驅(qū)逐策略可以組合使用,任意驅(qū)逐策略生效后,該緩存條目即被驅(qū)逐。

  • LRU 最近最少使用,淘汰最長(zhǎng)時(shí)間沒有被使用的頁(yè)面。
  • LFU 最不經(jīng)常使用,淘汰一段時(shí)間內(nèi)使用次數(shù)最少的頁(yè)面
  • FIFO 先進(jìn)先出

Caffeine有4種緩存淘汰設(shè)置

  • 大小 (LFU算法進(jìn)行淘汰)
  • 權(quán)重 (大小與權(quán)重 只能二選一)
  • 時(shí)間
  • 引用 (不常用,本文不介紹)
@Slf4j
publicclassCacheTest{
/**
*緩存大小淘汰
*/
@Test
publicvoidmaximumSizeTest()throwsInterruptedException{
Cachecache=Caffeine.newBuilder()
//超過10個(gè)后會(huì)使用W-TinyLFU算法進(jìn)行淘汰
.maximumSize(10)
.evictionListener((key,val,removalCause)->{
log.info("淘汰緩存:key:{}val:{}",key,val);
})
.build();

for(inti=1;i20;i++){
cache.put(i,i);
}
Thread.sleep(500);//緩存淘汰是異步的

//打印還沒被淘汰的緩存
System.out.println(cache.asMap());
}

/**
*權(quán)重淘汰
*/
@Test
publicvoidmaximumWeightTest()throwsInterruptedException{
Cachecache=Caffeine.newBuilder()
//限制總權(quán)重,若所有緩存的權(quán)重加起來(lái)>總權(quán)重就會(huì)淘汰權(quán)重小的緩存
.maximumWeight(100)
.weigher((Weigher)(key,value)->key)
.evictionListener((key,val,removalCause)->{
log.info("淘汰緩存:key:{}val:{}",key,val);
})
.build();

//總權(quán)重其實(shí)是=所有緩存的權(quán)重加起來(lái)
intmaximumWeight=0;
for(inti=1;i20;i++){
cache.put(i,i);
maximumWeight+=i;
}
System.out.println("總權(quán)重="+maximumWeight);
Thread.sleep(500);//緩存淘汰是異步的

//打印還沒被淘汰的緩存
System.out.println(cache.asMap());
}


/**
*訪問后到期(每次訪問都會(huì)重置時(shí)間,也就是說(shuō)如果一直被訪問就不會(huì)被淘汰)
*/
@Test
publicvoidexpireAfterAccessTest()throwsInterruptedException{
Cachecache=Caffeine.newBuilder()
.expireAfterAccess(1,TimeUnit.SECONDS)
//可以指定調(diào)度程序來(lái)及時(shí)刪除過期緩存項(xiàng),而不是等待Caffeine觸發(fā)定期維護(hù)
//若不設(shè)置scheduler,則緩存會(huì)在下一次調(diào)用get的時(shí)候才會(huì)被動(dòng)刪除
.scheduler(Scheduler.systemScheduler())
.evictionListener((key,val,removalCause)->{
log.info("淘汰緩存:key:{}val:{}",key,val);

})
.build();
cache.put(1,2);
System.out.println(cache.getIfPresent(1));
Thread.sleep(3000);
System.out.println(cache.getIfPresent(1));//null
}

/**
*寫入后到期
*/
@Test
publicvoidexpireAfterWriteTest()throwsInterruptedException{
Cachecache=Caffeine.newBuilder()
.expireAfterWrite(1,TimeUnit.SECONDS)
//可以指定調(diào)度程序來(lái)及時(shí)刪除過期緩存項(xiàng),而不是等待Caffeine觸發(fā)定期維護(hù)
//若不設(shè)置scheduler,則緩存會(huì)在下一次調(diào)用get的時(shí)候才會(huì)被動(dòng)刪除
.scheduler(Scheduler.systemScheduler())
.evictionListener((key,val,removalCause)->{
log.info("淘汰緩存:key:{}val:{}",key,val);
})
.build();
cache.put(1,2);
Thread.sleep(3000);
System.out.println(cache.getIfPresent(1));//null
}
}

3、刷新機(jī)制

refreshAfterWrite()表示x秒后自動(dòng)刷新緩存的策略可以配合淘汰策略使用,注意的是刷新機(jī)制只支持LoadingCache和AsyncLoadingCache

privatestaticintNUM=0;

@Test
publicvoidrefreshAfterWriteTest()throwsInterruptedException{
LoadingCachecache=Caffeine.newBuilder()
.refreshAfterWrite(1,TimeUnit.SECONDS)
//模擬獲取數(shù)據(jù),每次獲取就自增1
.build(integer->++NUM);

//獲取ID=1的值,由于緩存里還沒有,所以會(huì)自動(dòng)放入緩存
System.out.println(cache.get(1));//1

//延遲2秒后,理論上自動(dòng)刷新緩存后取到的值是2
//但其實(shí)不是,值還是1,因?yàn)閞efreshAfterWrite并不是設(shè)置了n秒后重新獲取就會(huì)自動(dòng)刷新
//而是x秒后&&第二次調(diào)用getIfPresent的時(shí)候才會(huì)被動(dòng)刷新
Thread.sleep(2000);
System.out.println(cache.getIfPresent(1));//1

//此時(shí)才會(huì)刷新緩存,而第一次拿到的還是舊值
System.out.println(cache.getIfPresent(1));//2
}

4、統(tǒng)計(jì)

LoadingCachecache=Caffeine.newBuilder()
//創(chuàng)建緩存或者最近一次更新緩存后經(jīng)過指定時(shí)間間隔,刷新緩存;refreshAfterWrite僅支持LoadingCache
.refreshAfterWrite(1,TimeUnit.SECONDS)
.expireAfterWrite(1,TimeUnit.SECONDS)
.expireAfterAccess(1,TimeUnit.SECONDS)
.maximumSize(10)
//開啟記錄緩存命中率等信息
.recordStats()
//根據(jù)key查詢數(shù)據(jù)庫(kù)里面的值
.build(key->{
Thread.sleep(1000);
returnnewDate().toString();
});


cache.put("1","shawn");
cache.get("1");

/*
*hitCount:命中的次數(shù)
*missCount:未命中次數(shù)
*requestCount:請(qǐng)求次數(shù)
*hitRate:命中率
*missRate:丟失率
*loadSuccessCount:成功加載新值的次數(shù)
*loadExceptionCount:失敗加載新值的次數(shù)
*totalLoadCount:總條數(shù)
*loadExceptionRate:失敗加載新值的比率
*totalLoadTime:全部加載時(shí)間
*evictionCount:丟失的條數(shù)
*/
System.out.println(cache.stats());

5、總結(jié)

上述一些策略在創(chuàng)建時(shí)都可以進(jìn)行自由組合,一般情況下有兩種方法

  • 設(shè)置 maxSize、refreshAfterWrite,不設(shè)置 expireAfterWrite/expireAfterAccess,設(shè)置expireAfterWrite當(dāng)緩存過期時(shí)會(huì)同步加鎖獲取緩存,所以設(shè)置expireAfterWrite時(shí)性能較好,但是某些時(shí)候會(huì)取舊數(shù)據(jù),適合允許取到舊數(shù)據(jù)的場(chǎng)景
  • 設(shè)置 maxSize、expireAfterWrite/expireAfterAccess,不設(shè)置 refreshAfterWrite 數(shù)據(jù)一致性好,不會(huì)獲取到舊數(shù)據(jù),但是性能沒那么好(對(duì)比起來(lái)),適合獲取數(shù)據(jù)時(shí)不耗時(shí)的場(chǎng)景

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  • 視頻教程:https://doc.iocoder.cn/video/

三、SpringBoot整合Caffeine

1、@Cacheable相關(guān)注解

1.1 相關(guān)依賴

如果要使用@Cacheable注解,需要引入相關(guān)依賴,并在任一配置類文件上添加@EnableCaching注解


org.springframework.boot
spring-boot-starter-cache

1.2 常用注解
  • @Cacheable :表示該方法支持緩存。當(dāng)調(diào)用被注解的方法時(shí),如果對(duì)應(yīng)的鍵已經(jīng)存在緩存,則不再執(zhí)行方法體,而從緩存中直接返回。當(dāng)方法返回null時(shí),將不進(jìn)行緩存操作。
  • @CachePut :表示執(zhí)行該方法后,其值將作為最新結(jié)果更新到緩存中,每次都會(huì)執(zhí)行該方法。
  • @CacheEvict :表示執(zhí)行該方法后,將觸發(fā)緩存清除操作。
  • @Caching :用于組合前三個(gè)注解,例如:
@Caching(cacheable=@Cacheable("CacheConstants.GET_USER"),
evict={@CacheEvict("CacheConstants.GET_DYNAMIC",allEntries=true)}
publicUserfind(Integerid){
returnnull;
}
1.3 常用注解屬性
  • cacheNames/value :緩存組件的名字,即cacheManager中緩存的名稱。
  • key :緩存數(shù)據(jù)時(shí)使用的key。默認(rèn)使用方法參數(shù)值,也可以使用SpEL表達(dá)式進(jìn)行編寫。
  • keyGenerator :和key二選一使用。
  • cacheManager :指定使用的緩存管理器。
  • condition :在方法執(zhí)行開始前檢查,在符合condition的情況下,進(jìn)行緩存
  • unless :在方法執(zhí)行完成后檢查,在符合unless的情況下,不進(jìn)行緩存
  • sync :是否使用同步模式。若使用同步模式,在多個(gè)線程同時(shí)對(duì)一個(gè)key進(jìn)行l(wèi)oad時(shí),其他線程將被阻塞。
1.4 緩存同步模式

sync開啟或關(guān)閉,在Cache和LoadingCache中的表現(xiàn)是不一致的:

  • Cache中,sync表示是否需要所有線程同步等待
  • LoadingCache中,sync表示在讀取不存在/已驅(qū)逐的key時(shí),是否執(zhí)行被注解方法

2、實(shí)戰(zhàn)

2.1 引入依賴

org.springframework.boot
spring-boot-starter-cache



com.github.ben-manes.caffeine
caffeine

2.2 緩存常量CacheConstants

創(chuàng)建緩存常量類,把公共的常量提取一層,復(fù)用,這里也可以通過配置文件加載這些數(shù)據(jù),例如@ConfigurationProperties@Value

publicclassCacheConstants{
/**
*默認(rèn)過期時(shí)間(配置類中我使用的時(shí)間單位是秒,所以這里如3*60為3分鐘)
*/
publicstaticfinalintDEFAULT_EXPIRES=3*60;
publicstaticfinalintEXPIRES_5_MIN=5*60;
publicstaticfinalintEXPIRES_10_MIN=10*60;

publicstaticfinalStringGET_USER="GET:USER";
publicstaticfinalStringGET_DYNAMIC="GET:DYNAMIC";

}
2.3 緩存配置類CacheConfig
@Configuration
@EnableCaching
publicclassCacheConfig{
/**
*Caffeine配置說(shuō)明:
*initialCapacity=[integer]:初始的緩存空間大小
*maximumSize=[long]:緩存的最大條數(shù)
*maximumWeight=[long]:緩存的最大權(quán)重
*expireAfterAccess=[duration]:最后一次寫入或訪問后經(jīng)過固定時(shí)間過期
*expireAfterWrite=[duration]:最后一次寫入后經(jīng)過固定時(shí)間過期
*refreshAfterWrite=[duration]:創(chuàng)建緩存或者最近一次更新緩存后經(jīng)過固定的時(shí)間間隔,刷新緩存
*weakKeys:打開key的弱引用
*weakValues:打開value的弱引用
*softValues:打開value的軟引用
*recordStats:開發(fā)統(tǒng)計(jì)功能
*注意:
*expireAfterWrite和expireAfterAccess同事存在時(shí),以expireAfterWrite為準(zhǔn)。
*maximumSize和maximumWeight不可以同時(shí)使用
*weakValues和softValues不可以同時(shí)使用
*/
@Bean
publicCacheManagercacheManager(){
SimpleCacheManagercacheManager=newSimpleCacheManager();
Listlist=newArrayList<>();
//循環(huán)添加枚舉類中自定義的緩存,可以自定義
for(CacheEnumcacheEnum:CacheEnum.values()){
list.add(newCaffeineCache(cacheEnum.getName(),
Caffeine.newBuilder()
.initialCapacity(50)
.maximumSize(1000)
.expireAfterAccess(cacheEnum.getExpires(),TimeUnit.SECONDS)
.build()));
}
cacheManager.setCaches(list);
returncacheManager;
}
}
2.4 調(diào)用緩存

這里要注意的是Cache和@Transactional一樣也使用了代理,類內(nèi)調(diào)用將失效

/**
*value:緩存key的前綴。
*key:緩存key的后綴。
*sync:設(shè)置如果緩存過期是不是只放一個(gè)請(qǐng)求去請(qǐng)求數(shù)據(jù)庫(kù),其他請(qǐng)求阻塞,默認(rèn)是false(根據(jù)個(gè)人需求)。
*unless:不緩存空值,這里不使用,會(huì)報(bào)錯(cuò)
*查詢用戶信息類
*如果需要加自定義字符串,需要用單引號(hào)
*如果查詢?yōu)閚ull,也會(huì)被緩存
*/
@Cacheable(value=CacheConstants.GET_USER,key="'user'+#userId",sync=true)
@CacheEvict
publicUserEntitygetUserByUserId(IntegeruserId){
UserEntityuserEntity=userMapper.findById(userId);
System.out.println("查詢了數(shù)據(jù)庫(kù)");
returnuserEntity;
}



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原文標(biāo)題:再見,Guava!再見,Ehcache!這才是 Java 本地緩存之王!

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    的頭像 發(fā)表于 12-25 09:41 ?686次閱讀
    Redis<b class='flag-5'>緩存</b>預(yù)熱+<b class='flag-5'>緩存</b>雪崩+<b class='flag-5'>緩存</b>擊穿+<b class='flag-5'>緩存</b>穿透要點(diǎn)簡(jiǎn)析

    java虛擬機(jī)內(nèi)存包括遠(yuǎn)空間內(nèi)存嗎

    Java虛擬機(jī)(JVM)內(nèi)存是Java程序執(zhí)行時(shí)所使用的內(nèi)存空間的總稱,包括了Java堆、方法區(qū)、本地方法棧、虛擬機(jī)棧和程序計(jì)數(shù)器等多個(gè)部分。在這些內(nèi)存空間中,并不包含“遠(yuǎn)空間內(nèi)存”的
    的頭像 發(fā)表于 12-05 14:15 ?308次閱讀

    mybatis一級(jí)緩存和二級(jí)緩存的原理

    MyBatis是一種輕量級(jí)的持久化框架,它提供了一級(jí)緩存和二級(jí)緩存的機(jī)制來(lái)優(yōu)化數(shù)據(jù)庫(kù)操作性能。一級(jí)緩存是默認(rèn)開啟的,而二級(jí)緩存需要手動(dòng)配置啟用。 一、一級(jí)
    的頭像 發(fā)表于 12-03 11:55 ?899次閱讀

    Redis緩存與Mysql如何保證一致性?

    基本流程就是客戶端A請(qǐng)求,先去刪除緩存,然后將數(shù)據(jù)寫入數(shù)據(jù)庫(kù),此時(shí)客戶端B查詢先去查詢緩存緩存沒有返回,去查數(shù)據(jù)庫(kù),此時(shí)還沒有完成主從同步,拿到是從庫(kù)的舊數(shù)據(jù),然后將舊數(shù)據(jù)進(jìn)行緩存
    的頭像 發(fā)表于 12-02 14:23 ?818次閱讀
    Redis<b class='flag-5'>緩存</b>與Mysql如何保證一致性?

    簡(jiǎn)單了解Java的新特性

    Java 8 到 Java 20,Java 已經(jīng)走過了漫長(zhǎng)的道路,自 Java 8 以來(lái),Java 生態(tài)系統(tǒng)發(fā)生了很多變化。最顯著的變化是
    的頭像 發(fā)表于 11-23 16:38 ?869次閱讀
    簡(jiǎn)單了解<b class='flag-5'>Java</b>的新特性

    如何查看java程序的內(nèi)存分布

    要查看Java程序的內(nèi)存分布,首先需要了解Java程序運(yùn)行時(shí)的內(nèi)存模型。 Java程序的內(nèi)存分布可以分為以下幾個(gè)部分:程序計(jì)數(shù)器、Java虛擬機(jī)棧、
    的頭像 發(fā)表于 11-23 14:47 ?891次閱讀

    java內(nèi)存溢出排查方法

    模型。Java內(nèi)存模型分為線程棧、堆、方法區(qū)(Java 8之前稱為永久代,Java 8后稱為元空間)和本地方法棧
    的頭像 發(fā)表于 11-23 14:46 ?2390次閱讀

    盤點(diǎn)那些強(qiáng)大又低調(diào)的Java緩存

    HashMap 是很多程序員接觸的第一種緩存 , 因?yàn)楝F(xiàn)實(shí)業(yè)務(wù)場(chǎng)景里,我們可能需要給緩存添加緩存統(tǒng)計(jì)、過期失效、淘汰策略等功能,HashMap 的功能就顯得孱弱 ,所以 HashMap 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)中使用得并不算多。
    的頭像 發(fā)表于 11-14 18:02 ?385次閱讀
    盤點(diǎn)那些強(qiáng)大又低調(diào)的<b class='flag-5'>Java</b><b class='flag-5'>緩存</b>

    Socket緩存如何影響TCP的性能

    一直以來(lái)我們都知道socket的緩存會(huì)對(duì)tcp性能產(chǎn)生影響,也有無(wú)數(shù)文章告訴我們應(yīng)該調(diào)大socke緩存。但是究竟調(diào)多大?什么時(shí)候調(diào)?有哪些手段調(diào)?具體影響究竟如何?這些問題似乎也沒有人真正說(shuō)明
    的頭像 發(fā)表于 11-09 10:13 ?475次閱讀

    如何使用緩存

    緩存技術(shù)被認(rèn)為是減輕服務(wù)器負(fù)載、降低網(wǎng)絡(luò)擁塞、增強(qiáng)Web可擴(kuò)展性的有效途徑之一,其基本思想是利用客戶訪問的時(shí)間局部性(Temproral Locality)原理, 將客戶訪問過的內(nèi)容在Cache中
    的頭像 發(fā)表于 10-08 14:07 ?494次閱讀

    Java不同的算法

    在本文中,我們將討論使用 Java 驗(yàn)證一個(gè)給定的字符串是否具有操作系統(tǒng)的有效文件名的不同方法。我們可以根據(jù)限制的字符或長(zhǎng)度限制來(lái)檢查該值。 我們將只關(guān)注核心解決方案,不使用任何外部依賴。我們將使
    的頭像 發(fā)表于 10-08 11:43 ?606次閱讀

    本地緩存的技術(shù)實(shí)踐

    一、摘要 說(shuō)到緩存,面試官基本上會(huì)繞不開以下幾個(gè)話題! 項(xiàng)目中哪些地方用到了緩存?為什么要使用緩存?怎么使用它的?引入緩存后會(huì)帶來(lái)哪些問題? 這些問題,基本上是互聯(lián)網(wǎng)公司面試時(shí)必問的一
    的頭像 發(fā)表于 09-30 15:29 ?564次閱讀
    <b class='flag-5'>本地</b><b class='flag-5'>緩存</b>的技術(shù)實(shí)踐