一,为什么要使用二级缓存? 我们通常会使用caffeine做本地缓存(或者叫做进程内缓存), 它的优点是速度快,操作方便,缺点是不方便管理,不方便扩展 而通常会使用redis作为分布式缓存, 它的优点是方便扩展,方便管理,但速度上肯定比本地缓存要慢一些,因为有网络io 所以在生产环境中,我们通常把两者都启用, 这样本地缓存做为一级缓存,虽然容量不够大,但也可以把热点数据缓存下来, 把高频访问拦截在redis的上游, 而redis做为二级缓存,把访问请求拦截在数据库的上游, 归根到底,这样可以更有

1.简介 在本文中,我们将了解Caffeine,一个用于Java的高性能缓存库. 缓存和Map之间的一个根本区别是缓存会清理存储的项目. 一个清理策略会决定在某个给定时间哪些对象应该被删除,这个策略直接影响缓存的命中率--缓存库的一个关键特性. Caffeine使用Window TinyLfu清理策略,它提供了接近最佳的命中率. 2.依赖 我们需要将Caffeine依赖添加到我们的pom.xml中: <dependency> <groupId>com.github.ben-mane

一.序言 Caffeine是一个进程内部缓存框架. 对比Guava Cache Caffeine是在Guava Cache的基础上做一层封装,性能有明显提高,二者同属于内存级本地缓存.使用Caffeine后无需使用Guava Cache,从并发的角度来讲,Caffeine明显优于Guava,原因是使用了Java 8最新的StampedLock锁技术. 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.E

在本文中,我们来看看 Caffeine — 一个高性能的 Java 缓存库. 缓存和 Map 之间的一个根本区别在于缓存可以回收存储的 item. 回收策略为在指定时间删除哪些对象.此策略直接影响缓存的命中率 — 缓存库的一个重要特征. Caffeine 因使用 Window TinyLfu 回收策略,提供了一个近乎最佳的命中率. 填充策略(Population) Caffeine 为我们提供了三种填充策略:手动.同步和异步 手动加载(Manual) Cache<String, Object>

介绍 Caffeine是一个基于Java8开发的提供了近乎最佳命中率的高性能的缓存库. 缓存和ConcurrentMap有点相似,但还是有所区别.最根本的区别是ConcurrentMap将会持有所有加入到缓存当中的元素,直到它们被从缓存当中手动移除. 但是,Caffeine的缓存Cache 通常会被配置成自动驱逐缓存中元素,以限制其内存占用.在某些场景下,LoadingCache和AsyncLoadingCache 因为其自动加载缓存的能力将会变得非常实用. 基本使用 GitHub 官方文档:h

概要 Caffeine是一个高性能,高命中率,低内存占用,near optimal 的本地缓存,简单来说它是 Guava Cache 的优化加强版,有些文章把 Caffeine 称为"新一代的缓存"."现代缓存之王". 本文将重点讲解 Caffeine 的高性能设计,以及对应部分的源码分析. 与 Guava Cache 比较 大家都知道,Spring5 即将放弃掉 Guava Cache 作为缓存机制,而改用 Caffeine 作为新的本地 Cache 的组件,这对

http://www.baeldung.com/java-caching-caffeine 作者:baeldung 译者:oopsguy.com 1.介绍 在本文中,我们来看看 Caffeine - 一个高性能的 Java 缓存库. 缓存和 Map 之间的一个根本区别在于缓存可以回收存储的 item. 回收策略为在指定时间删除哪些对象.此策略直接影响缓存的命中率 - 缓存库的一个重要特征. Caffeine 因使用 Window TinyLfu 回收策略,提供了一个近乎最佳的命中率. 2.依赖

1.理论介绍 Java Caching定义了5个核心接口,分别是CachingProvider, CacheManager, Cache, Entry 和 Expiry. CachingProvider定义了创建.配置.获取.管理和控制多个CacheManager.一个应用可以在运行期访问多个CachingProvider. CacheManager定义了创建.配置.获取.管理和控制多个唯一命名的Cache,这些Cache存在于CacheManager的上下文中.一个CacheManager仅被

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-

最近在学习本地缓存发现,在 Spring 技术栈的开发中,既可以使用 Spring Cache 的注解形式操作缓存,也可用各种缓存方案的原生 API.那么是否 Spring 官方提供的就是最合适的方案呢?那么本文将通过一个案例来为你揭晓. Spring Cache Since version 3.1, the Spring Framework provides support for transparently adding caching to an existing Spring appli

1.前言 读这篇文章之前希望你能好好的阅读: 你应该知道的缓存进化史 和 如何优雅的设计和使用缓存? .这两篇文章主要从一些实战上面去介绍如何去使用缓存.在这两篇文章中我都比较推荐Caffeine这款本地缓存去代替你的Guava Cache.本篇文章我将介绍Caffeine缓存的具体有哪些功能,以及内部的实现原理,让大家知其然,也要知其所以然.有人会问:我不使用Caffeine这篇文章应该对我没啥用了,别着急,在Caffeine中的知识一定会对你在其他代码设计方面有很大的帮助.当然在介绍之前还是

概览 本文我们将介绍Caffeine-一个Java高性能缓存库.缓存和Map之间的一个根本区别是缓存会将储存的元素逐出.逐出策略决定了在什么时间应该删除哪些对象,逐出策略直接影响缓存的命中率,这是缓存库的关键特征.Caffeine使用Window TinyLfu逐出策略,该策略提供了接近最佳的命中率. 添加依赖 首先在pom.xml文件中添加Caffeine相关依赖: <dependency> <groupId>com.github.ben-manes.caffeine</g

一,为什么要更新caffeine缓存? 1,caffeine缓存的优点和缺点 生产环境中,caffeine缓存是我们在应用中使用的本地缓存, 它的优势在于存在于应用内,访问速度最快,通常都不到1ms就能做出响应, 缺点在于不方便管理,因为存在于多台负载均衡的web服务器上, 很难象管理redis缓存一样对它做出更新.删除. 2,通常我们会把caffeine缓存的时间设置为5分钟或10分钟, 但当有大型促销活动开始时,如果缓存还没过期, 则web服务显示的数据不会立刻得到更新, 我们如何更新多台w

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

原创:微信公众号 码农参上,欢迎分享,转载请保留出处. 在高性能的服务架构设计中,缓存是一个不可或缺的环节.在实际的项目中,我们通常会将一些热点数据存储到Redis或MemCache这类缓存中间件中,只有当缓存的访问没有命中时再查询数据库.在提升访问速度的同时,也能降低数据库的压力. 随着不断的发展,这一架构也产生了改进,在一些场景下可能单纯使用Redis类的远程缓存已经不够了,还需要进一步配合本地缓存使用,例如Guava cache或Caffeine,从而再次提升程序的响应速度与服务性能.于是

原创:微信公众号 码农参上,欢迎分享,转载请保留出处. 在上一篇文章Redis+Caffeine两级缓存,让访问速度纵享丝滑中,我们介绍了3种整合Caffeine和Redis作为两级缓存使用的方法,虽然说能够实现功能,但实现手法还是太粗糙了,并且遗留了一些问题没有处理.本文将在上一篇的基础上,围绕两个方面进行进一步的改造: JSR107定义了缓存使用规范,spring中提供了基于这个规范的接口,所以我们可以直接使用spring中的接口进行Caffeine和Redis两级缓存的整合改造 在分布式环

前言 在生产中已有实践,本组件仅做个人学习交流分享使用.github:https://github.com/axinSoochow/redis-caffeine-cache-starter 个人水平有限,欢迎大家在评论区轻喷. 所谓二级缓存 缓存就是将数据从读取较慢的介质上读取出来放到读取较快的介质上,如磁盘-->内存. 平时我们会将数据存储到磁盘上,如:数据库.如果每次都从数据库里去读取,会因为磁盘本身的IO影响读取速度,所以就有了像redis这种的内存缓存.可以将数据读取出来放到内存里,这样

1.  为何要用缓存.缓存的目的是为了什么?(https://my.oschina.net/u/3378039/blog/2986697) 一个程序的瓶颈在于数据库,内存的速度远远大于硬盘的速度,当我们一次又一次请求数据库或远程服务时会导致大量的时间耗费在数据库操作或远程方法调用上,以致于 程序性能恶化,使用数据缓存可以解决此问题. 下面是常用的缓存管理器以及可用注解方式实现缓存机制的集中类型 2.@Cacheable/@CachePut/@CacheEvict/@Caching介绍(https

缓存用于提升系统的性能,特别适用于一些对资源需求比较高的操作.本文介绍如何基于spring boot cache技术,使用caffeine作为具体的缓存实现,对操作的结果进行缓存. demo场景 本demo将创建一个web应用,提供两个Rest接口.一个接口用于接受查询请求,并有条件的缓存查询结果.另一个接口用于获取所有缓存的数据,用于监控缓存的内部状态. 可以看到这次查询耗时3秒左右. 可以看到我们的查询结果已被缓存.这里将一次查询的结果缓存了两份,具体技术细节后面介绍. 接下来介绍具体dem

一.概述 缓存抽象提供了多种存储集成.要使用它们,需要简单地声明一个适当的CacheManager - 一个控制和管理Caches的实体,可用于检索这些实体以进行存储. 1.1.基于JDK ConcurrentMap的缓存 基于JDK的Cache实现位于org.springframework.cache.concurrent包下.它允许使用ConcurrentHashMap作为后备Cache存储. <!-- simple cache manager --> <bean id="

前一段时间翻译了Jetty的一部分文档,感觉对阅读英文没有大的提高(*^-^*),毕竟Jetty的受众面还是比较小的,而且翻译过程中发现Jetty的文档写的不是很好,所以呢翻译的兴趣慢慢就不大了,只能等到以后工作中用到再去翻译了(*^__^*),不管怎样下面给出翻译的地址. +Jetty翻译章节 Jetty文档目录:http://www.cnblogs.com/yiwangzhibujian/p/5832294.html Jetty第一部分翻译详见:http://www.cnblogs.com/