基于StringRedisTemplate封装一个缓存工具类，满足下列需求： 方法1：将任意Java对象序列化为json并存储在string类型的key中，并且可以设置TTL过期时间 方法2：将任意Java对象序列化为json并存储在string类型的key中，并且可以设置逻辑过期时间，用于处理缓 存击穿问题 方法3：根据指定的key查询缓存，并反序列化为指定类型，利用缓存空值的方式解决缓存穿透问题 方法4：根据指定的key查询缓存，并反序列化为指定类型，需要利用逻辑过期解决缓存击穿问题 将逻辑进行封装
Caffeine 是一个基于Java 8的高性能本地缓存框架，其结构和 Guava Cache 基本一样，api也一样，基本上很容易就能替换。 Caffeine 实际上就是在 Guava Cache 的基础上，利用了一些 Java 8 的新特性，提高了某些场景下的性能效率。
随着互联网的高速发展，市面上也出现了越来越多的网站和app。我们判断一个软件是否好用，用户体验就是一个重要的衡量标准。比如说我们经常用的微信，打开一个页面要十几秒，发个语音要几分钟对方才能收到。相信这样的软件大家肯定是都不愿意用的。软件要做到用户体验好，响应速度快，缓存就是必不可少的一个神器。缓存又分进程内缓存和分布式缓存两种：分布式缓存如redis、memcached等，还有本地（进程内）缓存如ehcache、GuavaCache、Caffeine等。静态资源还可以用CDN来加速哦。说起Guava Cache，很多人都不会陌生，它是Google Guava工具包中的一个非常方便易用的本地化缓存实现，基于LRU算法实现，支持多种缓存过期策略。由于Guava的大量使用，Guava Cache也得到了大量的应用。但是，Guava Cache的性能一定是最好的吗？也许，曾经它的性能是非常不错的。正所谓长江后浪推前浪，前浪被拍在沙滩上。我们就来介绍一个比Guava Cache性能更高的缓存框架：Caffeine。
随着互联网的高速发展，市面上也出现了越来越多的网站和app。我们判断一个软件是否好用，用户体验就是一个重要的衡量标准。比如说我们经常用的微信，打开一个页面要十几秒，发个语音要几分钟对方才能收到。相信这样的软件大家肯定是都不愿意用的。软件要做到用户体验好，响应速度快，缓存就是必不可少的一个神器。缓存又分进程内缓存和分布式缓存两种：分布式缓存如redis、memcached等，还有本地（进程内）缓存如ehcache、GuavaCache、Caffeine等。说起Guava Cache，很多人都不会陌生，它是Google Guava工具包中的一个非常方便易用的本地化缓存实现，基于LRU算法实现，支持多种缓存过期策略。由于Guava的大量使用，Guava Cache也得到了大量的应用。但是，Guava Cache的性能一定是最好的吗？也许，曾经它的性能是非常不错的。正所谓长江后浪推前浪，前浪被拍在沙滩上。我们就来介绍一个比Guava Cache性能更高的缓存框架：Caffeine。
项目中经常会遇到这种场景：一份数据需要在多处共享，有些数据还有时效性，过期自动失效。比如手机验证码，发送之后需要缓存起来，然后处于安全性考虑，一般还要设置有效期，到期自动失效。我们怎么实现这样的功能呢？
在一般的小项目中,数据量不大.但是有的时候需要使用缓存记录一些标识或者票据之类的,比如我这边想实现,可以记录系统同时在线的用户数据,或者对其他数据的缓存记录,减少DBA请求
我平时用的也挺频繁，这次就借助日常使用的 Cache 组件来看看 Google 大牛们是如何设计的。
上一篇文章中，我们聊了下Caffeine的同步、异步的数据回源方式。本篇文章我们再一起研讨下Caffeine的多种不同的数据淘汰驱逐机制，以及对应的实际使用。
通常情况下，为了提升服务性能，使用缓存框架是一个非常常见的选择。在Java语境下，经过我查阅，Caffeine被称作地表最强Java本地缓存框架。Caffeine是站在巨人（Guava Cache）的肩膀上，优化了算法发展而来。
JCache（Java Caching API），也称为JSR-107，是Java平台上的缓存标准规范，旨在为Java应用程序提供统一的缓存访问接口。自从2011年提出以来，JCache已经成为了提高应用程序性能、减少数据库负载和提升用户体验的重要手段。本文将深入浅出地介绍JCache的核心概念、常见问题、易错点以及如何避免这些错误，并通过代码示例来加深理解。
在当前的软件开发中，缓存技术被广泛应用于提高数据访问速度和降低数据库压力，如本地缓存和redis分布式缓存。小义本想实现一个caffeine+redis的多级缓存组件，但没想到又双叒叕踩坑了，今天主要聊聊本地缓存和caffeine。
在现代Web应用程序中，缓存是提高性能和可扩展性的关键因素之一。Redis是一种流行的内存缓存解决方案，它提供了快速的读取和写入速度，并支持各种数据结构。然而，在使用Redis缓存时，您可能会遇到一些常见的问题，例如缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿、缓存更新问题和缓存容量问题等。本文将介绍这些常见问题的原因和解决方案，并提供相应的Java代码示例。
优化代码实现是第一位的，特别是一些不合理的复杂实现。如果结合需求能从代码实现的角度，使用更高效的算法或方案实现，进而解决问题，那是最简单有效的。
小陈：MESI协议也叫做缓存一致性协议，主要是用来进行协调多核CPU的高级缓存的数据一致的。 第一章的时候讲过，CPU多级缓存架构，存在多个高速缓存之间数据一致性的问题。
Caffeine是一个高性能的Java缓存库，它基于Guava Cache进行了增强，提供了更加出色的缓存体验。Caffeine的主要特点包括：
缓存击穿的成因 缓存击穿是指在高并发场景下，某个热点数据的缓存突然失效（如缓存过期），而这时恰好有大量的并发请求来访问这个刚刚失效的key，所有请求都无法从缓存中获取到数据，进而都涌向数据库，导致数据库瞬时压力过大，这就是所谓的“击穿”。尤其是在数据更新并不频繁的情况下，这种集中性的数据库查询压力可能导致数据库响应变慢，甚至宕机。 解决方案 - Java代码示例（使用Redis分布式锁） 下面是一个基于Redis实现分布式锁，用于解决缓存击穿问题的基本Java代码框架： import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate; import org.springframework.data.redis.core.script.DefaultRedisScript; import org.springframework.data.redis.core.script.RedisScript; import java.util.Collections; @Service public class CacheService { private final StringRedisTemplate redisTemplate; private final RedisScript<Long> luaLockScript; public CacheService(StringRedisTemplate redisTemplate) { this.redisTemplate = redisTemplate; luaLockScript = new DefaultRedisScript<>(// 定义Lua脚本，用于获取分布式锁 "if redis.call('exists', KEYS[1]) == 0 then " + "redis.call('hset', KEYS[1], ARGV[1], 1);" + "redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[2]); " + "return 1; " + "end;" + "return 0;", Long.class); } public Object getDataFromDBWithLock(String cacheKey) { Boolean locked = acquireLock(cacheKey, "uniqueId"); // 尝试获取锁 if (locked) { try { // 如果获取到锁，则尝试从缓存中获取数据 Object data = getDataFromCache(cacheKey); if (data != null) { return data; } // 缓存未命中，从数据库加载数据 data = loadFromDatabase(cacheKey); // 将数据写入缓存 writeToCache(cacheKey, data); return data; } finally { releaseLock(cacheKey, "uniqueId"); // 无论何时，都要确保最后释放锁 } } else { // 没有获取到锁，等待其他线程完成数据库操作后从缓存中读取 return getDataFromCacheAfterWait(cacheKey); } } private Boolean acquireLock(String key, String uniqueId) { // 调用Lua脚本获取分布式锁，这里假设expireTime是你设置的锁超时时间 Long result = redisTemplat
缓存是计算机系统中一种常见的数据存储技术。它用于临时存储经常访问的数据，以提高系统的性能和响应速度。
此工具解决了Redis的缓存击穿、缓存穿透、缓存雪崩的问题，更多的可参考泛型与Function的使用！非常好的一种方式！
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）保证被volatile修饰的共享变量对所有线程总是可见的，也就是当一个线程修改了一个被volatile修饰共享变量的值，新值总是可以被其他线程立即得知。
另外，主从模式、薪火相传、主机宕机模式，导致ip地址发生变化，应用程序中配置了需要修改对应的主机地址、端口信息。
对一个java开发者而言，提到缓存，第一反应就是Redis。利用这类缓存足以解决大多数的性能问题了，我们也要知道，这种属于remote cache（分布式缓存），应用的进程和缓存的进程通常分布在不同的服务器上，不同进程之间通过RPC或HTTP的方式通信。这种缓存的优点是缓存和应用服务解耦，支持大数据量的存储，缺点是数据要经过网络传输，性能上会有一定损耗。
《玩转Java并发工具、精通JUC、成为并发多面手》构建高性能缓存这部分的个人笔记。本节为单纯的实战，主要是把之前学习并发编程的知识点串起来。
guava的loadingcache什么时候删除过期的数据https://www.jianshu.com/p/c21dd3f0eab0
在互联网项目中，一般以堆内缓存的使用居多，无论是 Guava，Memcache，还是 JDK 自带的 HashMap，ConcurrentHashMap 等，都是在堆内内存中做数据计算操作。这样做的好处显而易见，用户完全不必在意数据的分配，溢出，回收等操作，全部交由 JVM 来进行处理。
现在的项目中应该基本都用redis做缓存了，本文提供一个简单的线程安全缓存类，提供超时淘汰策略。方便没必要引进第三方缓存时使用。
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的掌握与借鉴。
日常工作中，缓存的使用随处可见。缓存使用得当，对提升系统的性能，提高用户体验感有着至关重要的作用。但是如果使用不当，就会出现一些令人费解或者数据混乱的问题。本文将给大家普及常见的一些缓存使用与缓存使用过程中的踩坑点，希望能帮助大家更好的理解与使用缓存，文中如有写的不对的地方，欢迎大家留言指正。
Hello,everyone.日常工作中，缓存的使用随处可见。缓存使用得当，对提升系统的性能，提高用户体验感有着至关重要的作用。但是如果使用不当，就会出现一些令人费解或者数据混乱的问题。本文将给大家普及常见的一些缓存使用与缓存使用过程中的踩坑点，希望能帮助大家更好的理解与使用缓存，文中如有写的不对的地方，欢迎大家留言指正。
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、Hashtable、ConcurrentHashMap 几种供我们选择，如果不考虑高并发情况下数据安全问题，我们可以选择HashMap，如果考虑高并发情况下数据安全问题，我们可以选择 Hashtable、ConcurrentHashMap 中的一种集合，但是我们优先选择 ConcurrentHashMap，因为 ConcurrentHashMap 的性能比 Hashtable 要好。
博主简介👨🏼⚕️：国内某一线互联网公司Java工程师👨🏼💻，业余自媒体创作者💻，CSDN博客专家🏆，Java领域优质创作者📕，华为云享专家🥇，华为HDZ核心成员👨💼，曾发表并出版ISEAE信息科学国际论文，全网累计发表技术博客60余万字📒，公众号【码猿编程日记】作者，坚信每一次敲动键盘都能让生活变得更智能，世界变得更有趣！ 课前答疑：很多小伙伴问我零基础或者根本没有使用过Redis，可以学习嘛？当然是可以的！充分考虑到小伙伴们的学习程度有所不同，所以本次课程的所有操作都是在Windows环境下进行
最近在看storm，发现其中的TimeCacheMap算法设计颇为高效，就简单分享介绍下。 思考一下如果需要一个带过期淘汰的缓存容器，我们通常会使用定时器或线程去扫描容器，以便判断是否过期从而删除。但这样性能并不友好，在数据量较大时O(n)检查是一笔不小的开销，并且在大量过期数据删除时需要频繁对容器加锁，这会多少会影响到正常的数据读写删除。 Storm设计了一种比较高效的时间缓存容器TimeCacheMap，它的算法可以在某个时间周期内将数据批量删除，一次批量删除只需要加一次锁即可，并且其读写删除复杂度均为O(1)。
缓存穿透缓存穿透指客户端请求的数据在缓存中和数据库中都不存在，这样缓存永远不会生效，这些请求都会打到数据库如果有恶意用户使用无数的线程并发访问不存在数据，这些请求都会到达数据库，很有可能会将数据库击垮解决方案缓存空对象思路：用户请求某一个 id 时，redis 和数据库中都不存在，我们直接将 id 对应空值缓存到 redis，这样下次用户重复请求这一 id 时，redis 中就可以命中（命中 null），就不会去请求数据库优点：实现简单，维护方便缺点：- 额外的内存消耗（可以通过添加 TTL 解决）图片-
缓存是最直接有效提升系统性能的手段之一。个人认为用好用对缓存是优秀程序员的必备基本素质。
缓存可以说是无处不在，比如 PC 电脑中的内存、CPU 中的二级缓存、HTTP 协议中的缓存控制、CDN 加速技术都是使用了缓存的思想来解决性能问题。 Java架构进阶群：554355695 缓存是用
每次想到缓存的概念时就会想到下面这张结构图,缓存主要解决的是中央处理器与内存之间速度不匹配出来的问题。
本文是上周去技术沙龙听了一下爱奇艺的Java缓存之路有感写出来的。先简单介绍一下爱奇艺的java缓存道路的发展吧。
上面我们的 value 是一个 list，以 list 的大小作为 Entry 的大小。当把 Weigher 实现为只返回1，maximumWeight 其实和 maximumSize 是等效的。 同样的，为了性能考虑，这个限制也不会很死板
阅读目录： 概述 算法介绍 清理线程 获取、插入、删除 总结 概述 最近在看storm，发现其中的TimeCacheMap算法设计颇为高效，就简单分享介绍下。 思考一下如果需要一个带过期淘汰的缓存容器，我们通常会使用定时器或线程去扫描容器，以便判断是否过期从而删除。但这样性能并不友好，在数据量较大时O(n)检查是一笔不小的开销，并且在大量过期数据删除时需要频繁对容器加锁，这会多少会影响到正常的数据读写删除。 Storm设计了一种比较高效的时间缓存容器TimeCacheMap，它的算法可以在某个时间周
在前面学习我们都知道Redis不可能把所有的数据都缓存起来(内存昂贵且有限)，所以Redis需要对数据设置过期时间，并采用的是惰性删除+定期删除两种策略对过期键删除。Redis对过期键的策略+持久化
缓存雪崩、穿透以及击穿，作为老生常谈的问题，也是面试八股文中经常被提及的话题。因为目前的互联网系统没有几个不需要用缓存的。然而，对于缓存的这三个问题，很多人只是单纯的背过答案（比如布隆过滤器、分布式锁等），却少有人能够清楚地理解其思路。本文旨在深入浅出地探讨和分析这三大缓存问题。强调的是，真正有价值的不仅是答案本身，更是解答背后的思考和推导过程。如果能够理解这些问题的根本原因，才能更好地应对类似的挑战。
1.2 配置自定义Key生成器CacheKeyGenerator 缓存的Java对象一定要重写hashCode和eqauls
RedisTemplate底层使用lettuce的话，进行压力测试时，会抛内存溢出异常，因此去掉lettuce依赖，底层使用jedis连接Redis
redis是典型的非关系型数据库，支持key-value，hash，list，set等各种数据结构。那么如何利用redis实现缓存呢？
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
云直播
