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，在需要数据的时候可以快速存取。同时EhCache 扩展非常简单，官方提供的Cache配置方式有好几种。你可以通过声明配置、在xml中配置、在程序里配置或者调用构造方法时传入不同的参数。
Ignite™是一个以内存为中心的分布式数据库，缓存和处理平台事务性，分析性和流式工作负载，以PB级的速度提供内存速度. 主要好处 Ignite 使用者包括 ING, Sberbank, HomeAw
在现代应用程序开发中，性能优化是一个永恒的话题。而在企业级Java应用开发中，Spring和MyBatis是两种非常流行的框架，它们的连接池和缓存机制对应用程序的性能有着至关重要的影响。本文将深入探讨Spring和MyBatis中的连接池和缓存机制，从基本概念到高级应用，全面覆盖这两个框架中的性能优化技术。
ClickHouse的字典缓存是通过DictionarySource和DictionaryUploader类来实现的。
当应用服务器不再存储用户的会话信息，也就不再具有状态，一个用户可以请求任意一个应用服务器，从而更容易实现高可用性以及可伸缩性。
本文探讨了使用Spring Boot整合Redis来解决订单重复请求问题。通过利用Redis的缓存和分布式锁特性，可以有效地防止因网络延迟或其他原因导致的重复订单请求，从而提高系统的可靠性和稳定性。
缓存是一种存储数据的组件，它存储了数据的副本，以便将来请求时可以更快地访问这些数据。缓存可以位于应用程序的多个层级，包括数据库层、应用层或客户端层。
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，在需要数据的时候可以快速存取。同时EhCache 扩展非常简单，官方提供的Cache配置方式有多种。可以声明配置、xml中配置、程序里配置或者调用构造方法时传入不同的参数。
先来看看大数据的概念。根据维基百科，大数据是庞大或复杂的数据集的广义术语，因此传统的数据处理程序不足以支持如此庞大的体量。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
作者：java妞妞 来源：http://blog.csdn.net/javaniuniu/article/details/71250316 当今IT开发人员面对的最大挑战就是复杂性，硬件越来越复杂，O
当今IT开发人员面对的最大挑战就是复杂性，硬件越来越复杂，OS越来越复杂，编程语言和API越来越复杂，我们构建的应用也越来越复杂。根据外媒的一项调查报告，中软卓越专家列出了Java程序员在过去12个月内一直使用的一些工具或框架，或许会对你有意义。
EhCache 是一个纯Java的进程内缓存框架，具有快速、精干等特点，是Hibernate中默认的CacheProvider。 Ehcache是一种广泛使用的开源Java分布式缓存。主要面向通用缓存,Java EE和轻量级容器。它具有内存和磁盘存储，缓存加载器,缓存扩展,缓存异常处理程序,一个gzip缓存servlet过滤器,支持REST和SOAP api等特点。 Ehcache最初是由Greg Luck于2003年开始开发。2009年,该项目被Terracotta购买。软件仍然是开源,但一些新的主要功能
随着互联网的迅速发展和数据量的爆炸性增长，现代应用程序对于快速、可靠的数据存储和高效的数据处理需求日益增长。在这种背景下，Redis作为一种高性能的内存数据库和缓存服务器，被广泛应用于各种场景中。在本文中，我们将探讨Redis在不同领域的应用场景，以及它如何加速和优化现代应用程序的性能。
作为技术人员（Java开发工程师），我的长处就是技术，通过技术变现，那么有哪些渠道呢？
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。
如果你受够了微服务系统中无休无止的痛苦，哪些数据库事务，分布式锁，永无止境的系统优化，莫名其妙的卡死，诡异的性能波动。来尝试一下最新的无锁编程技术吧。这个技术最酷的地方就是不需要数据库事务和分布式锁就能实现分布式系统的开发。众所周知分布式锁和数据库事务的滥用导致了分布式系统耦合的问题。
Redis（Remote Dictionary Server）是一个开源的内存数据库管理系统，它主要用于存储和检索数据。Redis支持各种数据结构，如字符串、列表、集合、有序集合、哈希表等，而且它可以在内存中高效地执行读写操作。Redis还提供持久性选项，以便将数据保存到磁盘上，以便在服务器重新启动时恢复数据。Redis通常用于缓存、会话存储、队列系统等应用，因为它的读写性能非常高。
派大星：Redis是一个开源的内存数据结构存储系统，用于高性能应用程序。它的主要用途包括缓存、会话存储、消息队列、排行榜/计数器和分布式锁等。
在当今数字化时代，随着数据量的不断增长和业务的持续扩展，Java作为企业级应用开发的主流语言，其在处理亿级项目时面临的挑战也日益增加。因此，设计并落地一个高效、稳定、可扩展的Java亿级项目架构显得尤为重要。
ehcahe的介绍 EhCache 是一个纯Java的进程内缓存框架，具有快速、精干等特点，是Hibernate中默认的CacheProvider。Ehcache是一种广泛使用的开源Java分布式缓存
目前，编程人员面对的最大挑战就是复杂性，硬件越来越复杂，OS越来越复杂，编程语言和API越来越复杂，我们构建的应用也越来越复杂。根据外媒的一项调查报告，以下列出了Java程序员在过去12个月内一直使用
在日常的应用开发中，我们经常会遇到需要使用多种不同类型的数据库管理系统来满足各种业务需求。其中最典型的就是Redis和MySQL的组合使用。
年关将至，又到了准备面试跳槽的季节了。据不完全统计，跳槽是涨薪最快的方式，没有之一。而跳槽成功与否的关键是“面试”，所以认真准备面试 = 快速涨薪。
Java技术面试主要是围绕Java核心、数据库、Spring Boot框架和分布式组件这四个方面来提问，前文也讲述了快速提升这四方面技能的技巧。在此基础上，本文将在数据库层面，给出准备面试说辞的方法。
作者 | Ben Linders 译者 | 马可薇 策划 | 丁晓昀 分布式系统中有故障是很正常的，分布式系统只能确保一致性、可用性和分区容忍性三项中的两项。但 Kevlin Henney 认为，这种印象将限制了开发者对分布式系统行为方式的了解。Henney 曾于 2022 年伦敦 QCon 及 2022 年五月 10-20 日 QCon Plus 中发布了关于“6 个不能”的主题演讲。 Henney 认为，在一段代码中，我们可以透过结构和源代码缩进看到简单的控制流，如序列和分支。但我们看不见的则
很多朋友，只知道缓存可以提高系统性能以及减少请求相应时间，但是，不太清楚缓存的本质思想是什么。
今天总监很生气，原因是强调了很多年的缓存同步方案，硬是有人不按常理出牌，挑战权威。最终出了问题，这让总监很没面子。
数据库跟缓存，或者用Mysql和Redis来代替，想必每个CRUD boy都不会陌生。本文要聊的也是一个经典问题，就是以怎样的方式去操作数据库和缓存比较合理。
一晃又到年底了，也就意味着金三银四又要到了，没拿到年终奖，或者对当前工资不满意的同学又开始想换工作了。
当我们的系统引入缓存组件之后，性能得到了大幅度提升，但是随之而来的是代码需要引入一定的复杂度，比如缓存的更新策略，写入策略，过期策略等，而其中最可能导致程序员加班的莫过于缓存和数据库的一致性问题了，既：缓存中的数据和数据库中的数据不一致。
综上所述，在高并发场景中，一致性协议的选择应根据实际需求和性能要求来决定。对于一些对一致性要求较高的场景，可以使用2PC协议来保证一致性，但需要承受较大的性能开销。而对于一些对一致性要求相对较低的场景，可以选择基于版本号的协议来提高性能。在更新策略方面，可以根据数据的访问特征和缓存容量来选择合适的策略，权衡数据一致性和性能开销。
MongoDB是 个基于分布式文件存储的数据库，使用C++语言编写。旨在为Web应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。应用性能高低依赖于数据库性能，MongoDB则是非关系数据库中功能较丰富，较像关系数据库的，随着MongDB 3.4版本发布，其应用场景适用能力得到了进 步拓展。 MongoDB的核心优势就是灵活的文档模型、高可用复制集、可扩展分片集群。
本期有 HBase、MySQL、Spark、Kylin、MongoDB、分布式。 希望大家会喜欢！
在toC的系统之中，解决高并发场景下低延迟的问题，缓存是很重要的解决手段。多级缓存，数据异构，数据预处理都是相关的高性能方法论，那么使用分布式缓存会有哪些坑呢？
读操作命中缓存直接返回，否则从后端数据库加载到缓存再返回。写操作直接更新数据库，然后删除缓存。这种策略的优点是一切以后端数据库为准，可以保证缓存和数据库的一致性。缺点是写操作会让缓存失效，再次读取时需要从数据库中加载。这种策略是我们在开发软件时最常用的，在使用Memcached或Redis时一般都采用这种方案；
Redis缓存的使用，极大的提升了应用程序的性能和效率，特别是数据查询方面。但同时，它也带来了一
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
Redis缓存的使用，极大的提升了应用程序的性能和效率，特别是数据查询方面。但同时，它也带来了一 些问题。其中，最要害的问题，就是数据的一致性问题，从严格意义上讲，这个问题无解。如果对数据 的一致性要求很高，那么就不能使用缓存。 另外的一些典型问题就是，缓存穿透、缓存雪崩和缓存击穿。目前，业界也都有比较流行的解决方案。
黄文杰，携程酒店研发部高级测试经理，主要从事测试框架和平台的研发，现在负责自动化与工具平台，热衷于研究技术提升测试工作效率。
将主存储器用作存储区域而不是使用磁盘是并不是一种全新的尝试。你可以在日常生活中发现许多使用主内存DBMS(数据库管理系统)（MMDB）执行比磁盘快得多的情况。一个例子是你使用手机的时候。当你发短信或给你的朋友打电话时，大多数移动服务提供商会使用MMDB来让你尽快获取朋友的信息。
本人3年开发经验、18年年底开始跑路找工作，在互联网寒冬下成功拿到阿里巴巴、今日头条、滴滴等公司offer，岗位是Java后端开发，最终选择去了阿里巴巴。
每场后端面试，似乎都少不了关于 redis 的话题，比如项目使用过哪些分布式缓存服务，为什么要使用 redis，有没有碰到过缓存失效、缓存穿透、缓存雪崩等问题。
本文分享一篇关于Redis热门问题，缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩。针对该文的面试题，我也整理好了，你可以直接点击查看。
接口调用如果是远程调用，那么就构成了简单的分布式。最简单的远程接口实现方式是web service或rest。当然一个合理的分布式应用不仅仅是远程接口调用这么简单。还需要有负载均衡、缓存等功能。最简单实现分布式的技术是Rest接口，因为Rest接口可以使用现存的各种服务器，比如负载均衡服务器和缓存服务器来实现负载均衡和缓存功能。
在互联网高并发的场景下，对于数据库查询频率高的数据，为了提高查询效率，常常会采用缓存技术进行优化。然而，缓存技术也会带来一些问题，比如缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩等。
关系型数据库在TPS上的瓶颈往往会比其他瓶颈更容易暴露出来，尤其对于大型web系统，由于每天大量的并发访问，对数据库的读写性能要求非常高;而传统的关系型数据库的处理能力确实捉襟见肘;以我们常用的MySQL数据库为例，常规情况下的TPS大概只有1500左右(各种极端场景下另当别论)。
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