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缓存是高并发程序开发中的一大利器,利用缓存我们能够显著有效的提高程序的响应能力,缓存服务器和数据库的压力,市面上常用的缓存有单机缓存memcached,集群缓存redis等等,
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,各方面的能力已经构建的非常完善。Ehcache官网上也毫不谦虚的描述自己是“Java's most widely-used cache”,即JAVA中使用最广泛的缓存,足见Ehcache的强大与自信。
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。
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
Caffeine是一种基于Java的本地缓存库,具有高性能和低延迟的特点。它是由Google开发的,旨在提供一种可靠和高效的本地缓存方案。在本篇博客中,我们将介绍如何使用Caffeine实现本地缓存。
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。
TMC,即“透明多级缓存(Transparent Multilevel Cache)”,是有赞 PaaS 团队给公司内应用提供的整体缓存解决方案。
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。
但是这篇文章主要讲的是缓存数据库读写顺序问题,并没考虑实际搭建场景,这篇文章面向实际开发应用
Guava 是 google 推出的一个第三方 java 库,用来代替 jdk 的一些公共操作,给我印象特别深的就是 Collection 的扩展和本地缓存的扩展这两个方面了。所以今天也就主要来讲讲 guava 的 collection 和 caches 两方面。
村上春树有本著名的小说名叫《当我谈跑步时我谈些什么》,讲述了一个人怎么样通过跑步去悟道出人生的很多哲理与感悟。而读书的价值,就是让我们可以将别人参悟出的道理化为己用,将别人走过的路化为充实自己的养料。
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。
一般来说,一个业务平台系统的整体流程可以基本概括为如下图所示,用户请求从UI(浏览器或者客户端)到网络转发,经过应用服务的业务逻辑处理,再到存储(文件系统或数据库),然后经过渲染将UI呈现给用户。
其实这篇文章我很久之前就看过了,看完之后只是知道有这样的一个东西,但是也没有细细的思考研究。
缓存是程序员必须了解的技术,无论是前端、后端还是客户端,大到复杂的系统架构,小到 CPU 或是芯片,都少不了缓存的影子。
Caffeine是基于Java8 的高性能缓存库,借鉴了 Guava 和 ConcurrentLinkedHashMap 的设计经验,拥有更高的缓存命中率和更快的读写速度。
使用 MyBatis 的主要 Java 接口就是 SqlSession。你可以通过这个接口来执行命令,获取映射器和管理事务。我们会概括讨论一下 SqlSession 本身,但是首先我们还是要了解如何获取一个 SqlSession 实例。SqlSessions 是由 SqlSessionFactory 实例创建的。SqlSessionFactory 对象包含创建 SqlSession 实例的所有方法。而 SqlSessionFactory 本身是由 SqlSessionFactoryBuilder 创建的,它可以从 XML、注解或手动配置 Java 代码来创建 SqlSessionFactory。
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。
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展,不受限制。
在提高应用程序速度和性能上,每一毫秒都很重要。根据谷歌的一项研究,假如一个网站在3秒钟或更短时间内没有加载成功,会有 53% 的手机用户会离开。
作为一个后端开发工程师,我们大部分时间都是在开发业务接口,作为一个资深开发,我们不仅仅是要保证能用就行,更重要的是要保证接口的性能。那么如果接口慢,我们应该从哪些方面对接口进行优化呢?
来自 ImportNew,作者:唐尤华 为什么要在 Java 分布式应用程序中使用缓存?
接下来,继续给大家分享一个《Java 面试指南-字节跳动面经同学 7》的面试原题,来看看字节面试官都喜欢问哪些问题,好做到知彼知己百战不殆。
来源:dzone.com/articles/java-distributed-caching-in-redis
到家门店系统,作为到家核心基础服务之一,门店C端接口有着调用量高,性能要求高的特点。
Google的Guava库是Java开发中不可或缺的工具库之一。它提供了大量的工具类和方法,能极大地提高编程效率和代码质量。本文将详细介绍Guava的基本使用方法和一些重要特性。
学习 JAVA ,就离不开后端,而工作大部分时间我们都是在开发业务接口,那么其性能就尤为重要。如果接口慢,我们应该从哪些方面对接口进行优化呢? 01 【善于使用异步编程】 利用多线程实现异步 比较推荐用自定义TreadPool来实现多线程,在Java 8及以上的版本,也可以使用CompletableFuture来实现。 使用Mq中间件实现异步 现在市面上比较流行的分布式消息中间件有rocketmMq、rabbitMq、kafka等,在Springboot的环境中引入相关的消息中间件也比较简单,这里就不再赘
redis 的客户端有jedis、lettuce、redission;我个人比较推荐的是redission,因为它的分布式锁和缓存实在是太优秀了。Redisson采用了基于NIO的Netty框架,封装了大家常用的集合类以及原子类、锁等工具。
做一些C端业务,不可避免的要引入一级缓存来代替数据库的压力并且减少业务响应时间,其实每次引入一个中间件来解决问题的同时,必然会带来很多新的问题需要注意,比如缓存一致性问题。
图片(2)ConcurrentHashMap 优化 Caffeine 底层都是通过 ConcurrentHashMap 来进行数据的存储,因此随着 Java8 中对 ConcurrentHashMap 的调整,数组 + 链表的结构升级为数组 + 链表 + 红黑树的结构以及分段锁升级为 syschronized+CAS,降低了锁的粒度,减少了锁的竞争,这两个优化显著提高了 Caffeine 在读多写少场景下的查询性能。 (3)新型淘汰算法 W-TinyLFU 传统的淘汰算法,如 LRU、LFU、FIFO,在实际的缓存场景中都存在一些弊端,如 FIFO 算法,如果缓存使用的频率较高,那么缓存数据会一直处在进进出出的状态,间接影响到缓存命中率。LRU 算法,在批量刷新缓存数据的场景下,可能会将其他缓存数据淘汰掉,从而带来缓存击穿的风险。LFU 算法,需要保存缓存记录的访问次数,带来内存空间的损耗。 因此,Caffeine 引入了 W-TinyLFU 算法,由窗口缓存、过滤器、主缓存组成。缓存数据刚进入时会停留在窗口缓存中,这个部分只占总缓存的 1%,当被挤出窗口缓存时,会在过滤器汇总和主缓存中淘汰的数据进行比较,如果频率更高,则进入主缓存,否则就被淘汰,主缓存被分为淘汰段和保护段,两段都是 LRU 算法,第一次被访问的元素会进入淘汰段,第二次被访问会进入保护段,保护段中被淘汰的元素会进入淘汰段,这种算法实现了高命中率和低内存占用。
volatile 关键字在多线程程序中起着很重要的作用。当多个线程操作同一个变量时,每个线程将拥有对那个变量的本地缓存拷贝,因此,当某一个线程修改了这个变量的值时,实际上修改的是它本地缓存中的变量值,而不是主内存中的变量值,操作这个变量的其他线程并不知道这个变量的值被改变了。为了避免这种情况,我们可以用 valatile 关键字声明这个变量,用 valatile 声明了这个变量之后,变量将不在本地缓存中保存,而在主内存中保存,当有线程修改了它的值以后,它的更新值将被更新到主内存当中,随后,其他线程也能访问更新后的值。当一个变量被声明为 volatile 后,java 内存模型确保所有使用该变量的线程能看到相同的、一致的值。
在前面的几篇文章中,我们一起聊了下本地缓存的动手实现、本地缓存相关的规范等,也聊了下Google的Guava Cache的相关原理与使用方式。比较心急的小伙伴已经坐不住了,提到本地缓存,怎么能不提一下“地上最强”的Caffeine Cache呢?
1、缓存是指将被频繁访问的热点数据存储在距离计算最近的地方,以方便系统快速做出响应。
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码):https://github.com/zq2599/blog_demos 本篇概览 本文是《quarkus数据库篇》系列的第四篇,来实战一个非常有用的知识点:本地缓存 本地缓存可以省去远程查询数据库的操作,这就让查询性能有了显著提升,然而,对quarkus数据库本地缓存,我们不能抱太大希望,甚至在使用此功能时候要保持克制,不要用在重要场合,官方原文如下 📷 个人的理解(请原谅我不入流的英文水平) quarkus的数据库本地缓存功能,还
Caffeine 是基于 JAVA 8 的高性能本地缓存库。并且在 spring5 (springboot 2.x) 后,spring 官方放弃了 Guava,而使用了性能更优秀的 Caffeine 作为默认缓存组件。
在之前我们介绍了如何使用Redis或者Caffeine来做缓存,那么肯定会有人问,我用了redis已经很快了,为什么还要结合使用其他的缓存呢,缓存最大的作用确实是提高效率,但是随着业务需求的发展,业务体量的增大,多级缓存的作用就凸显了出来,接下来让我们盯紧了哦!
我们在找工作时,经常在招聘信息上看到有这么一条:要求多线程并发经验。无论是初级程序员,中级程序员,高级程序员,也无论是大厂,小厂,并发编程肯定是少不了的。
本地缓存一般位于应用服务器的部署机器上,使用应用服务器本身的少量内存。它是应用层获取数据的第一道缓存,应用层获取数据时先访问本地缓存,如果未命中,再通过远程从 L1 缓存层获取,最终获取到的数据再预热到本地缓存中。
在一次面试中,面试官询问我对于本地缓存的运用经验,脑中第一时间闪现出的是Redis,然而经过一番思考,感觉似乎并非完全正确。在犹豫不决之后,我只好回答并无相关经验。回家后,我立即查阅了相关资料,这才发现,原来在本地缓存这个领域,隐藏着如此多的奥妙。
分布式缓存一致性更好一点,本地缓存 每个实例都有自己的缓存,可能会存在不一致的情况。
之前有发过一篇文章聊聊如何利用redis实现多级缓存同步。有个读者就给我留言说,因为他项目的redis版本不是6.0+版本,因此他使用我文章介绍通过MQ来实现本地缓存同步,他的同步流程大概如下图
站在一个旁观者的角度,我个人对任何厂都是没有抵触情绪的,只要发 offer,只要钱给到位,只要不拖延,只要能就业,就算是好公司(咱要求不高)。
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