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。
往期精选 在开发中大型Java软件项目时，很多Java架构师都会遇到数据库读写瓶颈，如果你在系统架构时并没有将缓存策略考虑进去，或者并没有选择更优的缓存策略，那么到时候重构起来将会是一个噩梦。本文主要是分享了5个常用的Java分布式缓存框架，这些缓存框架支持多台服务器的缓存读写功能，可以让你的缓存系统更容易扩展。 1、Ehcache– Java分布式缓存框架 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
在开发中大型Java软件项目时，很多Java架构师都会遇到数据库读写瓶颈，如果你在系统架构时并没有将缓存策略考虑进去，或者并没有选择更优的缓存策略，那么到时候重构起来将会是一个噩梦。本文主要是分享了5个常用的Java分布式缓存框架，这些缓存框架支持多台服务器的缓存读写功能，可以让你的缓存系统更容易扩展。 1、Ehcache – Java分布式缓存框架 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
在学习Java技术的时候，我们都会学到缓存框架，那么我们为什么要在Java培训中学习缓存框架呢，它最主要的一个原因就是可以加快响应速度。今天，我们通过本文主要是分享了 5 个常用的Java分布式缓存框架，这些缓存框架支持多台服务器的缓存读写功能，可以让你的缓存系统更容易扩展。
Java 内存模型，许多人会错误地理解成 JVM 的内存模型。但实际上，这两者是完全不同的东西。Java 内存模型定义了 Java 语言如何与内存进行交互，具体地说是 Java 语言运行时的变量，如何与我们的硬件内存进行交互的。而 JVM 内存模型，指的是 JVM 内存是如何划分的。
Java 内存模型，许多人会错误地理解成 JVM 的内存模型。但实际上，这两者是完全不同的东西。Java 内存模型定义了 Java 语言如何与内存进行交互，具体地说是 Java 语言运行时的变量，如何与我们的硬件内存进行交互的。而 JVM 内存模型，指的是 JVM 内存是如何划分的。 Java 内存模型是并发编程的基础，只有对 Java 内存模型理解较为透彻，我们才能避免一些错误地理解。Java 中一些高级的特性，也建立在 Java 内存模型的基础上，例如：volatile 关键字。为了让大
在开发中大型Java软件项目时，很多Java架构师都会遇到数据库读写瓶颈，如果你在系统架构时并没有将缓存策略考虑进去，或者并没有选择更优的缓存策略，那么到时候重构起来将会是一个噩梦。本文主要是分享了5个常用的Java分布式缓存框架，这些缓存框架支持多台服务器的缓存读写功能，可以让你的缓存系统更容易扩展。
Java内存模型英文叫做（Java Memory Model），简称为JMM。Java虚拟机规范试图定义一种Java内存模型来屏蔽掉各种硬件和系统的内存访问差异，实现平台无关性。
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。
本篇文章将从计算机硬件、操作系统、Java语言，一环扣一环的引出Java内存模型存在的意义，让大家对Java内存模型（JMM）有较为深刻的理解。
今天小编为你们分享阿里巴巴2018年招聘应届毕业生，Java工程师的面试考题，主要分为三种 Java中获取 mysql连接的方式： 第一部分：分布式 三步变成：分布式 1、将你的整个软件视为一个系统（
缓存管理是在计算机领域中普遍的一项技术，它可以将一些常用的数据、文件或者对象存储到内存中，以提高程序的性能和响应速度。Java作为一种流行的编程语言，在缓存管理方面也提供了许多工具和类库。下面将简要介绍如何使用Java进行缓存管理。
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。
工作中都会用到一些缓存技术，redis/memcached基础使用，初步的集群知识
1. 前言 在高访问量的web系统中，缓存几乎是离不开的；但是一个适当、高效的缓存方案设计却并不容易；所以接下来将讨论一下应用系统缓存的设计方面应该注意哪些东西，包括缓存的选型、常见缓存系统的特点和数据指标、缓存对象结构设计和失效策略以及缓存对象的压缩等等，以期让有需求的同学尤其是初学者能够快速、系统的了解相关知识。 2. 数据库的瓶颈 2.1 数据量 关系型数据库的数据量是比较小的，以我们常用的MySQL为例，单表数据条数一般应该控制在2000w以内，如果业务很复杂的话，可能还要低
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。
本文主要讲解了如何设计、部署、优化电商网站的缓存架构，包括缓存热点数据、高并发读、高并发写、高可用、缓存预热、缓存自动降级、缓存雪崩、缓存穿透、缓存失效等方面的内容。同时，还介绍了基于storm实时热点发现+毫秒级实时热点缓存负载均衡的缓存预热解决方案和基于随机过期时间的缓存失效解决方案。
今天我们首先来总结下cache，一步步消化，消化完了cache，然后在总结redis，冰冻三尺非一日之寒，技术亦如此。 1理解cache 在Java中，不同的类都有自己单独的Cache机制，实现的方法也可能有所不同，常见的各类Cache机制有：OSCache、JSC(Java Caching System)、EHCache、JCache、ShiftOne、SwarmCache、JBossCache等等。 所谓缓存，就是将程序或系统经常要调用的对象存在内存中，一遍其使用时可以快速调用，
如果你这块技术掌握不够，然后你的公司的项目遇到了一些相关的难题，高并发+高性能的场景，hold不住类似的这种高并发的系统
Java 中的内存映射缓存区（Memory-mapped buffer）是一种将文件或文件的一部分直接映射到程序内存中的技术。简单来说，内存映射缓存区允许 Java 程序在处理文件时像处理一个非常大的字节数组一样进行操作，而不用担心过多的 I/O 负担或频繁的磁盘访问。为了更好地理解内存映射缓存区，我将从底层实现和使用场景两个方面进行说明。
Java代码在编译后会变成Java字节码，字节码被类加载器加载到JVM里，JVM执行字节码，最终需要转化为汇编指令在CPU上执行，Java中所使用的并发机制依赖于JVM的实现和CPU的指令。本章我们将深入底层一起探索下Java并发机制的底层实现原理。
Oracle SGA (System Global Area) Oracle 系统全局区，包含实例的数据和控制信息，由所有服务进程和后台进程共享。
在现代应用系统中，缓存是提高性能和减少数据库负载的重要手段之一。然而，缓存的数据在某些情况下可能会过期或者变得无效，因此需要及时进行清理。在复杂的应用系统中，可能有多个系统、多个模块产生缓存清理需求，而这些系统、模块之间的清理任务需要高效的协作，以避免数据竞争和资源浪费的问题。
这几篇文章分别讲了 Java 内存模型、happens-before 原则、volatile 关键字、synchronized 关键字、Java 对象的内存布局。这 5 篇文章看着好像是独立的，但实际上他们是互相关联的。
Hibernate是一个开源的Java持久化框架，它提供了一种将Java对象映射到数据库表的方法，使得开发人员可以使用面向对象的方式来操作数据库。
Apache Ignite初步认识 今年4月开始倒腾openfire，过程中经历了许多，更学到了许多。特别是在集群方面有了很多的认识，真正开始认识到集群的概念及应用方法。 在openfire中使用的集群解决方案是代理+分布式内存。所谓代理便是通过一个入口转发请求到多个服务实例。而分布式内存就是解决服务实例间数据共享问题。通过这两步就可以搭建出一套水平扩展的集群系统。 openfire使用的分布式内存计算框架是hazelcast，并不了解它，大概只知道它是分布式网格内存计算框架。听许多openfire开发者都
Volatile是轻量级的synchronize，在多处理器开发中保证了共享变量的“可见性”。
客户端阻塞：如果客户端只有一个线程，这个线程发起读取文件的额操作必须等待IO流返回，客户端才能做其它事情。
在讨论Java内存模型之前，这里先一起聊聊CPU、高速缓存以及主内存，在了解这些知识后，对理解Java内存模型会有很大的帮助。
看到好些人在写更新缓存数据代码时，先删除缓存，然后再更新数据库，而后续的操作会把数据再装载的缓存中。然而，这个是逻辑是错误的。试想，两个并发操作，一个是更新操作，另一个是查询操作，更新操作删除缓存后，查询操作没有命中缓存，先把老数据读出来后放到缓存中，然后更新操作更新了数据库。于是，在缓存中的数据还是老的数据，导致缓存中的数据是脏的，而且还一直这样脏下去了。
在Oracle数据库中，SQL解析有几种： 硬解析：过多的硬解析在系统中产生shared pool latch和library cache liatch争用，消耗过多的shared pool，使得系统不具有可伸缩性。 软解析：过多的软解析仍然可能会导致系统问题，特别是如果有少量的SQL高并发地进行软解析，会产生library cache latch或者是share方式的mutex争用。 软软解析：其实这也也属于软解析，与普通的软解析不同的是，软软解析的SQL会在会话的cached cursor中命中。 一次
CPU的频率非常快，主存Main Memory跟不上。CPU缓存是CPU与内存之间的临时数据交换器，为了解决CPU运行处理速度与内存读写速度不匹配的矛盾——缓存的速度比内存的速度快多了。
总的来说，Buffer I/O为了提高读写效率和保护磁盘，使用了页缓存机制，不过由于页缓存处于内核空间，不能被应用程序（用户进程）直接寻址，所以还需要将页缓存数据再拷贝到内存对应的用户空间中。这样，需要两次数据拷贝才能完成用户进程对数据的读取操作。写操作也是一样，将页缓存的数据写入磁盘的时候，必须先拷贝到内核空间对应的主存，然后在写入磁盘中。
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
下图简单的展示了最简单的高速缓存的配置，数据的读取和存储都经过高速缓存，CPU核心与高速缓存有一条特殊的快速通道；主存与高速缓存都连在系统总线上（BUS）这条总线同时还用于其他组件的通信：
Java内存模型是在硬件内存模型上的更高层的抽象，它屏蔽了各种硬件和操作系统访问的差异性，保证了Java程序在各种平台下对内存的访问都能达到一致的效果。 Java内存模型是不可见的，它并不是一个真实的东西，它只是一个概念、一个规范。
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
一：高并发高负载类网站关注点之数据库 没错,首先是数据库,这是大多数应用所面临的首个SPOF。尤其是Web2.0的应用，数据库的响应是首先要解决的。 一般来说MySQL是最常用的，可能最初是一个mysql主机，当数据增加到100万以上，那么，MySQL的效能急剧下降。常用的优化措施是M-S（主-从）方式进行同步复制，将查询和操作和分别在不同的服务器上进行操作。我推荐的是M-M-Slaves方式，2个主Mysql，多个Slaves，需要注意的是，虽然有2个Master，但是同时只有1个是Acti
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。
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。
“ Java内存模型(Java Memory Model，JMM)的定义是Java虚拟机试图实现Java程序在各种平台下都能达到一致的内存访问效果。”
使用 " 在实际被调用的函数中添加跳转代码实现函数拦截 " 方案 进行函数拦截 , 由于存在 CPU 的高速缓存机制 , 无法保证 100% 成功 ;
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。
序:使用java的Map做缓存，你是否考虑过容量导致的OOM问题，是否考虑命中率对性能的影响？？
一般来说MySQL是最常用的，可能最初是一个mysql主机，当数据增加到100万以上，那么，MySQL的效能急剧下降。常用的优化措施是M-S（主-从）方式进行同步复制，将查询和操作和分别在不同的服务器上进行操作。我推荐的是M-M-Slaves方式，2个主Mysql，多个Slaves，需要注意的是，虽然有2个Master，但是同时只有1个是Active，我们可以在一定时候切换。之所以用2个M，是保证M不会又成为系统的SPOF。
Apache Flink（下简称Flink）项目是大数据处理领域最近冉冉升起的一颗新星，其不同于其他大数据项目的诸多特性吸引了越来越多人的关注。本文将深入分析Flink的一些关键技术与特性，希望能够帮助读者对Flink有更加深入的了解，对其他大数据系统开发者也能有所裨益。本文假设读者已对MapReduce、Spark及Storm等大数据处理框架有所了解，同时熟悉流处理与批处理的基本概念。 Flink简介 Flink核心是一个流式的数据流执行引擎，其针对数据流的分布式计算提供了数据分布、数据通信以及容错机制等
要想要理解透彻JMM（Java内存模型），首先我们要从CPU缓存模型和指令重排序讲起！
EhCache是一个广泛使用的开源缓存框架，用于提高应用程序的性能和响应速度。在分布式系统中，EhCache支持集群缓存以及通过RMI（远程方法调用）和JMX（Java管理扩展）来管理缓存。本文将深入介绍EhCache集群缓存以及RMI、JMX配置的方法，结合实际项目中的应用场景进行说明。
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