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Java内存缓存-通过Google Guava创建缓存

谷歌Guava缓存 Guava介绍 Guava是Google guava中的一个内存缓存模块，用于将数据缓存到JVM内存中。实际项目开发中经常将一些公共或者常用的数据缓存起来方便快速访问。 ?...代码如下： package me.xueyao.cache.java.guava; import com.google.common.cache.*; import me.xueyao.cache.java.pojo.User...; import java.util.concurrent.ExecutionException; import java.util.concurrent.TimeUnit; /** * @author...情况 System.out.println(userCache.stats().toString()); } } User.java 代码如下： package me.xueyao.cache.java.pojo...第一次循环时缓存中没有数据，构建了缓存，第二次直接命中缓存。如果程序需要单机内存缓存，可以用该方式构建缓存。

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Java内存缓存-通过Map定制简单缓存

为什么要用缓存 ? 场景在Java应用中，对于访问频率高，更新少的数据，通常的方案是将这类数据加入缓存中，相对从数据库中读取，读缓存效率会有很大提升。...方案基于JSR107规范自研基于ConcurrentHashMap实现数据缓存 JSR107规范目标为应用程序提供缓存Java对象的功能。定义了一套通用的缓存概念和工具。...小例子使用Map来实现一个简单的缓存功能 MapCacheDemo.java package me.xueyao.cache.java; import java.lang.ref.SoftReference...; import java.util.Optional; import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap; /** * @author simon *...* 我使用SoftReference 作为映射值，因为软引用可以保证在抛出OutOfMemory之前，如果缺少内存，将删除引用的对象。

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Caffeine缓存最快缓存内存缓存

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。...，存储与内存部分的缓存数据丢失；存储与硬盘部分的数据继续存在缓存配置存在两种模式：一种是纯内存型，一种是可持久化到磁盘 Caffeine 附着于业务进程，业务系统重启，缓存数据全部丢失纯内存型内存型缓存的理解...：缓存都是使用内存作为存储媒介的，各种缓存服务的区别如下：Caffeine是内存型缓存是指缓存与调用者属于同一个应用，准确的说属于同一个JVM；Redis是指另外一个独立进程的内存型，缓存数据存储在Redis...数据库的内存中，而不是在调用服务所属的内存中。...过期时间是不同CacheName间缓存配置的重要区别。 3、Key 内存型缓存，无可视化界面，因此首要满足键值的唯一性，键值唯一是正确使用业务缓存的基础保证。

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JAVA线程-CPU缓存和内存屏障（四）

上节说了线程中止，优雅和暴力的方式，也说到了通过标志位的方式，这次一起说说CPU缓存和内存屏障。 ?...CPU 告诉缓存，硬盘很慢，运用缓存加载到内存里面，提高的访问速度，尽可能地避免处理器访问主内存的时间开销，处理器大多会一用缓存（cache）以提高性能。...⑤ CPU高速缓存和CPU执行指令重排序的问题 1.缓存中的数据与主内存的数据并不是实时同步的, 各CPU间缓存的数据也不是实时同步....⑥ 解决CPU告诉缓存和CPU质量重排序的问题 1.写内存屏障(Store Memory Barrier): 在指令后插入Store Barrier, 能让写入缓存中的最新数据更新写入主内存, 让其他线程可见强制写入主内存...2.读内存屏障(Load Memory Barrier): 在指令前插入Load Barrier, 可以让高速缓存中的数据失效, 强制从新从主内存读取数据强制读取主内存内容, 让CPU缓存和主内存保持一致

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go 内存缓存

内存缓存 CPU 有缓存：L1,L2,L3 不同等级缓存执行速度不一样，空间也不一样。...内存缓存：有栈有堆，栈速度要快很多，但一般用来存储小对象以及作用域函数内，堆大用于大对象以及全局对象等，但堆需要GC回收(三色标记法),存在stop the word 磁盘缓存：空间大，读取慢。...1.直接读mysql，这一般是后台管理员的增删改查了 2.直接读redis，redis到是方便各节点访问以及一定操作，但毕竟存在网络io 3.直接从本地内存中读数据，使用前你需要精准判断需要分配多大内存空间来充当本地内存缓存...，为了更好的使用这有限的本地缓存，对它进行一定管理十分必要，可以参考redis的，过期时间，lru，lfu，fifo等等开源工具 `go get -u github.com/bluele/gcache...`，这个开源库提供分装好了的lru，lfu算法，你可以直接使用，也有过期时间的分装,以及使用内存大小。

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内存缓存MemoryCache

以下文章来源于智能大石头，作者智能大石头内存缓存MemoryCache实现了ICache接口，Redis同样实现了ICache接口，两者在缓存操作上达到了高度抽象统一。...应用设计时一律使用ICache接口，开发环境装配为MemoryCache，生产环境根据分布式需要可以装配为Redis。如果应用系统没有分布式需求，继续使用MemoryCache更好。...常用于进程内千万级以下数据缓存场景。...有可能缓存项刚好是默认值，或者只是反序列化失败，解决缓存穿透问题 /// 值类型 /// <param...累减缓存过期策略 MemoryCache内置LRU淘汰算法，当缓存项超过最大值Capacity（默认10万）时，剔除最久未使用的缓存项，以避免内存占用过大。

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MemoryCache：内存缓存

本文最新的内容，请查看官方操作说明文档，可能有增减： https://note.youdao.com/s/57OF2HZj .netcore自带了内存缓存的接口，可以直接使用。...}); } } 二、直接使用 1、在对应的类中，把接口注入即可 public class BlogCacheAOP : CacheAOPbase { //通过注入的方式，把缓存操作接口通过构造函数注入..._cache; public BlogCacheAOP(ICaching cache) { _cache = cache; } } 2、用法 // 获取缓存值...var cacheValue = _cache.Get(cacheKey); // 设置缓存 _cache.Set(cacheKey, response, 10); 三、可以直接使用官方的缓存接口

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内存缓存详解

内存缓存 CPU 有缓存：L1,L2,L3 不同等级缓存执行速度不一样，空间也不一样。...内存缓存：有栈有堆，栈速度要快很多，但一般用来存储小对象以及作用域函数内，堆大用于大对象以及全局对象等，但堆需要GC回收(三色标记法),存在stop the word 磁盘缓存：空间大，读取慢。...1.直接读mysql，这一般是后台管理员的增删改查了 2.直接读redis，redis到是方便各节点访问以及一定操作，但毕竟存在网络io 3.直接从本地内存中读数据，使用前你需要精准判断需要分配多大内存空间来充当本地内存缓存...，为了更好的使用这有限的本地缓存，对它进行一定管理十分必要，可以参考redis的，过期时间，lru，lfu，fifo等等开源工具 `go get -u github.com/bluele/gcache...`，这个开源库提供分装好了的lru，lfu算法，你可以直接使用，也有过期时间的分装,以及使用内存大小。

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Java中的内存映射缓存区是什么？

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。...操作系统负责管理内存页的加载和卸载，而 Java 程序只需要访问这块内存区域即可。...实现方式：在 Java 中使用内存映射缓存区需要借助于 NIO（New IO）库中的 MappedByteBuffer 类。...在 Java 中，内存映射缓存区是一种高效、方便的技术，通过将文件映射到进程地址空间中的虚拟内存区域，Java 程序可以像处理一个非常大的字节数组一样进行操作。

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【Android 内存优化】Bitmap 内存缓存 ( Bitmap 缓存策略 | LruCache 内存缓存 | LruCache 常用操作 | 工具类代码 )

文章目录一、Bitmap 内存缓存策略二、LruCache 内存缓存三、LruCache 常用操作四、LruCache 工具类五、源码及资源下载官方参考 : Google 官方提供的内存优化参考...内存缓存策略 ---- 1 ....创建 LruCache : ① 指定内存 : 创建 LruCache 时 , 需要指定该缓存的最大内存 , 一般是 APP 可用内存的 1/8 ; ② 实现移除回调方法 : 由于内存紧张 , LruCache...mLruCache.evictAll(); } } 五、源码及资源下载源码及资源下载地址 : ① GitHub 工程地址 : BitmapMemory ② BitmapLruCache.java...工具类地址 : BitmapLruCache.java

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【专业领域】Android图片缓存之内存缓存

Android设备的图片缓存分两种，一种是内存缓存，图片缓存在设备的内存中，一种是外部缓存，图片缓存在磁盘上，磁盘可以是内部的存储空间也可以是外部的sd卡。...这两种缓存各有各的优点，内存缓存优点是快，缺点是因为也是读取到内存中所以也会消耗内存，所以不能太大，用的时候要考虑分配的空间，还有一个缺点是应用重启后就会消失。...外部缓存的优点是可以长久保存大量的数据(相比较内存缓存而言)，缺点就是慢。...内存缓存：在Android中官网推荐使用LruCache作为内存缓存，LruCache实际上就是一个LinkedHashMap( 补充知识：LinkedHashMap是一个双向循环列表，不支持线程安全...) (Runtime.getRuntime().maxMemory() / 1024);//获取应用在系统中的最大内存分配 //分配1/8的应用内存作为缓存空间 final int cacheSize

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架构设计 | 缓存管理模式，监控和内存回收策略

一、缓存设计 1、缓存的作用在业务系统中，查询时最容易出现性能问题的模块，查询面对的数据量大，筛选条件复杂，所以在系统架构中引入缓存层，则是非常必要的，用来缓存热点数据，达到快速响应的目的。...2、缓存设计模式 Cache-Aside模式业务中最常用的缓存层设计模式，基本实现逻辑和相关概念如下： ?...，也就不存在缓存层的命中；缓存击穿：热点key在失效的瞬间，高并发查询这个key，击穿缓存，直接请求数据库；缓存雪崩：缓存Key大批量到过期时间，导致数据库压力过大；命中率：缓存设计的是否合理要看命中率...2、LRU算法说明 Redis的数据是放在内存中的，所以速度快，自然也就受到内存大小的限制，如果内存使用超过配置，Redis有不同的回收处理策略。...内存模块参数：maxmemory_policy noenviction：不回收数据，查询直接返回错误，但可以执行删除； allkeys-lru：从所有的数据中挑选最近最少使用的数据淘汰； volatile-lru

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基于内存和 Redis 的两级 Java 缓存框架

Java 两级缓存框架，可以让应用支持两级缓存框架 ehcache(Caffeine) + redis 。...避免完全使用独立缓存系统所带来的网络IO开销问题基于内存和 Redis 的两级 Java 缓存框架 J2Cache 第一级缓存使用内存(同时支持 Ehcache 2.x、Ehcache 3.x 和...你还可以选择 Ehcache2 和 Ehcache3 作为一级缓存。准备工作安装 Redis 新建一个基于 Maven 的 Java 项目一....编写代码 Test.java public static void main(String[] args) { CacheChannel cache = J2Cache.getChannel()...System.out.println(cache.get("default", "1")); cache.close(); } 编译并运行查看结果，更多的用法请参考 CacheChannel.java

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Redis缓存穿透、缓存击穿、热key问题优化 + 内存缓存

Redis缓存穿透、缓存击穿问题优化 + 内存缓存 1 背景广交会线上举办，在第三方服务不能保证稳定性的情况下，为保证官网稳定性，新增数据聚合服务，用于缓存数据，并保护第三方服务，且在第三方服务失败的情况下...定时更新redis的时候，更新20个key，请求时redisKey重新设计为apiName_page_size_language_randomNum 4 内存缓存虽然redis的性能已经比较优秀了，但是为了保证在大规模并发请求时...（压测）服务稳定性，我们考虑在redis缓存之前，加上一层内存缓存，将前20页的数据缓存在本地内存，请求若命中内存则直接返回，这样使得请求响应更快更稳定。...[image.png] 使用ristretto来做内存缓存，可以控制缓存的时间、数量、大小、淘汰策略等。...[yam5rjyvbk.png] 经过内存缓存的优化之后，压测接口的响应时间从ms级提升到了µs级，且压测锯齿明显减少。

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CPU缓存和内存屏障

CPU性能优化手段 - 缓存为了提高程序的运行性能, 现代CPU在很多方面对程序进行了优化例如: CPU高速缓存, 尽可能的避免处理器访问主内存的时间开销, 处理器大多会利用缓存以提高性能 ?..., 为了再次提高CPU的运算速度, 在CPU外部放置一高速缓存存储器, 即二级缓存 L3 Cache(三级缓存)现在都是内置的, 而它的实际作用既是, L3缓存的应用可以进一步降低内存延迟, 同时提升大数据量计算时处理器的性能...一般是多核共享一个L3缓存 CPU在读取数据时, 先在L1中寻找, 再从L2中寻找, 再从L3中寻找, 然后是内存, 最后是外存储器缓存同步协议多CPU读取同样的数据进行缓存, 进行不同运算之后,...: 缓存中的数据与主内存的数据并不是实时同步的, 各CPU间缓存的数据也不是实时同步....读内存屏障(Load Memory Barrier): 在指令前插入Load Barrier, 可以让高速缓存中的数据失效, 强制从新从主内存读取数据强制读取主内存内容, 让CPU缓存和主内存保持一致

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内存和缓存的区别

今天看书的时候又看到了内存和缓存，之所以说又，是因为之前遇到过查过资料，但是现在又忘了(图侵删)。 ? 所以又复习一遍，记录一下，有所纰漏的地方，欢迎指正。 ?...同志们，上图并不是内存和缓存中的任何一个，那有的小伙伴会问了，啥也不是，你怎么强行发图，别急，慢慢道来。上图是中央处理器即CPU的图片，一般来说缓存都是集成到CPU里面的。...如果按存取数据的速度相比，缓存是比内存快非常多的，我们电脑的操作系统会为应用程序分配好内存，但是由于内存的存取效率比较低下（相对于CPU的处理速度而言），缓存就是为了解决高速CPU对慢速内存的存取。...还有一个概念，就是一级缓存和二级缓存。...CPU在工作时，先去找静态RAM(一级缓存)，然后再去找后加的高速动态RAM(二级缓存)，最后内存。最后再发一张内存条的图 ?

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Python中使用内存缓存

在编写Python应用程序时，缓存很重要。使用缓存来避免重新处理数据或访问一个缓慢的数据库可以提高你的性能。在Python中，我们可以使用memcached 模块来在我们的脚本中加入内存缓存。...本文将讨论准备内存缓存操作和主要的memcached 使用。我们还将学习使用Pythoncache 和set 的高级模式。...一旦安装完毕，可以通过调用memcached 命令来启动memcached ： memcached使用Python设置和获取缓存值如果你从来没有使用过memcached 包，就可以直接掌握它。...下面的代码演示了如何在你的Python应用程序中利用memcached 作为一个网络分布式的缓存：import memcachemcobject = memcache.Client(['127.0.0.1

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利用SDWebImage清除内存缓存

u010105969/article/details/53377679 我们在使用SDWebImage下载图片的时候会发现如果一个TableView上的单元格很多而且每个单元格上都有图片那么在上滑单元格的时候内存会越来越大...，因此我们必须想一个清除内存的方法，今天介绍的方法就是SDWebImage中的一个方法： [[SDImageCache sharedImageCache] clearMemory]; 此方法可以将利用...SDWebImage下载的图片从缓存中清除，注意是缓存中并不是沙盒中。...实际从缓存中清除图片方法在内存警告的时候SDWebImage会自动调用清除缓存方法，可内存警告实在有点难，不知道要等到内存多大的时候才会发生内存警告进而让SDWebImage自动清除缓存。...因此我们自己去清除缓存，至于在什么时候调用还要看需求。

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缓存设计问题

概述缓存设计需要关注的点关注指标: KV大小读写峰值命中率缓存空间大小置换策略穿透加载时间分类本地缓存远程缓存应用模式 Cache Aside Read/Write Through...Write Back Caching 技巧/Tips 不要把缓存当数据库使用评估业务所需缓存空间大小缓存会给系统带来数据不一致的风险尽量设置过期时间缓存对象太大需要考虑做压缩，减少存储空间以及传输中带宽的占用...引入多级缓存时，需要考虑数据一致性提前考虑扩容问题常见的缓存问题缓存雪崩很多使用场景，查询的缓存数据都是由定时任务取刷新，然后缓存查不到从 DB 查了在更新缓存。...这种同一时间大量缓存的失效，导致请求直接打到　DB 上的情况，就是缓存雪崩。...缓存穿透缓存穿透指的是缓存缓存和数据库中都没有的数据，而用户不断发起请求，让请求直接落再DB上，增加数据库压力，可能导致数据库被击垮。这种请求很可能是攻击者恶意发起的。

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系统设计：缓存

缓存就像短期内存：它的空间有限，但通常比原始数据源快，并且包含最近访问的项。...缓存可以存在于体系结构中的所有级别，但通常位于最靠近前端的级别，在那里实现缓存可以快速返回数据，而不会对下游级别造成负担。应用服务器缓存将缓存直接放置在请求层节点上可以实现响应数据的本地存储。...每次向服务发出请求时，节点都会快速返回本地缓存数据（如果存在）。如果不在缓存中，请求节点将从磁盘查询数据。一个请求层节点上的缓存也可以位于内存（非常快）和节点的本地磁盘上（比进入网络存储更快）。...因此也会带来缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿、缓存数据不一致等问题 refresh-ahead 简单的说就是在缓存数据过期前，能自动的刷新缓存数据。举个例子来说，某条数据在缓存中，过期时间是60秒。...当在48-60秒这个区间取数据时，缓存先将之前缓存的结果返回给外部应用程序，然后异步的再从数据库去更新缓存中的值，以尽可能的保证缓存的值是最新的。

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