分布式多级缓存框架layering-cache使用教程
【免费下载链接】layering-cache 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/lay/layering-cache
1、项目介绍
layering-cache是一个为监控而生的分布式多级缓存框架,主要解决在高并发下数据快速读取的问题。它采用了分层架构设计的思路,保证整个框架的扩展性,并采用了面向切面的设计模式,解决了缓存和业务代码的耦合性问题。
主要特性
- 多级缓存:使用Caffeine作为一级本地缓存,Redis作为二级集中式缓存。
- 数据一致性:通过推和拉两种模式相结合的方式保证一级缓存和二级缓存的数据一致性。
- 监控统计:支持缓存命中率的监控统计,统计数据上报支持自定义扩展。
- 自动刷新:支持缓存的自动刷新,当缓存命中并发现二级缓存将要过期时,会开启一个异步线程刷新缓存。
- 序列化支持:Redis支持Kryo、FastJson、Jackson、Jdk和Protostuff序列化,默认使用Protostuff序列化,并支持自定义的序列化。
- 多种Redis客户端:支持单机、集群、Sentinel三种客户端。
2、项目快速启动
环境准备
- JDK 1.8及以上
- Maven 3.x
- Redis
添加依赖
在pom.xml中添加以下依赖:
<dependency>
<groupId>com.github.xiaolyuh</groupId>
<artifactId>layering-cache-starter</artifactId>
<version>最新版本</version>
</dependency>
配置文件
在application.yml中添加以下配置:
layering-cache:
redis:
host: 127.0.0.1
port: 6379
password:
database: 0
caffeine:
initial-capacity: 100
maximum-size: 1000
代码示例
import com.github.xiaolyuh.cache.annotation.Cacheable;
import org.springframework.stereotype.Service;
@Service
public class UserService {
@Cacheable(value = "user", key = "#id", expireTime = 60)
public User getUserById(Long id) {
// 模拟从数据库中获取用户信息
return new User(id, "张三", 20);
}
}
启动应用
启动Spring Boot应用,访问/user/{id}接口即可看到缓存效果。
3、应用案例和最佳实践
应用案例
- 电商系统:在高并发场景下,使用
layering-cache可以有效减少数据库压力,提升系统响应速度。 - 社交平台:在用户信息频繁读取的场景下,使用多级缓存可以显著提升用户体验。
最佳实践
- 合理配置缓存过期时间:根据业务需求合理配置缓存过期时间,避免缓存数据过期时间过长或过短。
- 监控缓存命中率:通过监控缓存命中率,及时调整缓存策略,优化系统性能。
- 使用异步刷新:在缓存即将过期时,使用异步线程刷新缓存,避免缓存击穿问题。
4、典型生态项目
Spring Boot集成
layering-cache无缝集成Spring Boot,通过简单的配置即可实现缓存功能。
Redis Sentinel
支持Redis Sentinel模式,提供高可用性。
Caffeine缓存
使用Caffeine作为一级本地缓存,提供高效的本地缓存解决方案。
自定义序列化
支持自定义序列化方式,满足不同业务场景的需求。
通过以上步骤,您可以快速上手并使用layering-cache框架,提升系统的缓存性能和稳定性。
【免费下载链接】layering-cache 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/lay/layering-cache
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考



