@Cache注释

最新推荐文章于 2025-06-19 06:00:00 发布
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分类专栏： springmvc 文章标签： springmvc
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CacheConcurrencyStrategy.NONE，不适用，默认
CacheConcurrencyStrategy.READ_ONLY，只读模式，在此模式下，如果对数据进行更新操作，会有异常(对于不发生改变的数据使用)；
CacheConcurrencyStrategy.READ_WRITE，读写模式在更新缓存的时候会把缓存里面的数据换成一个锁，其它事务如果去取相应的缓存数据，发现被锁了，直接就去数据库查询(基于时间戳判定机制，，对于数据同步要求严格的情况，使用频繁)；
CacheConcurrencyStrategy.NONSTRICT_READ_WRITE，不严格的读写模式则不会的缓存数据加锁(更新不频繁几个小时或更长)；
CacheConcurrencyStrategy.TRANSACTIONAL，事务模式指缓存支持事务，当事务回滚时，缓存也能回滚，只支持JTA环境。

Python中的@cache巧妙用法
ai520wangzha的博客
04-15 2946
在cache的源码中，对cache的描述是：Simple lightweight unbounded cache. Sometimes called “memoize”. 翻译成中文：简单的轻量级无限制缓存。有时也被称为“记忆化”。123def):returnNonecache() 的代码只有一行，调用了 lru_cache() 函数，传入一个参数 maxsize=None。
SpringBoot实现批量缓存，增强SpringCache @Cacheable @CachePut @CacheEvict注解
sometimes1987的博客
02-03 2528
Spring Cache 只能操作单个缓存，并不支持批量。想要实现批量操作，可以引入一个依赖 cache-as-multi。 通过在参数上添加注解 @CacheAsMuti，指明要生成批量缓存key的参数，就可以实现缓存的批量操作。
Spring3.1 Cache注解
hanqunfeng的专栏
08-26 226
需要感慨一下，spring3.0时丢弃了2.5时的spring-modules-cache.jar，致使无法使用spring来方便的管理cache注解，好在3.1.M1中增加了对cache注解的支持，可喜可贺啊！   希望了解spring2.5的cache注解，可以参考如下内容： Spring基于注解的缓存配置--EHCache AND OSCache Spring基于注解的缓存配置-...
Spring缓存注解@Cache使用
tom_seed的专栏
08-15 791
参考资料 http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-spring-cache/ http://swiftlet.net/archives/774   缓存注解有以下三个： @Cacheable      @CacheEvict     @CachePut   @Cacheable(value=”accountCac...
Spring缓存抽象：@Cache注解深度解析与最佳实践指南
最新发布
xiaoyu❅的博客
06-19 1109
if (param!= null) {} else {// 使用// ...缓存选择本地缓存：高性能、单机场景（Caffeine）分布式缓存：集群环境（Redis）键设计原则唯一性：不同参数产生不同键可读性：包含业务含义简洁性：避免过长键值失效策略TTL+随机抖动：防雪崩主动失效：数据变更时立即失效监控指标命中率：>80%为健康加载时间：<50ms内存使用：<70%最大限制重要提醒缓存不是万能的，不合理的使用反而会降低系统性能。始终基于性能测试和监控数据做决策。
注释驱动的 Spring cache 缓存介绍
fyxxq的专栏
03-18 3669
简介： 介绍 spring 3.1 激动人心的新特性：注释驱动的缓存，本文通过一个简单的例子进行展开，通过对比我们原来的自定义缓存和 spring 的基于注释的 cache 配置方法，展现了 spring cache 的强大之处，然后介绍了其基本的原理，扩展点和使用场景的限制。通过阅读本文，你可以短时间内掌握 spring 带来的强大缓存技术，在很少的配置下即可给既有代码提供缓存能力。 概述
Cache注解
学而不思则罔 思而不学则殆
12-29 1405
spring3.1.M1中负责cache的模块是org.springframework.context-3.1.0.M1.jar   与2.5时的modules模块类似，3.1的注解缓存也是在方法上声明注解，3.1同样提供了两个注解： @Cacheable：负责将方法的返回值加入到缓存中 @CacheEvict：负责清除缓存   @Cacheable 支持如下几个参数： value：
cacheput注解 用法_Spring缓存注解@Cache使用
weixin_31134719的博客
12-31 4167
一、 缓存注解有以下三个：@Cacheable@CacheEvict@CachePut@Cacheable(value=”accountCache”)，这个注释的意思是，当调用这个方法的时候，会从一个名叫 accountCache 的缓存中查询，如果没有，则执行实际的方法(即查询数据库)，并将执行的结果存入缓存中，否则返回缓存中的对象。这里的缓存中的 key 就是参数 userName，value...
bash-cache:[未维护] linux命令特定用法的注释
05-15
bash-cache允许我们存储那些复杂的命令用法……奇妙的正则表达式或awk的大量复杂用法。 只是保存它。 使用npm npm install -g bash-cache ##用法 bash-cache [-c] <command> -s <text> # save bash-cache [-c] ...
jetcache：JetCache是​​一个Java缓存框架
02-03
它提供的注释比Spring Cache中的注释更强大。 JetCache中的注释支持本地TTL，两级缓存和分布式自动刷新，您也可以手动编写Cache实例。 当前有四个工具： RedisCache ， TairCache （在github上不是开源的）， ...
Spring系列之Spring Cache缓存注解的使用
echola_mendes的博客
08-23 2366
Spring Cache 是 Spring Framework 提供的一个用于操作缓存的抽象层，它简化了在 Spring 应用程序中集成和使用缓存的过程Spring Cache 不直接实现任何缓存技术，而是定义了一套标准接口和注解，使得开发人员可以轻松地切换底层缓存实现，而无需修改业务逻辑代码是不是有点似懂非懂，那么使用一个🌰来了解@Service@Autowire@Autowired//查询用户if(user!= null) {
redis-@cache缓存注解
u013008898的博客
09-28 5689
这个注解以前也没试过,可以作用在contrller上,也可以作用在service层上,建议用在service上 1.首先遇到了@cache注解配置无效的问题 2.遇到了jackson解析报错:com.fasterxml.jackson.databind.exc.InvalidDefinitionException: Cannot construct instance 3.遇到了redis序列化java8 LocalDateTime错误的问题 =============================
缓存注解Cache
baidu_41634343的博客
07-13 582
SpringBoot缓存注解 @CacheConfig、@Cacheable、@CachePut、@CacheEvict、@Caching 将方法的运行结果进行缓存；以后再要有相同的数据，直接从缓存中获取，不用调用方法； CacheManager管理多个Cache组件，对缓存的真正CRUD操作在Cache组件中，每一个缓存组件有自己唯一一个名字； @Cacheable @Cacheable可以标...
@Cache
qq28521810的博客
07-04 122
从hibernate2.1开始ehcache已经作为hibernate的默认缓存方案（二级缓存方案 sessionfactory级别）， 在项目中有针对性的使用缓存将对性能的提升右很大的帮助。 　　要使用 Ehcache：需要一下步骤 　　一，classpath添加相应的jar（ehcache，commons-logging） 　　二，然后在hibernate.cfg.xm...
缓存注解（@Cacheable、@CacheEvict、@CachePut、@Caching）
小赵在努力
09-11 747
key缓存的key规则，可以用springEL表达式，默认是方法参数组合。从缓存中移除相应数据，触发缓存删除的操作。value缓存名称，可以有多个。SpringEL表达式。
Spring缓存注解@Cache,@CachePut , @CacheEvict，@CacheConfig使用
Ethan_Fu的专栏
06-22 2545
@Cacheable、@CachePut、@CacheEvict 注释介绍 表 1. @Cacheable 作用和配置方法 @Cacheable 的作用 主要针对方法配置，能够根据方法的请求参数对其结果进行缓存 @Cacheable 主要的参数 value 缓存的名称，在 spring 配置文件中定义，必须指定至少一个 例如： @Cac
Spring 中的 @Cacheable 缓存注解，你真的了解吗？
Java笔记虾
03-01 5717
1 什么是缓存第一个问题，首先要搞明白什么是缓存，缓存的意义是什么。对于普通业务，如果要查询一个数据，一般直接select数据库进行查找。但是在高流量的情况下，直接查找数据库就会成为性能的瓶颈。因为数据库查找的流程是先要从磁盘拿到数据，再刷新到内存，再返回数据。磁盘相比于内存来说，速度是很慢的，为了提升性能，就出现了基于内存的缓存。这种基于内存的缓存，由于无法跟磁盘频繁进行存储，所以无法保证数据的...
python注释@
03-16
### 关于 Python 中 `@` 符号的用法 在 Python 中，`@` 是一种语法糖，用于简化函数或类的调用方式。它主要被用来定义 **装饰器** (Decorator)，这是一种高阶函数模式，可以动态修改其他函数的行为。 #### 装饰器的基础概念 装饰器本质上是一个接受函数作为参数并返回新函数的对象。通过使用 `@decorator_name` 的形式，可以在不改变原函数代码的情况下为其添加额外的功能[^2]。 以下是装饰器的一个简单例子： ```python import functools def my_decorator(func): @functools.wraps(func) def wrapper(*args, **kwargs): print("Something is happening before the function is called.") result = func(*args, **kwargs) print("Something is happening after the function is called.") return result return wrapper @my_decorator def say_hello(): print("Hello!") say_hello() ``` 在这个例子中，`@my_decorator` 将 `say_hello()` 函数传递给 `my_decorator` 并替换了原始函数。运行此代码会输出以下内容： ``` Something is happening before the function is called. Hello! Something is happening after the function is called. ``` #### 缓存机制中的应用 除了基本功能外，装饰器还常用于优化性能。例如，在引用[2]中提到的 `@functools.lru_cache` 可以缓存昂贵计算的结果，从而减少重复运算的时间开销。 下面展示了一个利用 `lru_cache` 提升效率的例子： ```python from functools import lru_cache @lru_cache(maxsize=None) def fibonacci(n): if n < 2: return n return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2) print(fibonacci(30)) # 计算速度快得多 ``` 在此案例中，由于 Fibonacci 数列存在大量重叠子问题，因此启用缓存能够显著提高程序执行速度。 #### 结合机器学习模型训练 回到引用[1]的内容，虽然其中并未直接涉及装饰器的应用场景，但在实际开发过程中，我们也可以借助装饰器来增强诸如日志记录、错误处理等功能。比如为 XGBoost 模型训练过程增加时间测量逻辑： ```python import time from xgboost import XGBClassifier def timer_decorator(func): @functools.wraps(func) def wrapper(*args, **kwargs): start_time = time.time() result = func(*args, **kwargs) end_time = time.time() print(f"Function {func.__name__} took {end_time - start_time:.4f}s to execute.") return result return wrapper @timer_decorator def train_model(x_train, y_train): model = XGBClassifier( learning_rate=0.1, n_estimators=20, max_depth=4, objective='binary:logistic', seed=27, silent=0 ) model.fit(x_train, y_train, verbose=True) return model train_model(x_train, y_train) ``` 上述实现展示了如何通过自定义装饰器监控模型训练耗时情况。 ---
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