java本地缓存和redis缓存

最新推荐文章于 2025-11-05 23:52:09 发布
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#redis

本文深入探讨了Java本地缓存与Redis缓存的区别与联系，分析了两种缓存机制的优缺点，以及在不同场景下的应用策略。
自定义redis缓存和本地缓存注解
Mr. Ding的小博客
01-19 695
*** 二级缓存:redis+本地缓存* 默认启用redis缓存，本地缓存由withLocalCache控制* @author*//*** 是否启用本地缓存* @return*//*** 分钟级缓存：* 一级缓存的失效时间为10分钟,这里二级缓存的失效时间应该大于等于10分钟,* 不然失去二级缓存的意义* 秒级缓存：本地缓存失效时间是5s* @return 缓存失效时间 （默认分钟）*//*** 缓存失效时间单位。
多级缓存，本地缓存和Redis缓存怎么保证数据一致性？
qq_36929638的博客
04-15 986
，保证数据一致性是核心挑战。以下是常见方案及实现细节，结合。：需维护消息通道，可能因网络问题丢失消息（需配合重试机制）。：精确控制一致性，适合版本化数据。根据业务场景选择合适方案，平衡。：实时性较高，适合分布式环境。：需维护版本号，增加存储开销。在多级缓存架构中（如。
redis本地缓存与redis缓存
02-14
redis本地缓存与redis缓存
Java+MySQL+redis缓存
12-18
案例中数据来自MySQL数据库，对查询出来的数据缓存到redis,redis缓存工具可以将缓存string，bean,list，map等类型，代码中有详细的注释，而且还将要缓存的数据进行了序列化，大家可以借鉴，进而更改成自己想要的格式。数据库配置使用了xml和propertis两种配置方式，redis缓存采用非切片和切片两种配置，大家可以自选择
本地缓存与分布式缓存：深入解析与多级缓存架构实践
最新发布
埃泽漫笔
11-05 445
本地缓存是指将数据存储在应用程序进程的内存中，数据生命周期与应用程序保持一致。这种缓存方式直接利用应用服务器的内存资源，提供极快的读写速度。本地缓存适用于对速度要求极高、数据量不大、允许短暂不一致的场景分布式缓存适用于数据共享、强一致性要求、大容量存储的场景多级缓存结合两者优势，在保证一致性的前提下提供最佳性能通过合理的缓存设计、一致性保证机制和监控体系，可以显著提升系统性能和用户体验。在实际项目中，建议根据业务特点灵活选择和组合不同的缓存策略。
本地缓存和redis缓存
2302_79511370的博客
04-28 1103
定义：把数据存储在当前应用的内存中，比如Java的HashMap、Guava Cache、Spring Cache等。特点：和应用程序“共生共死”，数据只在当前进程内有效。定义：一个基于内存的分布式键值对存储系统，支持持久化、丰富的数据结构（如String、List、Set、Hash等）。特点：独立于应用程序，可部署在单独的服务器，支持多节点集群。本地缓存：像“个人笔记本”，快速但只供自己用，适合小而快的场景。Redis缓存：像“公共图书馆”，可以多人共享、存储海量数据，适合复杂的分布式系统。最佳实践。
本地缓存、Redis数据缓存策略
学Java，找哪吒
09-04 3599
数据缓存不仅可以提升系统性能，还能降低后端数据库的压力，从而实现更快的响应时间和更好的用户体验。在现代高并发应用中，优化数据缓存策略已经成为系统设计中不可或缺的一环。
如何在Java应用中实现高效的数据缓存机制：从Redis到本地缓存
微赚淘客系统开发者博客
08-06 1347
通过本文的介绍，我们详细探讨了如何在Java应用中实现高效的数据缓存机制，从Redis到本地缓存，并提供了具体的代码示例。在实际项目中，应结合多种缓存策略和最佳实践，构建一个高效、可靠的缓存系统。本文将探讨在Java应用中实现高效数据缓存的策略，从Redis到本地缓存，提供详细的代码示例和实用的建议。数据缓存是一种在内存中存储经常访问的数据的方法，以减少从数据库或其他存储系统读取数据的频率。本地缓存存储在应用程序的内存中，适用于需要快速访问的数据且不需要跨多实例共享的场景。在需要时手动删除缓存数据。
高并发技巧-redis和本地缓存使用技巧
BASK2312的博客
10-30 616
这里redis的使用就不再多说了，相信很多人对api的使用比我还熟悉。
Java延时定时本地缓存刷新到Redis
dashalen的博客
02-17 453
延时或定时刷新redis缓存
redis缓存 java_java本地缓存和redis缓存
weixin_39612228的博客
02-12 261
本地缓存本地缓存存储在内存当中，实现缓存如下首先需要引入包net.sf.ehcacheehcache2.10.1------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------...
BATJ等企业Java面试知识分享，大厂直通车！
m0_57286472的博客
06-25 324
面试官最爱问的Kakfa，基础+进阶+高级，疯狂轰炸！ Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。 这种动作(网页浏览，搜索和其他用户的行动)是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。 这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决。 对于像Hadoop的一样的日志数据和离线分析系统，但又要求实时处理的限制，这是一个可行的解决方案。Kafka的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过集群来提供实时的消息
缓存实战：Redis 与本地缓存
2302_76552486的博客
02-09 1355
文将从实战的角度出发，详细介绍如何使用 Redis 和本地缓存（如 Caffeine）来优化应用性能。我们将分别探讨 RedisTemplate 操作缓存、@Cacheable 方法缓存以及 Caffeine 本地缓存的使用场景和实现细节。
java缓存和redis,用redis和java缓存数据库
weixin_28902131的博客
03-09 643
数据库中的信息越多，随着时间的推移，它就会变得越慢。 即使是精心设计的支持许多并发请求的数据库管理系统最终也会达到极限。数据库缓存是处理这些性能问题的最常见策略之一。 缓存包括将数据库查询的结果保存在一个更快、更容易访问的位置。 如果操作正确，缓存将大幅缩短查询响应时间，减少数据库负载，并降低成本。但是，缓存也需要小心处理，因为它们本质上是在一个单独的位置复制您的信息。 保持数据库和缓存同步并保持...
Redis缓存
Jak的博客
03-19 1244
一、本地缓存与分布式缓存 1.1 缓存使用 为了系统性能的提升，我们一般都会将部分数据放入缓存中，加速访问。而db承担数据落盘工作，也就是承担持久化工作，它只需要将数据持久化保存到一个地方。 为了我们的系统能够加速访问，我们可以在第一次查出这个数据以后，就把它放入我们的缓存里面，以后我们需要数据，我们就直接从缓存中获取，没必要进行那些复杂的查询计算。这样就能极大的提升我们系统的性能1。 1.1.1 哪些数据适合放入缓存 1. 即时性、数据一致性要求不高的 什么是即时性 比如，购物的时候一些物流
Redis与本地缓存组合食用，味道更佳！
weixin_44421461的博客
06-11 1454
点击上方“Java基基”，选择“设为星标”做积极的人，而不是积极废人！每天14:00更新文章，每天掉亿点点头发...源码精品专栏原创 | Java 2021超神之路，很肝~中文详细注释的开源项目RPC 框架 Dubbo 源码解析网络应用框架 Netty 源码解析消息中间件 RocketMQ 源码解析数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析...
Redis之缓存
weixin_52690231的博客
04-19 404
Redis之缓存
redis与本地缓存
11-05 1123
生产环境通常会使用本地缓存 + Redis 缓存，一起实现多级缓存，以提升程序的运行效率，而本地缓存的常见实现有 Ehcache、Caffeine、Guava Cache 等。然而，凡事有利就有弊，那么多级缓存最大的问题就是数据一致性问题，对于多级缓存的数据一致性问题要如何保证呢？无论缓存中是否存在相应的数据，该方法都会执行，并将新的数据存入缓存中（如果缓存中已存在数据，则覆盖它）。因此，在生产环境中，我们通常使用本地缓存+Redis 缓存一起组合成多级缓存，来共同保证程序的运行效率。
java代码中如何区分本地缓存和redis缓存
05-01
<think>好的，用户现在想了解在Java代码中如何区分本地缓存和Redis缓存的使用方式。我需要结合之前的对话内容和提供的引用资料来回答这个问题。 首先，用户之前的提问是关于本地缓存和Redis缓存的区别，现在进一步深入，想知道在Java中具体的实现方式如何区分这两者。根据用户提供的引用资料，特别是引用[1]、[3]和[4]，里面提到了本地缓存的实现如Ehcache、Caffeine，以及分布式缓存如Redis。用户可能希望看到具体的代码示例和两者的对比。 接下来，我需要确定用户的需求层次。他们可能正在开发Java应用，需要选择缓存策略，或者正在优化现有系统，需要了解如何合理使用两种缓存。用户可能需要具体的实现步骤和最佳实践，而不仅仅是理论上的区别。 然后，考虑如何组织回答。需要分点说明本地缓存和Redis缓存的实现方式，可能包括依赖引入、配置、API使用等。同时，结合引用中的信息，比如本地缓存需要考虑JVM内存、GC影响，而Redis需要处理网络连接。此外，引用[4]提到的各种本地缓存框架（如Caffeine、Guava）可以作为示例。 还要注意用户可能关心的线程安全、数据一致性、扩展性等问题，这些在之前的回答中已经提到过，需要在代码示例中体现。例如，本地缓存的线程安全实现，Redis的连接池管理。 另外，用户提供的引用[3]中提到了如何设计本地缓存，包括命中率、容量限制等，这些在实现时需要考虑，可以结合到回答中。例如，使用Caffeine的过期策略和大小限制。 最后，确保回答结构清晰，代码示例正确，并且引用相关文献。例如，在讨论本地缓存时引用[3]，提到GC影响；在Redis部分引用[5]关于配置文件的创建。 总结步骤： 1. 介绍两种缓存的实现方式，分点说明。 2. 提供Java代码示例，展示本地缓存（如Caffeine）和Redis的使用。 3. 对比两者的差异，结合性能、一致性等之前提到的点。 4. 给出应用场景建议，帮助用户决策。 5. 确保引用正确，比如本地缓存的线程安全问题引用[3]，Redis的配置引用[5]。 需要检查是否有遗漏的关键点，例如本地缓存的数据结构、Redis的序列化问题，以及如何在实际项目中结合两者使用。同时，确保代码示例简单明了，突出关键步骤，如Caffeine的构建和Redis的连接池设置。</think>### Java中本地缓存与Redis缓存的实现方式对比 #### 一、本地缓存的实现方式（基于JVM内存） 1. **核心特征** - 直接存储在JVM堆内存中，通过`Map`类数据结构（如`ConcurrentHashMap`）实现[^3] - 需要手动管理缓存过期、容量限制和淘汰策略（如LRU算法） - **代码示例（使用Caffeine框架）** ```java import com.github.benmanes.caffeine.cache.Cache; import com.github.benmanes.caffeine.cache.Caffeine; // 创建本地缓存实例（配置容量和过期时间） Cache<String, Object> localCache = Caffeine.newBuilder() .maximumSize(1000) // 最大条目数 .expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES) // 写入后10分钟过期 .build(); // 写入缓存 localCache.put("user:1001", getUserData()); // 读取缓存（若不存在则触发加载逻辑） Object user = localCache.get("user:1001", key -> loadFromDatabase(key)); ``` *适用场景：高频访问的静态数据（如配置表）或临时会话状态存储[^4]* 2. **技术选型建议** - 轻量级场景可使用`ConcurrentHashMap` + 定时任务实现简单缓存 - 高并发场景推荐采用**Caffeine**（性能优于Guava Cache）或**Ehcache**（支持持久化）[^4] --- #### 二、Redis缓存的实现方式（分布式缓存） 1. **核心特征** - 通过TCP协议访问远程服务，需依赖Redis客户端库（如Jedis、Lettuce） - 天然支持分布式锁、发布订阅等高级功能 - **代码示例（使用Spring Data Redis）** ```java import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; // 注入RedisTemplate实例 @Autowired private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate; // 设置缓存（带过期时间） redisTemplate.opsForValue().set("product:2001", getProductDetail(), 30, TimeUnit.MINUTES); // 获取缓存 Object product = redisTemplate.opsForValue().get("product:2001"); // 使用分布式锁 String lockKey = "order_lock_123"; Boolean locked = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, "locked", 10, TimeUnit.SECONDS); if (locked) { try { // 执行业务逻辑 } finally { redisTemplate.delete(lockKey); } } ``` *适用场景：分布式会话共享、热点数据跨服务访问[^1]* 2. **连接池配置优化** ```yaml # application.yml spring: redis: host: 192.168.1.100 port: 6379 lettuce: pool: max-active: 50 # 最大连接数 max-idle: 20 # 最大空闲连接 min-idle: 5 # 最小空闲连接 ``` --- #### 三、关键差异对比 | 维度 | 本地缓存 | Redis缓存 | |---------------------|---------------------------------------|---------------------------------------| | **数据生命周期** | 随应用重启丢失 | 支持持久化到磁盘[^5] | | **内存管理** | 受JVM堆大小限制，可能触发GC停顿[^3] | 独立内存空间，可配置淘汰策略 | | **并发控制** | 需自行实现同步机制 | 原生支持事务和原子操作 | | **网络开销** | 零延迟（本地内存访问） | 平均增加0.5~2ms网络延迟 | | **典型应用场景** | 单服务高频读/少量写 | 跨服务数据共享/分布式锁 | --- #### 四、混合模式实践建议 1. **分层缓存架构** ```mermaid graph TD A[客户端] --> B{本地缓存命中?} B -->|是| C[直接返回] B -->|否| D[查询Redis集群] D --> E{Redis命中?} E -->|是| F[回写本地缓存后返回] E -->|否| G[查询数据库并同步更新两级缓存] ``` *优势：降低Redis访问压力，提升极端情况下的系统容错能力[^2]* 2. **数据同步策略** - 使用Redis的**Pub/Sub**机制广播缓存失效事件 - 示例代码： ```java // 订阅缓存失效频道 redisTemplate.getConnectionFactory().getConnection().subscribe((message, pattern) -> { String invalidateKey = new String(message.getBody()); localCache.invalidate(invalidateKey); }, "cache_invalidate".getBytes()); // 发布失效事件 redisTemplate.convertAndSend("cache_invalidate", "user:1001"); ``` --- ### 相关问题 1. 如何监控本地缓存与Redis的性能指标以优化系统？ 2. 在微服务架构中如何设计跨服务的缓存一致性保障机制？ 3. 使用Caffeine时如何选择合适的缓存淘汰策略？
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