java的本地缓存解决方案之一使用Google的CacheBuilder

最新推荐文章于 2024-10-06 14:35:37 发布
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#缓存 #java #开发语言

本文介绍了Google Guava库中的Cache构建器，详细展示了如何设置并发级别、初始容量、失效时间和最大容量。通过`CacheBuilder.newBuilder()`进行配置，然后使用`getIfPresent(key)`检查缓存，`invalidate(key)`清除缓存，以及`put(key, value)`存储数据到缓存。文章深入浅出地阐述了本地缓存管理的关键操作。 
Cache<String ,Object> localCache = CacheBuilder.newBuilder()
// 并发级别
.concurrencyLevel(4)
// 初始化容量
.initialCapacity(100)
//失效时间
.expireAfterWrite(1,TimeUnit.HOURS)
//最大容量
.maximumSize(500)
.build();
// 从本地获取缓存
localCache.getIfPresent(key)
// 清除本地缓存
localCache.invalidate(key)
// 存入本地的缓存
localCache.put(key,value);
本地缓存解决方案GuavaCache | Spring Cloud 37
gmHappy
04-23 1万+
`Guava Cache`是一个全内存本地缓存。拥有以下优点： - 线程安全的缓存，与`ConcurrentMap`相似（前者更"好"），在高并发情况下，能够正常缓存更新以及返回 - 提供了三种基本的缓存回收方式： 基于容量回收、定时回收和基于引用回收策略 - 提供了两种定时回收：按照写入时间，最早写入的最先回收；按照访问时间，最早访问的最早回收 - 支持缓存更新及缓存移除监听 - 可以监控缓存加载/命中情况 - 使用方便、简单
【分布式缓存】springboot整合jetcache使用详解
congge
07-18 6623
springboot整合jetcache使用详解
Guava入门~CacheBuilder
小强快跑~~
09-05 654
1、concurrencyLevel指定更新并发数；2、刷新值触发时间点，请求并且已过期；示例二：最后访问后，多少间隔失效。示例三：间隔多久自动刷新。
java本地缓存 google guava
weixin_40584261的博客
05-29 4080
本地缓存产生背景： 本地缓存是指在我们本地的物理空间开辟出一片物理空间，专门用来存储我们需要向服务器端频繁需要的数据， 比如前端页面需要频繁的向后台访问某些数据，这时候我们每次都去数据库查找数据再返回给前台就会有很大的 开销。因为会涉及到磁盘I/O。但是如果我们把这些需要频繁访问的数据放在本地的物理空间，这样在访问的时候 就可以直接访问服务器缓存的数据。缓存这些数据的区域就是本地缓存。java的本地缓存存储在jvm的堆区的老年 代里，大小大约有几百兆。 本地缓存应用场景： 本地缓存虽然可以在本地缓存一些频繁
关于java中的本地缓存-总结概述
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03-31 1276
java中的本地缓存，工作后陆续用到,一直想写，一直无从下手，最近又涉及到这方面的问题了，梳理了一下。自己构造单例、guava、ehcache基本上涵盖了目前的大多数行为了。   为什么要有本地缓存？ 在系统中，有些数据，数据量小，但是访问十分频繁（例如国家标准行政区域数据），针对这种场景，需要将数据搞到应用的本地缓存中，以提升系统的访问效率，减少无谓的数据库访问（数据库访问占用数据库连...
【java】Guava缓存值CacheBuilder学习
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11-23 740
待使用 参考： http://blog.youkuaiyun.com/u012859681/article/details/75220605 http://blog.youkuaiyun.com/z5234032/article/details/52584277
Guava Cache（LoadingCache）
俯首之间的博客
02-11 1万+
Guava Cache   guava cache是一个本地缓存。 优点 线程安全的缓存，与ConcurrentMap相似，但前者增加了更多的元素失效策略，后者只能显示的移除元素。 提供了三种基本的缓存回收方式：基于容量回收、定时回收和基于引用回收。定时回收有两种：按照写入时间，最早写入的最先回收；按照访问时间，最早访问的最早回收。 监控缓存加载/命中情况。 集成了多部操作，调用get方式...
Java本地缓存（高性能设置）
Lushengshi的博客
07-12 2367
在Java的世界中，缓存技术被广泛用于提升应用性能，主要分为两大类：远程缓存和本地缓存。远程缓存，以其卓越的性能和灵活性，常通过如Redis和Memcached这样的流行解决方案来实现。而本地缓存，则以其轻量级和快速访问的特点，由HashMap、Guava Cache、Caffeine和Ehcache等技术代表。在未来的博文中，我们将深入探讨远程缓存的奥秘，但今天，让我们聚焦于本地缓存。本文将首先带您领略本地缓存技术的风采，为您提供一个全面的概览。
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 1329
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
10-30 612
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。
Google的CacheBuilder缓存
加糖很容易玷污纯洁的咖啡
08-31 1393
1:refreshAfterWrite Guava Cache特性：对于同一个key，只让一个请求回源load数据，其他线程阻塞等待结果这种情况：如果缓存过期，恰好有多个线程读取同一个key的值，那么guava只允许一个线程去加载数据，其余线程阻塞。这虽然可以防止大量请求穿透缓存，但是效率低下。使用refreshAfterWrite可以做到：只阻塞加载数据的线程，其余线程返回旧数据。 2:之前常用ConcurrentMap来做缓存，那它们有什么区别呢？ Guava Cache与Concu...
Java：本地缓存之google guava cache使用
zhibin的程序日记
09-10 2530
缓存在各种各样的系统中都非常有用。例如，当一个值的计算或检索成本很高时，您应该考虑使用缓存。 缓存类似于ConcurrentMap，但不完全相同。最基本的区别是，ConcurrentMap将所有添加到其中的元素持久化，直到它们被显式删除。另一方面，缓存通常被配置为自动收回条目，以限制其内存占用。在某些情况下，LoadingCache可能很有用，即使它没有逐出条目，因为它是自动加载缓存的。 适...
Java本地缓存
刘皇叔说Java的博客
05-29 3277
Java 中本地缓存通常指的是在应用程序内部通过数据结构（如 Map）或者专门的缓存库（比如 Ehcache、Guava Cache、Caffeine 等）实现的内存缓存，用于临时存储频繁访问的数据，以提高数据访问速度和降低对外部资源的依赖。提高数据访问速度：将频繁访问的数据存储在内存中，可以减少对外部资源（如数据库、远程服务）的访问，从而加快数据读取速度。减轻外部资源压力：通过缓存，可以减少对外部资源的请求次数，减轻外部资源的负载压力，提高系统整体的并发处理能力。
google cache
dzq584462393的专栏
12-24 1242
private LoadingCache cacheLoader; public CacheUtils(final CacheService cacheService){ cacheLoader = CacheBuilder.newBuilder() .maximumSize(500) .expireA
发现一个好用的Java本地缓存解决方案 | Google 的 Guava CacheBuilder
慌途L
08-05 1015
public static void main(String[] args) { final Cache<String, Object> cache = CacheBuilder.newBuilder().expireAfterWrite(5, TimeUnit.SECONDS).build(); Thread t1 = new Thread(() -> { while (true) { try { Thread.sleep(1
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【本地缓存】Java 中的 4 种本地缓存
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sco5282的博客
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是 Google 开发的 Guava 工具包中一套完善的JVM 本地缓存框架，底层实现的数据结构类似于，但是进行了更多的能力拓展，包括：缓存过期时间设置、缓存容量设置、多种淘汰策略、缓存监控等。是一个支持高并发的线程安全的本地缓存。多线程情况下也可以安全的访问或者更新 Cache，这些都是借鉴了的结果支持最大容量限制支持两种过期删除策略（插入时间和读取时间）支持简单的统计功能基于 LRU 算法实现Caffeine 官网Caffeine 是基于Java 1.8 的高性能本地缓存库。
java 本地缓存
最新发布
05-19
### Java本地缓存实现方式及常用库 在Java开发中，为了提高应用性能并减少对外部资源的依赖，通常会采用本地缓存技术来存储临时数据。以下是几种常见的Java本地缓存实现方式及其特点： #### 1. **HashMap 和 ConcurrentHashMap** 这是最基础也是最常见的本地缓存实现方式之一。`HashMap` 是一种简单的键值对容器，而 `ConcurrentHashMap` 则是为了满足高并发环境下的安全性和效率设计的集合类。 - 特点： - 支持快速查找和插入操作。 - 不具备任何内置的淘汰策略或过期机制。 - 需要开发者自行管理缓存生命周期以及清理逻辑。 适用于小型项目或者不需要复杂控制的小规模缓存场景[^1]。 ```java // 使用ConcurrentHashMap作为本地缓存的例子 import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap; public class SimpleCache { private static final ConcurrentHashMap<String, String> cache = new ConcurrentHashMap<>(); public void put(String key, String value){ cache.put(key,value); } public String get(String key){ return cache.get(key); } } ``` --- #### 2. **Caffeine** `Caffeine` 是一个高性能的本地缓存库，其设计理念借鉴自 Guava Cache 并进行了优化改进，在实际生产环境中得到了广泛应用。 - 主要特性： - 提供多种缓存驱逐策略（如 LRU、LFU 等）。 - 可设置最大容量限制与超时失效时间。 - 自动处理多线程同步问题。 - 更高效的内存利用率。 代码示例展示了基本创建过程以及一些核心方法的应用[^2]: ```java import com.github.benmanes.caffeine.cache.Cache; import com.github.benmanes.caffeine.cache.Caffeine; import java.util.concurrent.TimeUnit; public class CaffeineExample { public static void main(String[] args) throws InterruptedException { // 构建带有TTL配置的缓存实例 Cache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder() .expireAfterWrite(10, TimeUnit.SECONDS) .maximumSize(100) .build(); // 插入一条记录到缓存里 cache.put("key", "value"); System.out.println(cache.getIfPresent("key")); // 输出"value" Thread.sleep(11_000); System.out.println(cache.getIfPresent("key")); // 此处可能已经因过期而返回null } } ``` --- #### 3. **Guava Cache** 由 Google 开发维护的工具集的一部分——`Guava Cache` 同样能够很好地胜任大多数日常任务所需的轻量级缓存需求。 - 功能亮点： - 定义明确的最大条目数约束条件。 - 时间维度上的自动清除能力（基于最后访问时刻计算）。 - 方便扩展定制行为的能力。 尽管如此，相较于最新版本的 Caffeine ，它的某些方面表现稍逊一筹[^1]^。 ```java import com.google.common.cache.CacheBuilder; import com.google.common.cache.CacheLoader; import com.google.common.cache.LoadingCache; import java.util.concurrent.ExecutionException; import java.util.concurrent.TimeUnit; public class GuavaCacheDemo { LoadingCache<String,Integer> counterCache= CacheBuilder.newBuilder() .refreshAfterWrite(5,TimeUnit.MINUTES)//刷新周期设定为五分钟 .expireAfterAccess(10,TimeUnit.HOURS)//十小时无活动即销毁 .initialCapacity(10).maximumSize(1000) .recordStats()//开启统计数据收集模式 .build(new CacheLoader<>() { @Override public Integer load(String s)throws Exception{ return fetchCountFromDB(s); } }); int getCount(String id){try{return countersCache.get(id);}catch (ExecutionException e){throw new RuntimeException(e)};} private static int fetchCountFromDB(String itemId){return Random.nextInt();} } ``` --- #### 4. **Ehcache** 除了单纯的单机版外，`Ehcache` 还支持分布式的部署形式，因此非常适合那些既希望利用节点内部高速读取优势又担心单一故障点风险的企业级架构体系。 - 关键属性包括但不限于： - 数据分层结构（堆内/堆外RAM+磁盘文件持久化）。 - 异构平台间互操作性强。 - 易于与其他主流框架集成使用。 不过需要注意的是第三版以后有所调整方向更倾向于成为 JSR-107 的参考实现代理角色. --- #### 总结建议 针对不同的业务诉求可以选择合适的方案组合起来解决问题。如果只是单纯追求极致的速度体验的话那么像 ConcurrentMap 或者简单封装后的 Map 就足够应付大部分场合了；而对于更加复杂的场景则推荐尝试引入专门化的第三方组件比如前面提到过的几个知名产品。
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