扩展spring boot cache实现redis一二级分布式缓存

 

系统为了提高数据访问速度,先将数据加载到redis缓存中,但是每次从缓存获取数据,要通过网络访问才能获取,效率还是不够逆天快。如果访问量很大,并发很高,性能不够快不说,还容易造成reids负载过高,redis的主机出现各种物理故障。因此,可以在redis前增加本地一级缓存,本地一级缓存和系统应用在同一个JVM内,这样速度最快,redis退居二线当作二级缓存。每次请求先从一级缓存读取数据,一级缓存没有数据,再从二级缓存读取,并同步到一级缓存里,通过redis的消息发布订阅通知其他client机器更新缓存。这同CPU的一级缓存,二级缓存是一个道理。

 

本文并不涉及spring boot cache的详细使用介绍,需要熟悉spring boot cache基本使用。对于spring boot cache详细使用介绍请上度娘。扩展比较简单,闲话少说,直接上代码。

 

pom.xml,加入spring boot cache依赖,本地一级缓存使用ehcache3,二级缓存使用redis

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
    <parent>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
        <version>2.0.0.M7</version>
    </parent>
    <groupId>springboot</groupId>
    <artifactId>springboot-2level-cache</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>

    <dependencies>

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>redis.clients</groupId>
            <artifactId>jedis</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>javax.cache</groupId>
            <artifactId>cache-api</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.ehcache</groupId>
            <artifactId>ehcache</artifactId>
        </dependency>

        <!-- Only used to expose cache metrics -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
        </dependency>

        <!-- Test -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>
    <repositories>
        <repository>
            <id>spring-milestones</id>
            <name>Spring Milestones</name>
            <url>https://repo.spring.io/libs-milestone</url>
            <snapshots>
                <enabled>false</enabled>
            </snapshots>
        </repository>
    </repositories>

</project>

 

appliaction.properties里配置属性

 

spring.cache.type=redis
spring.ext.cache.name=countries
spring.ext.cache.redis.topic=cache

 

本地一级缓存使用ehcache3,ehcache3.xml配置

 

<config xmlns='http://www.ehcache.org/v3'
		xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
		xmlns:jsr107="http://www.ehcache.org/v3/jsr107"
		xsi:schemaLocation="http://www.ehcache.org/v3 http://www.ehcache.org/schema/ehcache-core-3.0.xsd
							http://www.ehcache.org/v3/jsr107 http://www.ehcache.org/schema/ehcache-107-ext-3.0.xsd">
	<cache alias="countries">
		<expiry>
			<ttl unit="seconds">600</ttl>
		</expiry>
		<heap unit="entries">200</heap>
		<jsr107:mbeans enable-statistics="true"/>
	</cache>

</config>

 

创建LocalRedisCache ,继承RedisCache,这里是实现redis一二级分布式缓存的核心,重载RedisCache的get、put、evict、clean等方法,增加本地一级缓存的读写,增加pub方法,通过redis发布缓存更新消息通知其他 redis clent 更新缓存,增加sub方法,获取缓存更新消息更新缓存。

 

package org.springframework.data.redis.cache;

import org.springframework.cache.Cache;
import org.springframework.data.redis.core.RedisOperations;
import org.springframework.util.Assert;

import java.util.concurrent.Callable;

/**
 * extends RedisCache,增加本地一级缓存,redis作为二级缓存
 */
public class LocalRedisCache extends RedisCache {

    private final Cache localCache;//本地一级缓存
    private final RedisOperations redisOperations;//配合topicName,发布缓存更新消息
    private final String topicName;//redis topic ,发布缓存更新消息通知其他client更新缓存

    /**
     * Create new {@link RedisCache}.
     *
     * @param name            must not be {@literal null}.
     * @param cacheWriter     must not be {@literal null}.
     * @param cacheConfig     must not be {@literal null}.
     * @param localCache      must not be {@literal null}.
     * @param redisOperations must not be {@literal null}.
     * @param topicName       must not be {@literal null}.
     */
    protected LocalRedisCache(String name, RedisCacheWriter cacheWriter, RedisCacheConfiguration cacheConfig,
                              Cache localCache, RedisOperations redisOperations, String topicName) {

        super(name, cacheWriter, cacheConfig);

        Assert.notNull(localCache, "localCache must not be null!");
        Assert.notNull(redisOperations, "redisOperations must not be null!");
        Assert.hasText(topicName, "topicName must not be empty!");

        this.localCache = localCache;
        this.redisOperations = redisOperations;
        this.topicName = topicName;
    }

    @Override
    public synchronized <T> T get(Object key, Callable<T> valueLoader) {
        //先读取本地一级缓存
        T value = localCache.get(key, valueLoader);
        if (value == null) {
            //本地一级缓存不存在,读取redis二级缓存
            value = super.get(key, valueLoader);
            if (value != null) {
                //redis二级缓存存在,存入本地一级缓存
                localCache.put(key, value);
                //发布缓存更新消息通知其他client更新缓存
                pub(new UpdateMessage(key, value, UpdateMessage.Type.PUT));
            }
        }
        return value;
    }

    @Override
    public void put(Object key, Object value) {
        super.put(key, value);
        localCache.put(key, value);
        pub(new UpdateMessage(key, value, UpdateMessage.Type.PUT));
    }

    @Override
    public ValueWrapper putIfAbsent(Object key, Object value) {
        ValueWrapper vw1 = localCache.putIfAbsent(key, value);
        ValueWrapper vw2 = super.putIfAbsent(key, value);

        pub(new UpdateMessage(key, value, UpdateMessage.Type.PUTIFABSENT));

        return vw1 == null ? vw2 : vw1;
    }

    @Override
    public void evict(Object key) {
        localCache.evict(key);
        super.evict(key);
        pub(new UpdateMessage(key, UpdateMessage.Type.REMOVE));
    }

    @Override
    public void clear() {
        localCache.clear();
        super.clear();
        pub(new UpdateMessage(UpdateMessage.Type.CLEAN));
    }

    @Override
    public ValueWrapper get(Object key) {
        ValueWrapper valueWrapper = localCache.get(key);
        if (valueWrapper == null) {
            valueWrapper = super.get(key);
            if (valueWrapper != null) {
                localCache.put(key, valueWrapper.get());
                pub(new UpdateMessage(key, valueWrapper.get(), UpdateMessage.Type.PUT));
            }
        }
        return valueWrapper;
    }

    @Override
    public <T> T get(Object key, Class<T> type) {
        T value = localCache.get(key, type);
        if (value == null) {
            value = super.get(key, type);
            if (value != null) {
                localCache.put(key, value);
                pub(new UpdateMessage(key, value, UpdateMessage.Type.PUT));
            }
        }
        return value;
    }

    /**
     * 更新缓存
     *
     * @param updateMessage
     */
    public void sub(final UpdateMessage updateMessage) {

        if (updateMessage.getType() == UpdateMessage.Type.CLEAN) {
            //清除所有缓存
            localCache.clear();
            super.clear();
        } else if (updateMessage.getType() == UpdateMessage.Type.PUT) {
            //更新缓存
            localCache.put(updateMessage.getKey(), updateMessage.getValue());
            super.put(updateMessage.getKey(), updateMessage.getValue());
        } else if (updateMessage.getType() == UpdateMessage.Type.PUTIFABSENT) {
            //更新缓存
            localCache.putIfAbsent(updateMessage.getKey(), updateMessage.getValue());
            super.putIfAbsent(updateMessage.getKey(), updateMessage.getValue());
        } else if (updateMessage.getType() == UpdateMessage.Type.REMOVE) {
            //删除缓存
            localCache.evict(updateMessage.getKey());
            super.evict(updateMessage.getKey());
        }
    }

    /**
     * 通知其他 redis clent 更新缓存
     *
     * @param message
     */
    private void pub(final UpdateMessage message) {
        this.redisOperations.convertAndSend(topicName, message);
    }

}

 

创建新的缓存管理器,命名为LocalRedisCacheManager,继承了Spring Boot的RedisCacheManager,重载createRedisCache方法。

 

package org.springframework.data.redis.cache;

import org.springframework.cache.Cache;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisOperations;
import org.springframework.util.Assert;

import java.util.Map;

public class LocalRedisCacheManager extends RedisCacheManager {

    private final RedisConnectionFactory connectionFactory;
    private final Cache localCache;
    private final RedisOperations redisOperations;
    private final String topicName;

    public LocalRedisCacheManager(RedisCacheWriter cacheWriter, RedisCacheConfiguration defaultCacheConfiguration,
                                  RedisConnectionFactory connectionFactory, Cache localCache, RedisOperations redisOperations,
                                  String topicName) {
        super(cacheWriter, defaultCacheConfiguration);


        this.connectionFactory = connectionFactory;
        this.localCache = localCache;
        this.redisOperations = redisOperations;
        this.topicName = topicName;

        check();
    }

    public LocalRedisCacheManager(RedisCacheWriter cacheWriter, RedisCacheConfiguration defaultCacheConfiguration,
                                  RedisConnectionFactory connectionFactory, Cache localCache,
                                  RedisOperations redisOperations, String topicName, String... initialCacheNames) {
        super(cacheWriter, defaultCacheConfiguration, initialCacheNames);


        this.connectionFactory = connectionFactory;
        this.localCache = localCache;
        this.redisOperations = redisOperations;
        this.topicName = topicName;

        check();
    }

    public LocalRedisCacheManager(RedisCacheWriter cacheWriter, RedisCacheConfiguration defaultCacheConfiguration,
                                  Map<String, RedisCacheConfiguration> initialCacheConfigurations,
                                  RedisConnectionFactory connectionFactory, Cache localCache,
                                  RedisOperations redisOperations, String topicName) {
        super(cacheWriter, defaultCacheConfiguration, initialCacheConfigurations);

        this.connectionFactory = connectionFactory;
        this.localCache = localCache;
        this.redisOperations = redisOperations;
        this.topicName = topicName;

        check();
    }

    @Override
    protected RedisCache createRedisCache(String name, RedisCacheConfiguration cacheConfig) {
        return new LocalRedisCache(name, new DefaultRedisCacheWriter(connectionFactory),
                cacheConfig != null ? cacheConfig : RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig(),
                localCache, redisOperations, topicName);
    }

    public static LocalRedisCacheManager create(RedisConnectionFactory connectionFactory, Cache localCache, RedisOperations redisOperations, String topicName) {

        Assert.notNull(localCache, "localCache must not be null");
        Assert.notNull(connectionFactory, "connectionFactory must not be null");
        Assert.notNull(redisOperations, "redisOperations must not be null");
        Assert.notNull(topicName, "topicName must not be null");

        return new LocalRedisCacheManager(new DefaultRedisCacheWriter(connectionFactory),
                RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig(), connectionFactory, localCache, redisOperations, topicName);
    }


    private void check() {
        Assert.notNull(localCache, "localCache must not be null");
        Assert.notNull(connectionFactory, "connectionFactory must not be null");
        Assert.notNull(redisOperations, "redisOperations must not be null");
        Assert.notNull(topicName, "topicName must not be null");
    }


}

 

 

缓存配置实现,需要使用注解 @EnableCaching 打开缓存功能

package org.springframework.data.redis.cache;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.cache.CacheManager;
import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching;
import org.springframework.cache.jcache.JCacheCacheManager;
import org.springframework.cache.jcache.JCacheManagerFactoryBean;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.context.annotation.Primary;
import org.springframework.core.io.ClassPathResource;
import org.springframework.core.io.Resource;
import org.springframework.data.redis.connection.Message;
import org.springframework.data.redis.connection.MessageListener;
import org.springframework.data.redis.connection.jedis.JedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.listener.PatternTopic;
import org.springframework.data.redis.listener.RedisMessageListenerContainer;
import org.springframework.data.redis.listener.adapter.MessageListenerAdapter;

import java.io.IOException;

@Configuration
@EnableCaching
public class CacheConfig {

    @Value("${spring.ext.cache.name:countries}")
    private String localCacheName;

    @Value("${spring.ext.cache.redis.topic:cache}")
    private String topicName;

    @Bean
    public CacheManager jCacheCacheManager() {
        return new JCacheCacheManager(jCacheManagerFactoryBean().getObject());
    }

    @Bean
    public JCacheManagerFactoryBean jCacheManagerFactoryBean() {
        JCacheManagerFactoryBean jCacheManagerFactoryBean = new JCacheManagerFactoryBean();
        Resource resource = new ClassPathResource("ehcache3.xml");
        try {
            jCacheManagerFactoryBean.setCacheManagerUri(resource.getURI());
        } catch (IOException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }
        return jCacheManagerFactoryBean;
    }

    @Bean
    public JedisConnectionFactory jedisConnectionFactory() {
        JedisConnectionFactory factory = new JedisConnectionFactory();
        return factory;
    }

    @Bean
    public RedisTemplate redisTemplate(JedisConnectionFactory jedisConnectionFactory) {
        RedisTemplate redisTemplate = new RedisTemplate();
        redisTemplate.setConnectionFactory(jedisConnectionFactory);
        return redisTemplate;
    }

    @Primary
    @Bean
    public RedisCacheManager redisCacheManager(JedisConnectionFactory jedisConnectionFactory,
                                               RedisTemplate redisTemplate) {
        RedisCacheManager cacheManager = LocalRedisCacheManager.create(jedisConnectionFactory,
                jCacheCacheManager().getCache(localCacheName), redisTemplate, topicName);
        return cacheManager;
    }


    @Bean
    public RedisMessageListenerContainer container(JedisConnectionFactory jedisConnectionFactory,
                                                   MessageListenerAdapter listenerAdapter) {

        RedisMessageListenerContainer container = new RedisMessageListenerContainer();
        container.setConnectionFactory(jedisConnectionFactory);
        container.addMessageListener(listenerAdapter, new PatternTopic(topicName));

        return container;
    }

    @Bean
    public MessageListenerAdapter listenerAdapter(LocalRedisCacheManager cacheManager, RedisTemplate redisTemplate) {
        return new MessageListenerAdapter(new MessageListener() {
            @Override
            public void onMessage(Message message, byte[] pattern) {
                byte[] channel = message.getChannel();
                byte[] body = message.getBody();

                String cacheName = (String) redisTemplate.getStringSerializer().deserialize(channel);
                LocalRedisCache cache = (LocalRedisCache) cacheManager.getCache(cacheName);
                if (cache == null) {
                    return;
                }

                UpdateMessage updateMessage = (UpdateMessage) redisTemplate.getValueSerializer().deserialize(body);
                cache.sub( updateMessage);
            }
        });
    }

}

 

 

到些,实现基本完成,其他相关简单代码,参考附件。

Spring Boot整合Redis缓存:从零到生产级实战指南 缓存是提升应用性能、降低数据库负载的核心技术之一,其原理是将高频访问的数据存储在更快的介质中,减少对后端资源的直接请求。在Java生态中,Spring Boot通过其强大的自动配置和缓存抽象,极大地简化了与Redis等缓存中间件的集成。这种技术组合的价值在于,开发者能以声明式的方式(如使用@Cacheable注解)快速为应用添加缓存层,从而显著提升查询响应速度与系统吞吐量。典型的应用场景包括电商商品详情、用户会话管理、热点数据查询等。本文以Spring Boot整合Redis实现缓存为具体案例,深入探讨了从 阅读详情

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redis缓存(含二级)以及分布式相关

Redis过期删除采用的是定期删除,默认是每100ms检测一次,遇到过期的key则进行删除,这里的检测并不是顺序检测,而是随机检测。那这样会不会有漏网之鱼?显然Redis也考虑到了这一点,当我们去读/写一个已经过期的key时,会触发Redis的惰性删除策略,直接回干掉过期的key 内存淘汰是指用户存储的一部分key是可以被Redis自动的删除,从而会出现从缓存中查不到数据的情况。加入我们的服务器内...

纵横的博客 1035

32、生物医学中的多模态拉曼散射成像技术

本文综述了多模态拉曼散射成像技术在生物医学领域的应用,重点探讨其在肿瘤研究、癌症无创诊断和组织功能分析中的前沿进展。通过结合自发拉曼、相干拉曼散射(CARS/SRS)、光学相干断层扫描(OCT)、荧光寿命成像(FLIM)及多光子显微技术(TPEF/SHG)等多种模态,实现了对细胞和组织的高特异性生化信息与高分辨率形态学特征的同步获取。文章还介绍了多模态SERS纳米探针的设计及其在靶向成像与治疗一体化中的潜力,并系统分析了不同成像方式的操作流程、优势互补性及临床应用场景。最后展望了该技术向小型化、智能化和个性

zzz56的博客 153

YOLOv11-Pose部署RK3588实战:人体姿态识别精度翻倍,边缘推理速度突破瓶颈

本教程从YOLOv11-pose模型的姿态识别训练,到RK3588的边缘量化部署,为你打造了一套“高精度+高实时性+低成本”的人体姿态分析解决方案。无论是健身动作纠正、智能安防行为检测,还是工业人员姿态监控,这套技术都能直接复用——你只需替换数据集与业务逻辑,即可快速落地专属的边缘AI姿态识别系统。如果你在实践中遇到任何卡点,欢迎随时交流。记住,人体姿态识别的价值在于“关键点准、推理快、部署易”,而这三者的平衡,正是你通过本教程能掌握的核心能力。

m0_64661770的博客 138

Redis+Caffeine两级缓存,让访问速度纵享丝滑

本文按照对业务入侵的递减程度,依次介绍了三种管理两级缓存的方法。至于在项目中是否需要使用二级缓存,需要考虑自身业务情况,如果Redis这种远程缓存已经能够满足你的业务需求,那么就没有必要再使用本地缓存了。毕竟实际使用起来远没有那么简单,本文中只是介绍了最基础的使用,实际中的并发问题、事务的回滚问题都需要考虑,还需要思考什么数据适合放在一级缓存、什么数据适合放在二级缓存等等的其他问题。

欢迎来到我的博客 392

零基础DSP实战TMS320F28035:第九节,ADC比较器&EPWM

ADC比较器框图如下所示:-电压-----------------------------输出-电压A>电压B------------------ 1-电压A

sinat_30943509的博客 2535

SpringBoot系列——使用Spring Cache和Redis实现查询数据缓存

在现代应用程序中,查询缓存的使用已经变得越来越普遍。它不仅能够显著提高系统的性能,还能提升用户体验。缓存通过在内存中存储频繁访问的数据,减少对数据库或其他存储系统的访问,从而加快数据读取速度。在这篇文章中,我们将探讨缓存的基本概念、重要性以及如何使用Spring Cache和Redis实现查询数据缓存。缓存是一种临时存储机制,用于在内存中保存频繁访问的数据。它可以是硬件(如CPU缓存)或软件(如应用程序缓存)。缓存的主要目的是通过减少数据访问的延迟,提高系统的响应速度。临时性。

weixin_73588491的博客 6456

MetaERP 的管理单元在设计哲学和实现逻辑上,确实与 Oracle EBS 的业务实体(OU)一脉相承,你可以放心地在已知的 Oracle 多组织架构框架下进行理解。它并没有推翻这套经典的核算模型

MetaERP的管理单元设计继承了Oracle EBS业务实体(OU)的核心思想,并进行了现代技术重构。管理单元(MU)作为OU的超集,延续了业务数据隔离与流程执行边界的定位,但通过元数据驱动的多租户架构实现更灵活的数据隔离。MetaERP采用三层解耦设计(核算单元、自然科目、核算维度),解决了EBS科目组合爆炸问题,并实现事件驱动的实时核算。相较于EBS的批处理模式,MetaERP通过云原生架构和元数据驱动配置,显著提升了灵活性、实时性和扩展性,支持跨法人的业务统一管理视图。

金牌架构师 576

Probability and Statistics - 4th edition

Probability and Statistics - 4th edition

【开源项目 h2cache-spring-boot-starter】自研 Starter:基于 Spring Cache 实现多级缓存(同时整合 Ehcache & Redis)

自研 Spring Boot Starter。 基于 Spring Cache 实现多级缓存。 同时使用本地缓存 Ehcache 和 分布式缓存 Redis。 实现自动化配置自定义缓存。

Howinfun的博客 1412

jre9下载 jdk9

(Java SE Runtime Environment 9.0) 9.0u175 官方最新版 【x86|x64】

L2Cache是什么?支撑35W QPS的分布式二级缓存框架深度解析

L2Cache 是一个基于 **Caffeine + Redis + Spring Cache** 实现的**分布式二级缓存框架**,专为高并发场景而生。它不重复造轮子,而是把市面上最成熟的缓存组件组合封装起来,屏蔽复杂的缓存操作细节,让缓存使用在业务开发中更简单、更高效。该框架已在生产环境投产,支撑公司单月 **10 亿 GMV**、全链路压测 **35W QPS**、**500w 日活**,并

gitblog_00606的博客 858

C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序,可边预览边保存视频,音频和图片

基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择(默认选中第一个)2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频,avi可以录制的分辨率和帧数进行选择,wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照,也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能(酌情使用)这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少,这次做完也不敢藏私共享出来,还望大家指正

复分析 阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案 英文

答案分为十章,有部分习题没有答案,全英文复分析阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案

Spring Boot整合 Cache 以Redis服务 处理数据缓存

高速缓存的设计需要综合考虑容量、命中率、替换策略、一致性等因素。合理的高速缓存设计可以显著提高计算机系统的性能,降低对主存储器的访问延迟,提高数据的读取和写入速度,在大部分应用场景下都起到了至关重要的作用。

杨荧的优快云博客 2311

Spring Boot整合Redis与Cache实现缓存

Spring Boot 整合NoSQL NoSQL 是指非关系型数据库, 非关系型数据库和关系型数据库两者存在许多显著的不同点,其中最重要的是NoSQL 不使用SQL 作为查询语言。其数据存储可以不需要固定的表格模式, 一般都有水平可扩展性的特征。NoSQL 主要有如下几种不同的分类: Key/Value 键值存储。这种数据存储通常都是无数据结构的, 一般被当作字符串或者二进制数据,但是数据加载...

Gary Leong 964

L2Cache 分布式二级缓存框架教程

L2Cache 是一个轻量级、高性能的分布式缓存系统,旨在为微服务架构提供第二层(L2)缓存支持。通过在应用程序和数据库之间添加这层缓冲,可以显著提高数据访问速度并降低服务器负载。L2Cache 采用模块化设计,允许开发者根据需要选择不同的缓存策略和配置。 ## 项目快速启动 ### 环境准备 - Java 8 或更高版本 - Maven 3.x - Redis 服务器 ### 添加依赖

gitblog_00858的博客 945

java 项目做多级缓存_【开源项目系列】如何基于 Spring Cache 实现多级缓存(同时整合本地缓存 Ehcache 和分布式缓存 Redis)...

一、缓存当系统的并发量上来了,如果我们频繁地去访问数据库,那么会使数据库的压力不断增大,在高峰时甚至可以出现数据库崩溃的现象。所以一般我们会使用缓存来解决这个数据库并发访问问题,用户访问进来,会先从缓存里查询,如果存在则返回,如果不存在再从数据库里查询,最后添加到缓存里,然后返回给用户,当然了,接下来又能使用缓存来提供查询功能。而缓存,一般我们可以分为本地缓存和分布式缓存。常用的本地缓存有 ehc...

weixin_29058331的博客 570

分布式多级缓存框架layering-cache使用教程

`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,支持本地缓存和集中式缓存,并提供了丰富的监控和管理功能。 ### 主要特性 - **多级缓存架构**: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。 - ...

gitblog_00184的博客 929

Spring Boot All缓存策略:Redis与EhCache性能优化指南

在现代Web应用开发中,缓存是提升系统性能的关键技术之一。Spring Boot All作为一个集成了多种主流技术的开源项目,提供了Redis和EhCache两种强大的缓存解决方案。本文将详细介绍如何在Spring Boot All项目中配置和优化这两种缓存策略,帮助开发者根据实际需求选择合适的缓存方案,显著提升应用性能。 ## 为什么选择Spring Boot All的缓存方案? Sprin

gitblog_01036的博客 620

Spring Boot中的分布式缓存实现

大家好,我是微赚淘客系统3.0的小编,也是冬天不穿秋裤,天冷也要风度的程序猿!分布式缓存是一种常见的优化手段,用于提高应用程序的性能和可扩展性。通过缓存,应用程序可以减少对数据库的直接访问,从而提高响应速度和吞吐量。本文详细介绍了如何在Spring Boot中实现分布式缓存,从项目初始化、配置Redis、启用缓存、到实现服务层和控制器,并进行了缓存功能的测试。通过使用分布式缓存,我们可以显著提高应用程序的性能和响应速度。首先,创建一个Spring Boot项目,并添加必要的依赖。在服务层中,我们使用。

聚娃科技开发者博客 1089

java 项目做多级缓存_【开源项目系列】若何基于 Spring Cache 实现多级缓存(同时整合内陆缓存 Ehcache 和分布式缓存 Redis)...

一、缓存当系统的并发量上来了,若是我们频仍地去接见数据库,那么会使数据库的压力不停增大,在岑岭时甚至可以泛起数据库溃逃的征象。以是一样平常我们会使用缓存来解决这个数据库并发接见问题,用户接见进来,会先从缓存里查询,若是存在则返回,若是不存在再从数据库里查询,最后添加到缓存里,然后返回给用户,固然了,接下来又能使用缓存来提供查询功效。而缓存,一样平常我们可以分为内陆缓存和分布式缓存。常用的内陆缓存有...

weixin_31431507的博客 395
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sundoctor
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