jetcache（3）优点与问题

最新推荐文章于 2024-10-29 23:48:24 发布
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分类专栏： 缓存/redis
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优点

  • 注解式操作
  • springboot支持
  • 多级缓存支持
  • 缓存细节封装
  • 缓存统计
  • 可以提供原生的操作对象，比如jedis，lettuce等
  • 可以配置多个redis实例，以及集群，哨兵等模式
  • 等等等等。。。。。。

缺点

  • computeIfAbsent方法load数据时没有提供锁功能，会造成缓存穿透
  • tryLock方法提供的锁能够是不是很严格的锁，不能自定义
  • cache.config().setLoader()设置的load也没有提供锁功能

在使用的时候，最好实现自己的分布式锁，配合使用

【分布式缓存】springboot整合jetcache使用详解
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07-18 6292
springboot整合jetcache使用详解
Bert基础(二十)--Bert实战：机器阅读理解任务
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04-29 2357
也就是Tanoue在原始文本中占一个字符，但是分词后，它占了三个，所以我们在定位答案的起始位置时需要根据一个字符进行定位，但是我们训练处理的时候时使用编码后的input_ids，所以我们就必须把offsets_mapping和原始的内容匹配好才能根据起始位置找到真正的答案。同时答案可能同时出现了多个窗口，因为有数据的重复，而且相似的答案也可能会出现在不同的位置，所以我们后面处理的时候需要进行对比。：北京是中国的首都，它是一座历史悠久的城市，有着丰富的文化遗产和现代化的城市景观。
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内部集成了 caffeine Cache 比较优秀的本地cache 方案 redis lettuce ，基于nio的远程 redis 客户端 特点 可设置多级缓存，不用每次缓存都走 远端cache 方便的注解使用，和非注解使用方式 有cache 命中的统计数据 ...
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今天和大家聊聊阿里的一款缓存神器 JetCache。
jetcache
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jetcache 简介 JetCache是一个基于Java的缓存系统封装，提供统一的API和注解来简化缓存的使用。 JetCache提供了比SpringCache更加强大的注解，可以原生的支持TTL、两级缓存、分布式自动刷新，还提供了Cache接口用于手工缓存操作。当前有四个实现，RedisCache、TairCache（此部分未在github开源）、CaffeineCache(in memo...
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本文将由浅入深，从基本特性介绍，从简单demo使用，到JetCache源码分析，到Spring Aop的源码分析，到如何利用这些知识去自己尝试写一个自己的cache小demo，去做一个全面的概括。 *背景和特性 *用法demo *JetCache源码分析 *Spring Aop的支持和源码分析 *写一个简单的cache框架demo   背景和特性 对于一些cache框架或产品，我们...
01基础篇（D4_整合第三方技术（D3_缓存层））
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多环境开发需要设置若干种常用环境，例如开发、生产、测试环境yaml格式中设置多环境使用---区分环境设置边界每种环境的区别在于加载的配置属性不同启用某种环境时需要指定启动时使用该环境可以使用独立配置文件定义环境属性独立配置文件便于线上系统维护更新并保障系统安全性properties文件多环境配置仅支持多文件格式作为程序员在搞配置的时候往往处于一种分久必合合久必分的局面。开始先写一起，后来为了方便维护就拆分。
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JetCache对SpringCache进行了封装，在原有功能基础上实现了多级缓存、缓存统计、自动刷新、异步调用、数据报表等功能CaffeineRedisTair。
JetCache 缓存开源组件设计精要
阿里技术
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Java缓存技术选型
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1、进程内缓存 1.1 Guava Cache 1.2 Caffeine Cache 2、本地缓存 2.1 EhCache 3、分布式缓存 3.1 Redis
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jetcache：阿里这款多级缓存框架一定要掌握
55555的博客
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jetcache是阿里开源的基于java开发的缓存框架，支持多种缓存类型：本地缓存、分布式缓存、多级缓存。能够满足不同业务场景的缓存需求。jetcache具有上手简单、性能高效、拓展性强的特点。支持缓存预热 、缓存key前缀等功能。结合spring-cache使用，可以实现十分优雅的缓存类型切换。
springboot缓存技术--jetCache
weixin_51351637的博客
06-26 2441
这个可以看做一个框架，对其他的缓存进行了整合。 在启动类添加@EnableCreateCacheAnnotation 注解 启动服务器 启动客户端 类似集合的操作
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03-03 1300
*** 抽象缓存类，提供了缓存的基本实现，支持键值对的存取操作。该类是线程安全的。* @param 键的类型* @param 值的类型*//*** 通知缓存事件监听器。* @param e 缓存事件。*//*** 获取缓存中指定键的值。* @param key 键。* @return CacheGetResult 获取结果，包含值和操作状态。*/@Override// 对于null键，直接返回错误结果。} else {
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08-30 3531
JetCache JetCache是由阿里巴巴开源的通用缓存访问框架，如果你对Spring Cache很熟悉的话，请一定花一点时间了解一下JetCache，它更好用。 JetCache提供的核心能力包括： 提供统一的，类似jsr-107风格的API访问Cache，并可通过注解创建并配置Cache实例 通过注解实现声明式的方法缓存，支持TTL和两级缓存 分布式缓存自动刷新，分布式锁 (2....
Redis+Caffeine黑马点评
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### Redis 结合 Caffeine 使用的最佳实践 Redis 和 Caffeine 是一种常见的多级缓存架构组合，其中 Caffeine 作为本地缓存提供低延迟访问，而 Redis 则充当分布式缓存用于跨节点共享数据。这种设计充分利用了两者的优点，在性能、成本和复杂度之间取得平衡。 #### 1. **优雅的 Key 设计** 为了提高缓存效率，需遵循良好的 key 设计原则。推荐采用命名空间加字段的方式构建 key，例如 `namespace:field`[^1]。这样不仅便于管理，还能减少 BigKey 的风险。 #### 2. **合理分配角色** - **Caffeine**: 主要负责高频次读取的小型对象缓存，由于其驻留在 JVM 中，因此具有极高的吞吐量和较低的延迟。 - **Redis**: 承担较长时间保存的大规模数据以及需要在多个实例间共享的状态信息。它支持丰富的数据结构（如字符串、列表、集合等），适合复杂的业务场景[^3]。 #### 3. **批处理优化** 通过 Pipeline 技术批量执行命令可显著降低网络开销，提升整体性能。特别是在高并发环境下，这种方式能有效缓解服务器压力。 #### 4. **持久化与安全性配置** 对于 Redis 来说，适当调整 AOF 或 RDB 模式的频率有助于保护重要数据免受丢失威胁；同时关闭不必要的危险指令（比如 FLUSHALL）也是保障系统稳定性的必要措施之一。 #### 5. **同步机制的选择** 针对两级缓存之间的数据一致性问题，可以选择如下几种方法： - 定期刷新：设定固定间隔时间去校验并更新两者差异； - 事件驱动模型：每当原始数据发生变更时立即通知所有关联方做出相应修改； - 基于版本号或者时间戳比较法来决定是否重新加载最新副本。 #### 性能评测 | 方面 | 描述 | |--------------|----------------------------------------------------------------------------------------| | 访问速度 | 局域网内的 Redis 请求通常耗时几十微秒级别，而纯内存操作的 Caffeine 可达到亚纳秒级响应[^2]。 | | 数据容量 | 单机版 Redis 支持 GB 级别的存储能力，配合分片技术理论上无上限扩展可能性；相比之下，JVM 内部可用空间决定了 Caffeine 上限。 | | 高可用性 | 如果单点故障成为顾虑，则建议启用 Sentinel 或 Cluster 架构增强容灾恢复特性。 | 综上所述，将二者结合起来运用确实是一种明智之举——既享受到了近似瞬时反馈的速度体验又能兼顾全局视角下的资源共享需求。 ```java // 示例代码展示如何集成 JetCache 实现双层缓存逻辑 @CreateCache(name = "example", localCacheType = CacheType.CAFFEINE, remoteCacheName="redis.example") public interface ExampleService { } ExampleService service; String value = service.get(key); // 自动优先查找本地缓存再转向远程 if (value == null){ value = loadFromDatabase(key); service.put(key,value); } ```
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