Caffeine和redis构建多级缓存

最新推荐文章于 2025-05-12 15:01:25 发布
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分类专栏： java 缓存 文章标签： redis 缓存
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最低0.47元/天 解锁文章
使用redis 跟 caffiene 搭建二级缓存
yuanchengfu0910的博客
05-26 1263
getData() 方法首先尝试从 Caffeine 缓存中获取数据，如果不存在，则从 Redis 主缓存中获取，并将数据存储到 Caffeine 缓存中。它通过高效的数据结构、灵活的内存管理和多种缓存策略，提供了快速、可靠的缓存解决方案。Caffeine 还支持权重函数，可以根据缓存项的权重来管理缓存的大小，使得在内存资源受限的情况下能够更好地管理缓存。在数据更新操作完成后，更新 Redis 中对应的数据，并使用 Caffeine 缓存的 put() 方法来更新或添加数据到 Caffeine 缓存中。
构建以caffeine为L1，Redis为L2的多级缓存
CSNZのBlog
06-29 1122
业务代码与缓存逻辑交织在一起，耦合度太高，后期维护人员无法快速接手。 预期实现业务代码与缓存逻辑解耦，使得业务人员可以专注于业务代码编写...
Redis + Caffeine实现多级缓存
qq_48649411的博客
07-11 1734
一个关于Redis + Caffeine实现多级缓存的demon，结合spring-cache和Aop实现
Redis+Caffeine构造多级缓存
最新发布
是我的温柔啊
05-12 794
Caffeine是一款基于Java 8的高性能、灵活的本地缓存库。它提供了近乎最佳的命中率，低延迟的读写操作，并且支持多种缓存策略，号称本地缓存之王。核心特性Caffeine的底层数据存储采用ConcurrentHashMap。因为Caffeine面向JDK8，在jdk8中ConcurrentHashMap增加了红黑树，在hash冲突严重时也能有良好的读性能。Caffeine采用了先进的缓存淘汰算法，如Window TinyLfu，以提供极高的缓存命中率和低延迟的读写操作。
caffeine+redis多级缓存设置
qq_35517267的博客
09-24 1111
caffeine+redis多级缓存设置 1.先处理redis系列化的问题指定redis系列化方式具体如下新增一个CacheRedisAutoConfig 添加一下代码 @Bean public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) { RedisTemplate<String, Object> redisTemplate = new R
Caffeine+Redis两级缓存架构
qq_22772699的博客
10-07 2924
/支持springEl表达式l2TimeOut 为可以设置的二级缓存 Redis 的过期时间CacheType 是一个枚举类型的变量，表示操作缓存的类型FULL, //存取PUT, //只存DELETE //删除//创建表达式解析器//通过evaluationContext.setVariable可以在上下文中设定变量。//解析表达式//使用Expression.getValue()获取表达式的值，这里传入了Evaluation上下文。
spring boot+spring cache实现两级缓存(redis+caffeine)
08-27
主要介绍了spring boot+spring cache实现两级缓存(redis+caffeine)，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
PlayFramework缓存：Caffeine与Redis的多级缓存.pdf
04-26
文档支持目录章节跳转同时还支持阅读器左侧大纲显示和章节快速定位，文档内容完整、条理清晰。文档内所有文字、图表、函数、目录等元素均显示正常，无任何异常情况，敬请您放心查阅与使用。文档仅供学习参考，请勿...
Java本地缓存：Caffeine与Redis的多级缓存同步.pdf
04-27
文档支持目录章节跳转同时还支持阅读器左侧大纲显示和章节快速定位，文档内容完整、条理清晰。文档内所有文字、图表、函数、目录等元素均显示正常，无任何异常情况，敬请您放心查阅与使用。文档仅供学习参考，请勿...
如何在Spring Boot应用中利用Caffeine和Redis来构建多级缓存体系？
11-07
在Spring Boot应用中，可以利用Caffeine和Redis结合来构建一个多级缓存体系，目的是提高性能并提供冗余存储。以下是步骤： 1. 添加依赖：首先，需要在项目的pom.xml或build.gradle文件中添加Caffeine和Redis的依赖...
Redis从入门到精通(十六)多级缓存(一)Caffeine、JVM进程缓存
挑灯日记 记录自己
04-13 1385
多级缓存(一)多级缓存介绍、Caffeine、JVM进程缓存
基于redis的二级缓存
08-11
NULL 博文链接：https://lpyyn.iteye.com/blog/2231048
caffeine+redis多级缓存设置分布式服务进阶处理
qq_35517267的博客
09-26 338
1.先说一下思路 更新和删除的时候我们要通知其他服务器对本地缓存处理，我们本身就有redis 所以直接用redis的发布通知来解决这个问题。然后写一个redis的推送RedisCaffeineCacheManager。之后修改我们的注解拦截器ZbtechCacheAspect。首先新建一个监听CacheMessageListener。OK 这样就可以进行分布式多级缓存使用了。贴一下CacheMessage。好 话不多说直接上代码。
使用 Caffeine 和 Redis 实现高效的二级缓存架构
fastboot
12-02 1855
在现代应用开发中，缓存是提升系统性能的关键手段。为了兼顾本地缓存的高性能和分布式缓存的扩展能力，常见的实现方式是结合使用 Caffeine 和 Redis 实现二级缓存架构。本文将详细介绍如何通过 Spring Boot 实现一个Caffeine + Redis 二级缓存，并通过合理的架构设计和代码实现，确保缓存的一致性、性能和容错性。一、 需求与挑战1.多级缓存的需求：•一级缓存（Caffein...
SpringBoot 集成 Caffeine+Redis实现一二级缓存，同时可以设置本地缓存Caffeine开关
weixin_42405132的博客
07-27 2745
SpringBoot 集成 Caffeine+Redis实现一二级缓存，同时配置文件中可以设置本地缓存Caffeine开关
CaffeineCache+Redis 接入系统做二层缓存，SPI 思路实现（借鉴 mybatis 二级缓存、自动装配源码）
风团团
06-20 4484
现在手上有个系统写操作比较少，很多接口都是读操作，也就是写多读少，性能上遇到瓶颈了，正所谓前人栽树、后人乘凉，原先系统每次都是查数据库的，性能比较低，如果先查 redis，redis 没数据再查数据库的话，但是还可以更快，那就是使用内存查询，依次按照内存、redis、db的顺序从快到慢查询，可使系统整体的性能提升一个档次，但是仅限于读多写少的场景，写多读少的场景没必要搞这么多缓存，搞多了缓存一致性也是个问题，就好比 mysql 数据库的读多写少，我们可以用 MYISM 存储引擎。
【Caffeine进阶】Redis+Caffeine 两级缓存实战，性能爆缸
You’re a wanderer just like me
03-31 5404
往期回顾 博主前面发过一篇【缓存框架Caffeine】初级篇，主要介绍了Caffeine的入门级使用！地址https://blog.youkuaiyun.com/Number_oneEngineer/article/details/123328014?spm=1001.2014.3001.5501 本文主要介绍 Caffeine以注解的方式来操作缓存,将原本全手动操作方式，改进为本地缓存交给spring管理 Caffeine基于切面操作，自定义注解的方式来操作缓存 前面两种方式搭配Redis实现两级缓存实战 .
聊聊 Redis+Caffeine 两级缓存
qwer123451234123的博客
05-11 859
在高性能的服务架构设计中，缓存是一个不可或缺的环节。在实际的项目中，我们通常会将一些热点数据存储到Redis或MemCache这类缓存中间件中，只有当缓存的访问没有命中时再查询数据库。在提升访问速度的同时，也能降低数据库的压力。 随着不断的发展，这一架构也产生了改进，在一些场景下可能单纯使用Redis类的远程缓存已经不够了，还需要进一步配合本地缓存使用，例如Guava cache或Caffeine，从而再次提升程序的响应速度与服务性能。于是，就产生了使用本地缓存作为一级缓存，再加上远程缓存作为二级缓存的两
Redis+Caffeine 实现两级缓存实战
Y_eatMeat的博客
07-10 2210
本文介绍Redis+Caffeine实现两级缓存的方式。一种是常规的方式，一种的基于注解的方式。具体的实现可根据自己项目中的业务场景。至于为什么要用Redis+Caffeine的方式，文章也提到了，目前我们Redis集群压力还算挺大的，而且接口对RT的要求也是比较高的。有一点好的就是我们的数据是每天全量推一边，总量也不大，实时性要求也不强。所以就很适合本地缓存的方式。使用本地缓存也要注意设置容量的大小和过期时间，否则容易出现内存溢出。
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