Spring cache +redis

最新推荐文章于 2025-06-11 14:55:25 发布
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博客内容仅给出链接，推测围绕Spring cache与Redis结合展开，这在后端开发中可用于缓存管理，提高系统性能和响应速度。
http://hanqunfeng.iteye.com/blog/1158824
qq群527796869
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【springcache+redis 二级缓存】
ewenge的博客
03-26 1033
spring+redis 二级缓存实现
Spring Cache + Redis；用Spring Cache的注解自动管理Redis缓存
qq_45839663的博客
10-08 1654
Spring Cache + Redis；用Spring Cache的注解自动管理Redis缓存
SpringCache+Redis缓存
ou050719的博客
12-22 916
使用Spring Cache的好处：提供基本的Cache抽象，方便切换各种底层Cache；通过注解Cache可以实现类似于事务一样，缓存逻辑透明的应用到我们的业务代码上，且只需要更少的代码就可以完成；提供事务回滚时也自动回滚缓存；支持比较复杂的缓存逻辑；Spring Cache就是一个缓存框架。它利用了AOP（将缓存逻辑与服务逻辑解耦），实现了基于注解的缓存功能（声明式缓存），并且进行了合理的抽象，业务代码不用关心底层是使用了什么缓存框架，只需要简单地加一个注解，就能实现缓存功能了。
Spring Cache + Redis 缓存数据
m0_46568965的博客
01-30 2276
Spring Cache 是一个非常优秀的缓存组件。自Spring 3.1起，提供了类似于@Transactional注解事务的注解Cache支持，且提供了Cache抽象，方便切换各种底层Cache（如：redis）使用Spring Cache的好处：1，提供基本的Cache抽象，方便切换各种底层Cache；2，通过注解Cache可以实现类似于事务一样，缓存逻辑透明的应用到我们的业务代码上，且只需要更少的代码就可以完成；3，提供事务回滚时也自动回滚缓存；4，支持比较复杂的缓存逻辑；
Springboot整合SpringCache+redis简化缓存开发
shenxiaomo1688的博客
06-09 902
注意，如果开启了Spring Cache自定义缓存，那么Spring只会来读取自定义缓存的内容，对于自定义缓存中没有的内容，将会缺失。指定key名字，使用key属性，接受spEl表达式，spEl支持的表达式详见官方文档；指定缓存的存活时间ttl，在appliaction配置文件中配置，参见上文描述；@CachePut：使用不影响方法执行的方式更新缓存；@CacheConfig：在类级别共享缓存的相同配置。2.写配置，在配置文件配置使用redis作为缓存。//此处省略具体业务逻辑。
Spring Cache+Redis缓存方案 vs 传统redis缓存直接使用RedisTemplate 方案对比
Good good study,day day up
06-11 1237
SpringCache结合Redis的优势在于简化开发、提升灵活性和增强分布式支持。通过注解驱动的声明式缓存（@Cacheable等），开发者可以减少冗余代码，实现业务与缓存逻辑解耦。该方案提供统一的缓存抽象层，支持灵活切换底层实现，并天然适配Redis的分布式特性。此外，自动序列化、全局TTL配置、防缓存穿透等机制进一步提升了系统的可靠性和可维护性。相较于直接使用RedisTemplate，这种组合方案显著降低了开发复杂度，特别适合需要快速实现高效缓存的中大型分布式系统。
三、Spring Cache + Redis 缓存数据
qq_43102730的博客
05-20 1395
自Spring 3.1起，提供了类似于@Transactional注解事务的注解Cache支持，且提供了Cache抽象，方便切换各种底层Cache（如：redis）因为缓存也是公共使用，所有的service模块都有可能使用缓存，所以我们把依赖与部分配置加在service-util模块，这样其他service模块都可以使用了。使用该注解标志的方法，每次都会执行，并将结果存入指定的缓存中。2，通过注解Cache可以实现类似于事务一样，缓存逻辑透明的应用到我们的业务代码上，且只需要更少的代码就可以完成；
SpringBoot+SpringCache+Redis整合
溪c的博客
05-24 1314
文章目录1. SpringCache1.1 SpringCache 依赖1.1.1 SpringCache的好处2. SpringCache使用2.1 @EnableCaching2.2 @Cacheable2.2.1 KeyGenerator 自动生成2.2.2 显式指定 key2.2.3 **condition**2.3 @CacheEvict2.4 使用Redis做缓存2.4.1 Redis依赖2.4.2 Redis 配置2.4.3 SpringCache使用自定义序列化器3. 继续SpringCac
Spring Cache+Redis缓存方案详解：从代码到实践
Good good study,day day up
06-11 1166
本文深入探讨了SpringCache与Redis的集成实现方案。通过ModuleDatabaseInfoService接口展示@Cacheable和@CacheEvict注解的声明式缓存应用，详细解析RedisConfig中的关键配置：使用Jackson序列化复杂对象、设置10分钟默认TTL、利用SCAN命令优化批量操作。文章还分析了缓存穿透问题及解决方案，对比了空值缓存、布隆过滤器等不同策略。自定义的TtlRedisCacheManager支持动态过期时间控制，多缓存管理器设计提升了系统灵活性。
阿昌教你用SpringCache+Redis缓存数据
阿昌爱Java
10-07 920
一、什么是SpringCache Spring Cache 是一个非常优秀的缓存组件。自Spring 3.1起，提供了类似于@Transactional注解事务的注解Cache支持，且提供了Cache抽象，方便切换各种底层Cache（如：redis） 使用Spring Cache的好处： 提供基本的Cache抽象，方便切换各种底层Cache； 通过注解Cache可以实现类似于事务一样，缓存逻辑透明的应用到我们的业务代码上，且只需要更少的代码就可以完成； 提供事务回滚时也自动回滚缓存； 支持比较复杂
springcache+redis springboot maven
12-18
在这个项目中，"springcache+redis"的整合意味着我们要利用Spring Cache的特性，将缓存存储在Redis中，以提升应用的性能。 首先，Spring Cache提供了`@Cacheable`、`@CacheEvict`和`@Caching`等注解，允许我们在...
spring cache + redis 主从
09-14
此外，还需要掌握如何将Spring Cache与Redis整合，以便在应用中高效使用缓存机制。 一、Redis的主从配置 1. 准备工作： - 操作系统要求：Ubuntu 16.04。 - Redis版本：选择适合的稳定版本，例如redis-4.0.9.tar....
SpringCache+Redis实现高可用缓存解决方案.docx
10-26
### SpringCache+Redis实现高可用缓存解决方案 #### 前言 在现代软件开发中，缓存技术是提升系统性能的重要手段之一。Spring Boot框架自带的`ConcurrentMapCacheManager`虽然简单易用，但对于分布式环境下的应用来...
学递来啦高校快递末端物流配送需求对接众包服务平台项目_高校学生快递代取互助资源共享社区生态体系_面向当代大学生解决校园内快递包裹最后一公里配送难题通过众包模式实现需求发布与接单构建.zip
12-04
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【四杆机构分析】根据给定的系统几何参数执行四杆机构分析研究（Matlab代码实现）
12-04
内容概要：本文档围绕“四杆机构分析”展开，介绍了一种基于给定系统几何参数执行四杆机构运动学分析的研究方法，并提供了完整的Matlab代码实现。四杆机构作为机械系统中的经典【四杆机构分析】根据给定的系统几何参数执行四杆机构分析研究（Matlab代码实现）连杆机构，其运动特性分析在自动化、机器人、车辆工程等领域具有重要应用价值。文档内容涵盖机构的位置、速度和加速度分析，通过矢量闭环法建立数学模型，利用Matlab进行数值计算与可视化仿真，帮助用户理解机构的运动规律。此外，文档还展示了代码的模块化结构，便于扩展至其他连杆机构分析。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和机械原理知识的本科高年级学生、研究生及从事机械系统仿真与设计的工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握四杆机构的运动学建模方法；②学习如何使用Matlab实现机构的位姿分析与动态仿真；③为后续复杂机构设计与机器人运动学研究打下基础；④适用于课程设计、科研项目或工程验证中的机构分析任务。; 阅读建议：建议读者结合机械原理教材中的四杆机构理论，逐步调试Matlab代码，观察各参数变化对机构运动的影响，并尝试修改几何参数或扩展至多连杆系统，以加深对运动学分析的理解。
这是一个从零开始独立构建的现代化前端项目它诞生于2022年旨在通过一个完整可运行的应用实例为前端开发初学者与进阶者提供一个绝佳的学习范本与二次开发基础_该项目深入实践了原生.zip
最新发布
12-04
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采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器，EKF作为多传感器的融合算法，最终输出目标的滤波位置（Matlab代码实现）
12-04
内容概要：本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案，采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器，利用扩展卡尔曼滤波（EKF）算法对多源传感器数据进行融合处理，最终输出目标的滤波后位置信息，并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性，尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境，如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器，EKF作为多传感器的融合算法，最终输出目标的滤波位置（Matlab代码实现）机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建，以及EKF算法的具体实现步骤，具有较强的工程实践价值。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法；②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发；③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考； 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程，重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑，可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性，并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
智能汽车基于BEV+Transformer的传感器融合架构：多模态感知系统设计与数据闭环优化
12-04
内容概要：文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势，重点阐述了BEV（鸟瞰图视角）端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求，而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合，在保证感知精度的同时兼顾算力可行性，显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外，文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战，提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系，通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化，降低对人工标注的依赖，提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群：从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师，以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者；具备一定自动驾驶基础知识，希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标：①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线；②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑；③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考； 阅读建议：本文侧重技术趋势分析与系统级思考，建议结合实际项目背景阅读，重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法，并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
MATLAB基于3D FDTD的微带线馈矩形天线分析[用于模拟超宽带脉冲通过线馈矩形天线的传播，以计算微带结构的回波损耗参数]
12-04
内容概要：本文档主要介绍了一个基于3D FDTD（时域有限差分）方法的MATLAB仿真研究，用于分析微带线馈电的矩形天线在超宽带脉冲传播下的电磁特性，重点计算微带结构MATLAB基于3D FDTD的微带线馈矩形天线分析[用于模拟超宽带脉冲通过线馈矩形天线的传播，以计算微带结构的回波损耗参数]的回波损耗参数。该方法通过数值模拟精确求解麦克斯韦方程组，适用于高频电磁场仿真，能够有效评估天线的匹配性能与宽带特性。文档还列举了多个相关科研方向和技术应用案例，涵盖通信、信号处理、电力系统、路径规划等多个领域，展示了MATLAB在科研仿真中的广泛用途。; 适合人群：具备电磁场与微波技术基础知识，熟悉MATLAB编程，从事天线设计、射频工程或计算电磁学研究的研究生、科研人员及工程师。; 使用场景及目标：①掌握3D FDTD算法的基本原理及其在天线仿真中的实现方法；②学习如何利用MATLAB构建微带天线模型并分析其回波损耗特性；③为超宽带天线设计与优化提供仿真依据和技术支持； 阅读建议：建议读者结合电磁理论基础，逐步理解FDTD离散化过程和边界条件设置，重点关注代码中网格划分、激励源设置、吸收边界条件（如PML）及结果后处理部分，并可通过调整结构参数进行仿真验证与性能优化。
Spring Boot + Redis+Caffeine：两级缓存实战教程
实现两级缓存（Redis+Caffeine）的关键在于整合Spring Cache的`@Caching`注解与RedisTemplate或Caffeine缓存，以及配置适当的缓存策略。首先，设置Spring Cache的Redis配置，然后在需要使用缓存的方法上添加`@...
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