Caffeine和Disruptor 标记下-有空再写经过

最新推荐文章于 2024-12-24 22:24:16 发布
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分类专栏： springboot 文章标签： Disruptor
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zjcjava/article/details/128678413
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Spring Boot缓存实战 Caffeine
https://www.jianshu.com/p/c72fb0c787fc/

Disruptor 介绍
https://blog.youkuaiyun.com/wwwzhouzy/article/details/119515921
SpringBoot Disruptor 简单封装
https://my.oschina.net/ymgjava/blog/5519681

新一代缓存Caffeine，速度确实比Guava的Cache快
LeZiJie的博客
06-15 595
我想把记忆缓存起来，等再次见到你，就能够很快认出你。 能够说出这么有哲理的话，得益于我对缓存的理解，以及对它的看重。没有了缓存，我的人生就没有了意义。 缓存是非常重要的，工作中大部分工作可以说是和缓存打交道。由于使用广泛，所以针对缓存系统的任何优化，如果能够提高一丁点儿性能，就会让人无比兴奋。 很长一段时间，我都在用Guava的LoadingCache。它和ConcurrentHashMap是非常像的，但在其上封装了一些好用的逐出策略和并发优化，就显得好用的多。 今天主要说的是Caffeine...
caffeine-2.8.0-API文档-中文版.zip
07-13
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EhCache、GuavaCache和Caffeine之间的性能
搬砖老农工的博客
03-31 2883
Guava Cache Google Guava工具包是一个非常方便易用的本地化缓存实现，基于LRU算法实现，支持多种缓存过期策略。Guava在每次访问缓存的时候判断cache数据是否过期，如果过期，这时才将其删除，并没有另起一个线程专门来删除过期数据。内部维护了2个队列accessQueue和writeQueue来记录缓存中数据访问和写入的顺序。访问缓存时，先用key计算出hash，从而找出所在的segment，然后再在segment中寻找具体数据，类似于使用ConcurrentHashMap数据结构来
Disruptor的应用--＞发送消息
悬崖边的耗子的博客
04-18 1156
disruptor log4j2
Spring Boot 中快速集成Spring Cache和Caffeine做内存缓存
C.
03-24 1349
文章目录Spring Boot 中集成使用 Spring Cache和Caffeine做内存缓存添加依赖添加配置注解使用 Spring Boot 中集成使用 Spring Cache和Caffeine做内存缓存 之前已经简单介绍过Caffeine的使用了，可以参考我之前的博文：Java高性能本地缓存框架Caffeine 今天来学习一下在Spring Boot中如何使用Spring Cache来快速集成Caffeine 添加依赖 加入spring cache和caffeine的依赖 <dependen
缓存 - Spring Boot 整合 Caffeine 不完全指北
小工匠
07-11 1万+
创建缓存常量类，把公共的常量提取一层，复用，这里也可以通过配置文件加载这些数据，例如@ConfigurationProperties和@Value。方法时，首先会检查缓存中是否存在与给定参数对应的数据。如果不存在，则会执行方法体内的业务逻辑，并将结果放入缓存。确保选择与您的Spring Boot版本兼容的Caffeine版本。这就是在Spring Boot中整合Caffeine缓存的基本步骤。的Caffeine缓存，最大容量为100，访问后在600秒内过期。在需要使用缓存的地方，使用。
缓存 - Caffeine 不完全指北
小工匠
07-11 1万+
Caffeine是一个用于Java应用程序的高性能缓存框架。它提供了一个强大且易于使用的缓存库，可以在应用程序中使用，以提高数据访问的速度和效率。下面是一些Caffeine缓存框架的主要特点：高性能：Caffeine的设计目标之一是提供卓越的性能。它通过使用高效的数据结构和优化的算法来实现快速的缓存访问。与其他一些常见的缓存框架相比，Caffeine在缓存访问的速度和响应时间上表现出色。内存管理：Caffeine提供了灵活的内存管理选项。它支持基于大小、基于数量和基于权重的缓存大小限制。
高并发处理 --- Caffeine内存缓存库
最新发布
记得开心一点嘛的博客
12-24 1790
Caffeine 是一个高性能的 Java 缓存库，它被设计用于提供快速、可靠的缓存服务。它基于 Google Guava 的缓存系统，但进行了许多优化，旨在提升性能、减少内存消耗，并为缓存提供更多的灵活性。Caffeine 的设计目标是创建一个高效、低延迟的内存缓存系统，能够在高并发的场景下提供卓越的表现。
缓存Caffeine之W-TinyLFU淘汰策略
sinat_14913533的博客
01-19 2810
我们常见的缓存是基于内存的缓存，但是单机的内存是有限的，不能让缓存数据撑爆内存，所有需要缓存淘汰机制。中大概说明了LRU的缓存淘汰机制，以及基于LRU的著名实现guava cache。除了LRU淘汰策略外，其是常见的还有FIFO以及LFU，只是说目前用的最多的是LRU。
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05-09
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Python库 | caffeine_ng-3.5.1-py3-none-any.whl
02-15
《Python库：caffeine-ng-3.5.1-py3-none-any.whl全面解析》 在Python的世界里，库是开发者的重要工具，它们提供了丰富的功能，极大地简化了编程过程。今天我们要关注的是一个名为`caffeine-ng`的库，其版本为3.5.1...
caffeine-2.9.3-API文档-中英对照版.zip
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Python库 caffeine_ng-3.5.1-py3-none-any.whl 解压使用指南
版本号（例如3.5.1）的含义通常遵循语义化版本控制，其中主版本号代表不兼容的重大更新，次版本号代表添加了向下兼容的新特性，修订号代表向下兼容的错误修复。在实际应用中，开发者需要关注库的版本升级，以确保...
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