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这篇文章主要介绍“基于Java怎么实现Redis多级缓存”的相关知识,小编通过实际案例向大家展示操作过程,操作方法简单快捷,实用性强,希望这篇“基于Java怎么实现Redis多级缓存”文章能帮助大家解决问题。
请求到达tomcat后,先去redis中获取缓存,不命中则去mysql中获取
tomcat
的请求并发数,是远小于redis的,因此tomcat会成为瓶颈
利用请求处理每个环节,分别添加缓存,减轻tomcat压力,提升服务性能
缓存是存储在内存中,数据读取速度较快,能大量减少对数据库的访问,减少数据库压力
分布式缓存,如redis
- 优点: 存储容量大,可靠性好,可以在集群中共享
- 缺点: 访问缓存有网络开销
- 场景: 缓存数据量大,可靠性高,需要在集群中共享的数据
进程本地缓存, 如HashMap, GuavaCache
- 优点:读取本地内存,没有网络开销,速度更快
- 缺点:存储容量有限,可靠性低(如重启后丢失),无法在集群中共享
- 场景:性能要求高,缓存数据量少
Caffeine是一个基于java8开发的,提供了近乎最佳命中率的高性能的本地缓存库
目前spring内部的缓存用的就是这个
<dependency> <groupId>com.github.ben-manes.caffeine</groupId> <artifactId>caffeine</artifactId> <version>3.0.5</version> </dependency>
package com.erick.cache; import com.github.benmanes.caffeine.cache.Cache; import com.github.benmanes.caffeine.cache.Caffeine; import java.time.Duration; public final class CacheUtil { private static int expireSeconds = 2; public static Cache<String, String> cacheWithExpireSeconds; private static int maxPairs = 1; public static Cache<String, String> cacheWithMaxPairs; static { /*过期策略,写完60s后过期*/ cacheWithExpireSeconds = Caffeine.newBuilder() .expireAfterWrite(Duration.ofSeconds(expireSeconds)) .build(); /*过期策略,达到最大值后删除 * 1. 并不会立即删除,等一会儿才会删除 * 2. 会将之前存储的数据删除掉*/ cacheWithMaxPairs = Caffeine.newBuilder() .maximumSize(maxPairs) .build(); } /*从缓存中获取数据 * 1. 如果缓存中有,则直接从缓存中返回 * 2. 如果缓存中没有,则去数据查询并返回结果*/ public static String getKeyWithExpire(String key) { return cacheWithExpireSeconds.get(key, value -> { return getResultFromDB(); }); } public static String getKeyWithMaxPair(String key) { return cacheWithMaxPairs.get(key, value -> { return getResultFromDB(); }); } private static String getResultFromDB() { System.out.println("数据库查询"); return "db result"; } }
package com.erick.cache; import java.util.concurrent.TimeUnit; public class Test { @org.junit.Test public void test01() throws InterruptedException { CacheUtil.cacheWithExpireSeconds.put("name", "erick"); System.out.println(CacheUtil.getKeyWithExpire("name")); TimeUnit.SECONDS.sleep(3); System.out.println(CacheUtil.getKeyWithExpire("name")); } @org.junit.Test public void test02() throws InterruptedException { CacheUtil.cacheWithMaxPairs.put("name", "erick"); CacheUtil.cacheWithMaxPairs.put("age", "12"); System.out.println(CacheUtil.getKeyWithMaxPair("name")); System.out.println(CacheUtil.getKeyWithMaxPair("age")); TimeUnit.SECONDS.sleep(2); System.out.println(CacheUtil.getKeyWithMaxPair("name")); // 查询不到了 System.out.println(CacheUtil.getKeyWithMaxPair("age")); } }
给缓存设置有效期,到期后自动删除。再次查询时可以更新
优势:简单,方便
缺点:时效性差,缓存过期之前可能不一致
场景:更新频率低,时效性要求比较低的业务
在修改数据库的同时,直接修改缓存
优势:有代码侵入,缓存与数据库强一致性
缺点:代码进入,耦合性高
场景:对一致性,失效性要求较高的缓存数据
修改数据库时发送事件通知,相关服务监听到后修改缓存数据
优势:低耦合,可以同时通知多个缓存服务
缺点:时效性一把,可能存在缓存不一致问题
场景:时效性一般,有多个服务需要同步
是阿里旗下的一款开源项目,基于java开发
基于数据库增量日志解析,提供增量数据订阅和消费
基于mysql的主从备份的思想
canal 模拟 MySQL slave 的交互协议,伪装自己为 MySQL slave ,向 MySQL master 发送dump 协议
MySQL master 收到 dump 请求, 开始推送 binary log 给 slave (即 canal )
canal 解析 binary log 对象(原始为 byte 流)
关于“基于Java怎么实现Redis多级缓存”的内容就介绍到这里了,感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识,可以关注亿速云行业资讯频道,小编每天都会为大家更新不同的知识点。
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