Caffeine 是一个 Java 缓存库,它提供了内存缓存和本地磁盘存储。Caffeine 并不是一个分布式解决方案,而是专注于提供高效的内存缓存。Caffeine 支持缓存项的自动失效,这使得其非常灵活,可以应用于各种场景。Caffeine 还支持基于推荐算法的清理策略,该算法会根据缓存项的使用情况以及其他因素来确定哪些缓存项将被清除。...
@Configurationpublic class CaffeineConfig { @Bean public Cache<String,Object> caffeineCache(){ return Caffeine.newBuilder() .initialCapacity(128)//初始大小 .maximumSize(1024)//最大数量 .expireAfterWrite(60, TimeUnit.SECONDS)//过期时间 .build(); }} 简单解释一下Cache相关的...
1、缓存的选择 一级缓存：Caffeine是一个一个高性能的 Java 缓存库；使用 Window TinyLfu 回收策略，提供了一个近乎最佳的命中率。二级缓存：redis是一高性能、高可用的key-value数据库，支持多种数据类型，支持集群，和应用服务器分开部署易于横向扩展。2、数据流向 数据读取流程 数据删除流程 解决思路 Spring 本来就...
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。 在一些场景下可能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级...
二、Redis 与 Caffeine 的优势对比 通过结合使用,可以取长补短,实现更高效的缓存架构。 三、SpringBoot 中集成 Redis 和 Caffeine 1. 引入依赖 在pom.xml中引入所需依赖: <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId> ...
在简单梳理了一下要面对的问题后,下面开始两级缓存的代码实战,我们整合号称最强本地缓存的Caffeine作为一级缓存、性能之王的Redis作为二级缓存。首先建一个springboot项目,引入缓存要用到的相关的依赖: <dependency><groupId>com.github.ben-manes.caffeine</groupId><artifactId>caffeine</artifactId><version>2.9.2...
组件是基于Spring Cache框架上改造的，在项目中使用分布式缓存，仅仅需要在缓存注解上增加：cacheManager ="L2_CacheManager"，或者 cacheManager = CacheRedisCaffeineAutoConfiguration.分布式二级缓存 java //这个方法会使用分布式二级缓存来提供查询@Cacheable(cacheNames = CacheNames.CACHE_12HOUR, cacheManager = "L2...
如果只使用Caffeine来做本地缓存,我们的应用服务器的内存是有限,并且单独为了缓存去扩展应用服务器是非常不划算。所以,只使用本地缓存也是有很大局限性的。 至此我们是不是有一个想法了,两个一起用。将热点数据放本地缓存(一级缓存),将非热点数据放redis缓存(二级缓存)。 缓存的选择 一级缓存:Caffeine是一个一个...
redis是将数据存储到内存里 caffeine是将数据存储在本地应用里 caffeine和redis相比,没有了网络IO上的消耗 3、联系: 一般将两者结合起来,形成一二级缓存。使用流程大致如下: 去一级缓存中查找数据(caffeine-本地应用内) 如果没有的话,去二级缓存中查找数据(redis-内存) ...