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...
在二级缓存架构中,Caffeine通常用作一级缓存,Redis用作二级缓存。这种架构结合了本地缓存和分布式缓存的优势,提高了数据访问的速度和可靠性。当应用需要访问数据时,首先尝试从Caffeine缓存中获取。如果Caffeine缓存中不存在所需数据,则尝试从Redis缓存中获取。如果Redis缓存中也不存在,则从数据源加载数据,并将其同时存储...
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> ...
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...
二级缓存可以这样实现! 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。
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...
然后在启动类上再添加上@EnableCaching注解,就可以在项目中基于注解来使用Caffeine的缓存支持了。下面,再次对Service层代码进行改造。 首先,还是改造查询方法,在方法上添加@Cacheable注解: @Cacheable(value = "order",key = "#id")//@Cacheable(cacheNames = "order",key = "#p0")public Order getOrderById...
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> ...
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> ...