//软引用Caffeine.newBuilder().softValues().build();//弱引用Caffeine.newBuilder().weakKeys().weakValues().build(); 四、SpringBoot 集成 Caffeine 两种方式 SpringBoot 有两种使用 Caffeine 作为缓存的方式: 方式一:直接引入 Caffeine 依赖,然后使用 Caffeine 方法实现缓存。 方式二:引入 Caffeine 和 Spring...
<groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>com.github.ben-manes.caffeine</groupId> <artifactId>caffeine</artifactId> </dependency> 2.2 缓存常量CacheConstants 创建缓存常量类,把公共的常量提取一层,复用,这里也...
在Spring Boot项目中集成Caffeine作为本地缓存是一个提升系统性能的有效方式。下面我将按照您的提示,分点详细解答如何在Spring Boot中使用Caffeine进行本地缓存。 1. 了解Spring Boot与Caffeine集成的基础知识 Caffeine是一个高性能的Java缓存库,适用于需要高并发和快速访问数据的场景。Spring Boot通过其缓存抽象层支持多...
虽然Spring Boot提供了默认的缓存管理,但有时您需要根据特定需求自定义Cache Manager。在SpringBoot中,通过实现CacheManager接口可以定制Caffeine的配置。 创建一个配置类,使用@Bean将CaffeineCacheManager注册到Spring容器中,并且可通过CaffeineSpec或者Caffeine的Builder来定制缓存特性。 @Configuration @EnableCaching public clas...
简介:本文将介绍如何在SpringBoot项目中配置Caffeine和Redis缓存,并实现自定义缓存失效时间与通配符删除缓存功能。通过合理的配置,可以有效提高系统性能和响应速度。 即刻调用文心一言能力 开通百度智能云千帆大模型平台服务自动获取1000000+免费tokens 立即体验 一、引入相关依赖在SpringBoot项目中,我们需要引入Caffeine和Redis的...
Caffeine是一个高性能,高命中率,低内存占用,near optimal 的本地缓存,简单来说它是Guava Cache的优化加强版,有些文章把Caffeine称为“新一代的缓存”、“现代缓存之王”。本文将重点讲解Caffeine的高性能设计,以及对应部分的源码分析。 与Guava Cache比较 ...
1.4、SpringBoot 集成 Caffeine 两种方式 Caffeine Cache 的 github 地址 在SpringBoot 中,有两种使用 Caffeine 作为缓存的方式: 直接引入 Caffeine 依赖,然后使用 Caffeine 方法实现缓存引入 Caffeine 和 Spring Cache 依赖,使用 SpringCache 注解方法实现缓存 ...
Caffeine缓存 Caffeine是一个基于java8的高性能缓存库,提供接近最佳的命中率。它提供了一个非常类似于google guavaapi的内存缓存。如果caffinecachemanager在类路径中找到Caffeine,Spring引导缓存启动器会自动配置caffinecachemanager。Spring框架支持透明地向应用程序添加缓存。让我们看看如何将SpringBoot与缓存集成。
在SpringBoot中引入Caffeine作为缓存库,首先需要添加Caffeine的Maven依赖到你的pom.xml文件中。具体依赖如下: <dependency> <groupId>com.github.ben-manes.caffeine</groupId> <artifactId>caffeine</artifactId> </dependency> 关于本问题的更多回答可点击原文查看: https://developer.aliyun.com/ask/655678 问题二...
第一步:开启基于注解的缓存,使用 @EnableCaching 标注在 springboot 主启动类上 3.2.2 缓存配置类CacheConfig Caffeine常用配置说明: initialCapacity=[integer]: 初始的缓存空间大小 maximumSize=[long]: 缓存的最大条数 maximumWeight=[long]: 缓存的最大权重 ...