欧美bbbwbbbw肥妇,免费乱码人妻系列日韩,一级黄片

Redis實現(xiàn)多級緩存

 更新時間:2022年07月28日 16:35:18   作者:飛翔荷蘭號  
這篇文章主要為大家詳細介紹了Redis實現(xiàn)多級緩存,文中示例代碼介紹的非常詳細,具有一定的參考價值,感興趣的小伙伴們可以參考一下

本文實例為大家分享了Redis實現(xiàn)多級緩存的具體代碼,供大家參考,具體內(nèi)容如下

一、多級緩存

1. 傳統(tǒng)緩存方案

請求到達tomcat后,先去redis中獲取緩存,不命中則去mysql中獲取

2. 多級緩存方案

  • tomcat的請求并發(fā)數(shù),是遠小于redis的,因此tomcat會成為瓶頸
  • 利用請求處理每個環(huán)節(jié),分別添加緩存,減輕tomcat壓力,提升服務性能

二、JVM本地緩存

緩存是存儲在內(nèi)存中,數(shù)據(jù)讀取速度較快,能大量減少對數(shù)據(jù)庫的訪問,減少數(shù)據(jù)庫壓力

分布式緩存,如redis
 - 優(yōu)點: 存儲容量大,可靠性好,可以在集群中共享
 - 缺點: 訪問緩存有網(wǎng)絡開銷
 - 場景: 緩存數(shù)據(jù)量大,可靠性高,需要在集群中共享的數(shù)據(jù)

進程本地緩存, 如HashMap, GuavaCache
- 優(yōu)點:讀取本地內(nèi)存,沒有網(wǎng)絡開銷,速度更快
- 缺點:存儲容量有限,可靠性低(如重啟后丟失),無法在集群中共享
- 場景:性能要求高,緩存數(shù)據(jù)量少

1. 實用案例

Caffeine是一個基于java8開發(fā)的,提供了近乎最佳命中率的高性能的本地緩存庫
目前spring內(nèi)部的緩存用的就是這個

<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 {
? ? ? ? /*過期策略,寫完60s后過期*/
? ? ? ? cacheWithExpireSeconds = Caffeine.newBuilder()
? ? ? ? ? ? ? ? .expireAfterWrite(Duration.ofSeconds(expireSeconds))
? ? ? ? ? ? ? ? .build();

? ? ? ? /*過期策略,達到最大值后刪除
? ? ? ? ?* 1. 并不會立即刪除,等一會兒才會刪除
? ? ? ? ?* 2. 會將之前存儲的數(shù)據(jù)刪除掉*/
? ? ? ? cacheWithMaxPairs = Caffeine.newBuilder()
? ? ? ? ? ? ? ? .maximumSize(maxPairs)
? ? ? ? ? ? ? ? .build();
? ? }

? ? /*從緩存中獲取數(shù)據(jù)
? ? ?* 1. 如果緩存中有,則直接從緩存中返回
? ? ?* 2. 如果緩存中沒有,則去數(shù)據(jù)查詢并返回結果*/
? ? 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("數(shù)據(jù)庫查詢");
? ? ? ? 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")); // 查詢不到了
? ? ? ? System.out.println(CacheUtil.getKeyWithMaxPair("age"));
? ? }
}

三、緩存一致性

1. 常見方案

1.1 設置有效期

  • 給緩存設置有效期,到期后自動刪除。再次查詢時可以更新
  • 優(yōu)勢:簡單,方便
  • 缺點:時效性差,緩存過期之前可能不一致
  • 場景:更新頻率低,時效性要求比較低的業(yè)務

1.2 同步雙寫

  • 在修改數(shù)據(jù)庫的同時,直接修改緩存
  • 優(yōu)勢:有代碼侵入,緩存與數(shù)據(jù)庫強一致性
  • 缺點:代碼進入,耦合性高
  • 場景:對一致性,失效性要求較高的緩存數(shù)據(jù)

1.3 異步通知

  • 修改數(shù)據(jù)庫時發(fā)送事件通知,相關服務監(jiān)聽到后修改緩存數(shù)據(jù)
  • 優(yōu)勢:低耦合,可以同時通知多個緩存服務
  • 缺點:時效性一把,可能存在緩存不一致問題
  • 場景:時效性一般,有多個服務需要同步

2. 基于Canal的異步通知

  • 是阿里旗下的一款開源項目,基于java開發(fā)
  • 基于數(shù)據(jù)庫增量日志解析,提供增量數(shù)據(jù)訂閱和消費
  • 基于mysql的主從備份的思想

2.1 mysql主從復制

2.2 canal 工作原理

canal 模擬 MySQL slave 的交互協(xié)議,偽裝自己為 MySQL slave ,向 MySQL master 發(fā)送dump 協(xié)議
MySQL master 收到 dump 請求, 開始推送 binary log 給 slave (即 canal )
canal 解析 binary log 對象(原始為 byte 流)

以上就是本文的全部內(nèi)容,希望對大家的學習有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。

相關文章

  • Redis超詳細分析分布式鎖

    Redis超詳細分析分布式鎖

    在單體應用中,如果我們對共享數(shù)據(jù)不進行加鎖操作,會出現(xiàn)數(shù)據(jù)一致性問題,我們的解決辦法通常是加鎖。下面我們一起聊聊使用redis來實現(xiàn)分布式鎖
    2022-07-07
  • python中使用redis用法詳解

    python中使用redis用法詳解

    Redis擁有豐富的數(shù)據(jù)結構,擁有事務功能,保證命令的原子性。由于是內(nèi)存數(shù)據(jù)庫,讀寫非常高速,可達10w/s的評率,所以一般應用于數(shù)據(jù)變化快、實時通訊、緩存等。這篇文章給大家講解一下Python如何使用Redis,并進行相關的實戰(zhàn)操作。
    2022-12-12
  • 利用控制臺如何對Redis執(zhí)行增刪改查命令

    利用控制臺如何對Redis執(zhí)行增刪改查命令

    這篇文章主要給大家介紹了關于利用控制臺如何對Redis執(zhí)行增刪改查命令的相關資料,文中通過示例代碼介紹的非常詳細,對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧
    2018-08-08
  • redis如何設置key的有效期

    redis如何設置key的有效期

    這篇文章主要介紹了redis如何設置key的有效期方式,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。如有錯誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教
    2022-01-01
  • Redis+Lua腳本實現(xiàn)計數(shù)器接口防刷功能(升級版)

    Redis+Lua腳本實現(xiàn)計數(shù)器接口防刷功能(升級版)

    這篇文章主要介紹了Redis+Lua腳本實現(xiàn)計數(shù)器接口防刷功能,使用腳本使得set命令和expire命令一同達到Redis被執(zhí)行且不會被干擾,在很大程度上保證了原子操作,對Redis實現(xiàn)計數(shù)器接口防刷功能感興趣的朋友一起看看吧
    2022-02-02
  • Redis從單點到集群部署模式(單機模式?主從模式?哨兵模式)

    Redis從單點到集群部署模式(單機模式?主從模式?哨兵模式)

    這篇文章主要為大家介紹了Redis從單點集群部署模式(單機模式?主從模式?哨兵模式)詳解,有需要的朋友可以借鑒參考下,希望能夠有所幫助,祝大家多多進步,早日升職加薪
    2023-11-11
  • Redis 單節(jié)點部署的實現(xiàn)

    Redis 單節(jié)點部署的實現(xiàn)

    本文主要介紹了Redis 單節(jié)點部署的實現(xiàn),文中通過示例代碼介紹的非常詳細,對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧
    2022-06-06
  • redis獲取所有key的方法

    redis獲取所有key的方法

    本文主要介紹了redis獲取所有key的方法,文中通過示例代碼介紹的非常詳細,對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧
    2023-04-04
  • Redis實現(xiàn)分布式隊列淺析

    Redis實現(xiàn)分布式隊列淺析

    Redis將數(shù)據(jù)存儲在內(nèi)存中,使得讀寫速度非??欤?jīng)常被用來做緩存系統(tǒng),這里我們將redis用來做一個分布式的消息隊列。這篇文章主要介紹了使用redis來作為消息隊列,并且進行分布式主從配置,有需要的朋友可以參考借鑒,下面來一起看看吧。
    2016-11-11
  • Redis實現(xiàn)全局唯一Id的使用示例

    Redis實現(xiàn)全局唯一Id的使用示例

    全局唯一ID有多個方法可供選擇,其中一種是使用Redis,本文就來介紹一下Redis實現(xiàn)全局唯一Id的使用示例,具有一定的參考價值,感興趣的可以了解一下
    2023-12-12

最新評論