Spring Cache之本地缓存注解@Cacheable,@CachePut,@CacheEvict使用
使用前需要在启动类上添加一个注解:@EnableCaching 先说一下SpringCache是不支持灵活的缓存时间设置的,但可以自己实现。且不支持集群,因为不是中间件,是缓存到每台机器上,除非所有机器都有缓存。 所以使用场景一般是数据量较小的单机服务。或者对数据一致性要求不高的场景。 1.@Cacheable...
中间件Read-Through Cache(直读缓存)策略实现方式
中间件Read-Through Cache(直读缓存)策略是一种优化数据库读取性能的常见技术。在这种策略中,当应用程序请求数据时,中间件首先会尝试从缓存中获取数据。如果缓存中不存在所需的数据(缓存未命中),则中间件会从后端数据源(如数据库)中检索数据,并将数据同时存储到缓存中,以便后续的请求能够直接从缓存中获取。 以下是实现Read-Through Cache策略的基本步骤和考虑因素: ...

中间件Read-Through Cache(直读缓存)策略注意事项
中间件Read-Through Cache(直读缓存)策略是一种缓存策略,它允许应用程序在尝试从缓存中读取数据时,如果缓存中不存在所需的数据,则自动从后端数据源(如数据库)中获取该数据并将其存储在缓存中。以下是使用中间件Read-Through Cache策略时需要注意的事项: 缓存失效:当后端数据源中的数据发生变化时,缓存中的数据可能会变得过时或无效。为了确保缓存中的数据与数据源保持一致...

中间件Read-Through Cache(直读缓存)策略工作原理
中间件Read-Through Cache(直读缓存)策略是一种缓存策略,它允许应用程序在尝试从缓存中读取数据时,如果缓存中不存在所需的数据,则自动从后端数据源(如数据库)中获取该数据并将其存储在缓存中。这种策略的工作原理大致如下: 应用程序发起读取数据的请求。 中间件(通常是缓存层)首先检查缓存中是否存在所需的数据。这个检查通常基于一个唯一的标识符(如键或索引)来执行。 如果缓存中存...

中间件Write-Through Cache(直写缓存)策略
Write-Through Cache(直写缓存)策略是一种缓存机制,它确保每次对缓存的写操作都会直接同步到后端存储系统(如数据库或文件系统)中。这种策略的主要优点是数据的一致性和可靠性,因为它减少了数据丢失的风险。 以下是Write-Through Cache策略的一些关键特点: 实时同步...

中间件Read-Through Cache(直读缓存)策略
中间件Read-Through Cache(直读缓存)策略是一种缓存策略,它允许应用程序在尝试从缓存中读取数据时,如果缓存中不存在所需的数据,则自动从后端数据源(如数据库)中获取该数据并将其存储在缓存中。以下是关于Read-Through Cache策略的详细介绍: 工作原理ÿ...

Caffeine Cache~高性能 Java 本地缓存之王
为什么要用Caffeine缓存: 高性能:Caffeine 提供了极快的读取和写入性能,特别是在高并发场景下表现出色。 API设计:它的API设计受到了Google Guava缓存的启发,并在此基础上进行改进与优化。 回收策略:Caffeine 支持基于大小的回收策略、基于时间的回收策略以及基于引用的回收策略,这些策略可以帮助用户根据不同的应用场景选择最合...
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