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Spring boot的缓存使用

Spring框架为不同的缓存产品提供缓存抽象api,API的使用非常简单,但功能非常强大。今天我们将在缓存上看到基于注释的Java配置,请注意,我们也可以通过XML配置实现类似的功能。 @EnableCaching 它支持Spring的注释驱动的缓存管理功能,在spring boot项目中,我们需要将它添加到带注释的引导应用程序类中@SpringBootApplication。Spring默认提供了一个并发hashmap作为缺省缓存,但我们也可以覆盖CacheManager以轻松注册外部缓存提供程序。 @Cacheable 它在方法级别上使用,让spring知道该方法的响应是可缓存的。Spring将此方法的请求/响应管理到注释属性中指定的缓存。例如,@Cacheable ("cache-name1", “cache-name2”)。 @Cacheable注释有更多选项。就像我们可以从方法的请求中指定缓存的键,如果没有指定,spring使用所有类字段并将其用作缓存键(主要是HashCode)来维护缓存,但我们可以通过提供关键信息来覆盖此行为:

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技术硬实力,分布式缓存如何与本地缓存配合,提高系统性能?

服务端缓存可以分为“进程内缓存”和“分布式缓存”两大类。相比缓存数据在进程内存中读写的速度,一旦涉及到了网络访问,那么由网络传输、数据复制、序列化和反序列化等操作所导致的延迟,就要比内存访问高得多。所以,对于分布式缓存来说,处理与网络有关的操作是影响吞吐量的主要因素,这也是比淘汰策略、扩展功能更重要的关注点。而这就决定了,尽管也有 Ehcache、Infinispan 这类能同时支持分布式部署和进程内嵌部署的缓存方案,但在通常情况下,进程内缓存和分布式缓存在选型时,会有完全不同的候选对象和考察点。所以说,我们在决定使用哪种分布式缓存之前,必须先确认好自己的需求是什么。

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分布式缓存小结

1) 高性能:当传统数据库面临大规模数据访问时,磁盘I/O 往往成为性能瓶颈,从而导致过高的响应延迟.分布式缓存将高速内存作为数据对象的存储介质,数据以key/value 形式存储,理想情况下可以获得DRAM 级的读写性能; 2) 动态扩展性:支持弹性扩展,通过动态增加或减少节点应对变化的数据访问负载,提供可预测的性能与扩展性;同时,最大限度地提高资源利用率; 3) 高可用性:可用性包含数据可用性与服务可用性两方面.基于冗余机制实现高可用性,无单点失效(single point of failure),支持故障的自动发现,透明地实施故障切换,不会因服务器故障而导致缓存服务中断或数据丢失.动态扩展时自动均衡数据分区,同时保障缓存服务持续可用; 4) 易用性:提供单一的数据与管理视图;API 接口简单,且与拓扑结构无关;动态扩展或失效恢复时无需人工配置;自动选取备份节点;多数缓存系统提供了图形化的管理控制台,便于统一维护; 5) 分布式代码执行(distributed code execution):将任务代码转移到各数据节点并行执行,客户端聚合返回结果,从而有效避免了缓存数据的移动与传输.最新的Java 数据网格规范JSR-347中加入了分布式代码执行与Map/reduce 的API 支持,各主流分布式缓存产品,如IBM WebSphere eXtreme Scale,VMware GemFire,GigaSpaces XAP 和Red Hat Infinispan 等也都支持这一新的编程模型.

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