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1.【java服务框架】多级缓存 使用openResty实现Nginx本地缓存
2.Java响应式编程 第十一篇 WebFlux集成Redis
3.跟着 Guava 学 Java 之缓存
4.Java 缓存中间件
5.java如何实现简单lru缓存机制?缓存缓存
6.Java教程之多级缓存

【java服务框架】多级缓存 使用openResty实现Nginx本地缓存

       在Java服务框架中，多级缓存的源码实现可以通过OpenResty与Nginx配合来达成。首先，代码安装OpenResty，缓存缓存这是源码一个高性能的Web平台，支持高并发和动态Web应用。代码flinkui源码其架构如图所示，缓存缓存包含反向代理流程，源码通过OpenResty接收请求，代码处理后返回数据，缓存缓存可能先返回预设的源码假数据，再根据后续逻辑处理真实数据。代码

       在OpenResty中，缓存缓存配置文件nginx.conf中需要指定Lua库目录并导入，源码如添加对/api/item的代码路径监听，这类似于SpringMVC的路径映射。业务逻辑通常在lua/item.lua文件中处理，类似于调用Java的service方法。例如，创建一个lua文件，使用ngx.say()返回假数据，并在页面上看到效果。

       要处理请求参数，可以通过OpenResty的API获取前端传递的参数，如商品ID。通过正则表达式匹配获取ID，然后在lua/item.lua中处理，将ID添加到返回结果中。

       在后续步骤中，人才测评系统源码OpenResty会发送请求到Tomcat服务器查询商品信息，这里可能需要封装一个http工具，借助OpenResty的内置API，实现对Tomcat的请求，并利用CJSON处理JSON数据。为了提高缓存效率，可以基于商品ID实现负载均衡，利用Nginx的路径哈希算法确保同一商品访问固定的Tomcat服务。

       最后，通过在nginx.conf中定义和配置Tomcat集群，以及基于ID的负载均衡策略，可以确保缓存命中率的提升。在实际环境中，测试两台或多台Tomcat服务，可以看到不同ID的商品访问不同的服务实例。

       通过以上步骤，OpenResty成功地实现了多级缓存，提高了Web应用的性能和用户体验。

Java响应式编程 第十一篇 WebFlux集成Redis

       在现代的分布式系统中，缓存是提高性能和扩展性的关键因素之一。Redis，作为一个开源的内存数据结构存储系统，不仅可以作为数据库，还可以作为缓存和消息中间件。WebFlux，作为Spring框架提供的响应式编程模型，在处理高并发和大数据量方面表现出色。

       本文将探讨如何使用Reactor和WebFlux与Redis集成，samba源码包安装利用其响应式特性来执行缓存操作。

       首先，我们需要在项目的pom.xml文件中引入Spring WebFlux和Spring Data Redis的依赖项。

       然后，在application.properties文件中配置Redis的连接信息。

       在配置类中创建一个RedisCacheManager以管理缓存，并在其中使用RedisCacheConfiguration配置缓存的默认过期时间、键和值的序列化方式。

       接下来，定义一个Service类来处理缓存操作。使用Spring框架的缓存注解来定义缓存逻辑，如@Cacheable用于读取缓存，@CachePut用于更新缓存，@CacheEvict用于清除缓存。同时，使用ReactiveRedisOperations执行Redis操作。

       编写WebFlux控制器以处理请求，使用@GetMapping、@PostMapping和@DeleteMapping映射URL，并调用UserService中的相应方法处理业务逻辑。

       在集成过程中可能会遇到错误或异常，例如无法连接到Redis服务器或Redis命令执行失败。通过使用Spring的全局异常处理器（@ControllerAdvice）或Reactor的操作符（如onErrorResume）来处理异常，可以提高系统的健壮性和可靠性。

       根据具体需求和环境，可能还会遇到其他问题。但通过研究和调试，您应该能够成功集成WebFlux和Redis，电脑水印源码教程并实现预期的功能和效果。

       本文介绍了如何利用Reactor和WebFlux与Redis集成来处理缓存操作。通过使用ReactiveRedisOperations和Spring框架的缓存注解，我们可以方便地实现响应式的缓存逻辑，提高系统的性能和扩展性，尤其适用于高并发和大数据量的场景。

跟着 Guava 学 Java 之缓存

       本文主要探讨了Java中的缓存技术，特别是通过开源库Guava学习缓存功能。首先，我们明确了缓存的背景，它是计算机中一个快速的数据存储层，用于存储常用数据以提升系统性能。在Java中，内存缓存如Guava Cache主要用于解决高成本计算或检索的重复需求，减轻数据库压力和提高响应速度。

       Guava Cache的核心特点包括：操作速度快，RAM访问速度极快，以及数据的短暂性，可能在下次请求时被替换。它用于本地应用服务器内存中的数据存储，区别于分布式缓存如Redis。Guava Cache提供了两种加载方式：cacheLoader和callable。cacheLoader在缓存不存在时自动加载数据，而callable仅在缓存值不存在时计算。

       缓存的回收机制包括自动和手动两种。自动回收有基于容量、定时和引用的策略，如LRU算法进行容量限制，博客cms系统源码以及利用Ticker模拟时间进行定时回收。手动回收则允许开发者在需要时清除缓存。此外，Guava Cache还支持监听器，以便在缓存项移除时执行额外操作，以及提供保护机制来防止缓存击穿和缓存雪崩问题。

       在配置方面，Guava提供了设置并发级别和初始容量的功能，同时支持统计信息的记录。文章最后提到了Caffeine，它是当前优秀的内存缓存框架，相比Guava有更多扩展功能，但详细讨论会在后续文章中进行。

Java 缓存中间件

       关键词：Spring Cache、J2Cache、JetCache

       在 Java 开发中，缓存中间件扮演着至关重要的角色，它能够显著提升系统性能，减少数据库访问，从而加速应用响应速度。本文将从 Java 缓存规范 JSR 开始，深入探讨 Spring Cache 和 Spring Boot Cache，以及 JetCache 和 J2Cache 等缓存中间件的特性与应用。

       JSR 定义了 Java 缓存的规范，使得众多缓存框架、缓存库遵循同一标准，如 Ehcache 和 OScache，以此实现互操作性。

       Spring Cache 是 Spring 框架提供的一种基于注解的缓存解决方案。它并非具体缓存实现，而是提供抽象接口，通过在现有代码中添加注解，实现缓存功能。Spring Cache 的关键在于使用注解（例如 @Cacheable、@CachePut、@CacheEvict）来标记需要缓存的方法。

       开启缓存注解是使用 Spring Cache 的首要步骤。有多种方式实现这一目标，包括使用@EnableCaching注解或在 XML 配置文件中声明缓存相关设置。

       Spring Cache 注解 API 的使用灵活多样，如：

       @Cacheable：标记方法可以缓存。方法执行的结果在缓存内保存，后续请求直接返回缓存值，无需执行方法。

       @CachePut：更新缓存中的方法结果，并执行方法代码。该注解与 @Cacheable 的配置相似，但主要用于更新缓存。

       @CacheEvict：用于清除缓存。当方法执行时，缓存数据会失效。

       通过 @Caching 注解，可组合多个缓存功能在同一方法中实现。

       Spring Boot Cache 是针对 Spring Cache 的封装，简化了配置步骤，使得缓存集成更加便捷。只需引入依赖、配置缓存类型（如 Redis）并启用缓存功能即可。

       JetCache 是一个基于 Java 的缓存系统，提供统一 API 和注解，简化缓存使用。JetCache 支持 TTL、两级缓存、分布式自动刷新等功能，适用于复杂缓存场景。有多个实现选项，如 RedisCache、CaffeineCache 和 LinkedHashMapCache。

       J2Cache 是另一款基于 Java 的缓存框架，提供了与 JetCache 类似的功能，适用于需要强大缓存支持的系统。

       总结而言，选择缓存中间件时应考虑系统需求，如缓存类型、复杂性、性能和集成便捷性。Spring Boot Cache 适合轻量级系统，而 JetCache 适用于更复杂、功能丰富的场景。

java如何实现简单lru缓存机制?

       LRU（Least Recently Used）缓存机制是一种用于优化内存使用的技术，主要思想是优先丢弃最近不常用的缓存项。实现简单，使用双向链表维护缓存项的访问顺序，新元素插入时移除头节点并加入队尾，访问元素时将其移至队尾。

       为保证读写操作的高效性，可采用哈希表和链表结合的方式实现。哈希表用于存储缓存键值对，链表则维护访问顺序。这种方式下，操作逻辑清晰，但直接使用链表可能使读写操作的时间复杂度达到O(n)。优化实现为利用LinkedHashMap，它在默认情况下按照插入顺序排序，通过设置accessOrder=true，可实现按访问顺序排序，每个节点包含前驱和后继指针，便于快速调整节点位置。

       在实现LRUCache时，需通过LinkedHashMap的removeEldestEntry方法，来决定是否移除最不常用的节点。默认情况下，此方法返回false，需子类重写以满足特定需求，如当映射表大小超过上限时，返回true以移除最早访问的节点。

       考虑到多线程安全，可使用SynchronizedMap对所有操作加锁，但此方法并发性能不佳。更优策略是采用读写锁机制，分别处理读取和修改缓存场景。使用ConcurrentHashMap和ConcurrentLinkedDeque作为并发容器，以减少锁定范围，提高读性能。对于get操作，需小心处理加锁范围和一致性问题，确保数据一致性。

       在ConcurrentLRUCache实现中，采用removeLastOccurrence方法替换传统remove操作，以从链表尾部开始遍历，更快找到并删除最近访问的缓存项。这种设计符合LRU算法的假设，即最近访问的数据有更高的概率被后续请求访问。

       完整实现代码如下，展示了如何利用并发容器、读写锁机制以及优化操作顺序，构建高效且线程安全的LRUCache。通过合理设计，保证了缓存机制在多线程环境下的稳定性和性能。

Java教程之多级缓存

       缓存技术在软件架构中的应用是提升性能的关键手段。从用户请求数据的旅程来看，包括浏览器、CDN、Nginx代理、进程内和分布式缓存等多个环节，每个环节都可能引入缓存机制。

       HTTP缓存分为强缓存和协商缓存。强缓存直接从缓存读取，不与服务器交互，而协商缓存则会先询问服务器，确认缓存是否有效。HTTP头如Expires和Cache-Control被用来控制缓存策略，Expires强调绝对时间，Cache-Control则更灵活，支持多种指令控制缓存行为。

       CDN（内容分发网络）利用边缘服务器，提高首次请求速度。它通过缓存静态资源并回源获取未缓存内容，有效减少网络负担。Nginx代理缓存则在请求到达应用服务器前进行初步处理，对于不常变动的静态资源，可以通过设置Expires进行浏览器缓存控制。

       应用服务器内的进程缓存，即托管堆缓存，用于存放热点数据，但受限于内存空间和垃圾回收。进程间缓存，如分布式缓存，提供更大容量和分布式部署，保证数据一致性。缓存雪崩和穿透问题需要通过设计策略和缓存预热来缓解，如设置缓存过期机制和缓存穿透防护。

       理解并优化多级缓存是构建高效架构的关键，合理利用缓存可以显著提升系统的响应速度和可用性。