Java Cache Data Perte: Pourquoi les données ne peuvent-elles pas être récupérées à partir du cache?

Problème de perte de données Java Cached: diagnostic et solutions

Dans les applications Java, la mise en cache de la mémoire est une stratégie clé pour améliorer les performances. Cependant, la perte de données mise en cache est un problème courant. Cet article effectuera une analyse de cas pour explorer les causes profondes des données en cache Java en profondeur et fournir des solutions d'optimisation efficaces.

Contexte du cas:

Un projet utilise une classe appelée scenarioBuffer pour mettre en cache environ 160 000 données asset dans un hashmap. scenarioBuffer utilise l'annotation @Component et fournit une méthode statique getBAsset pour l'acquisition de données. Lorsque l'application démarre, scenarioBuffer initialise le cache via ApplicationRunner . Cependant, pendant la course, la méthode getBAsset renvoie fréquemment des valeurs nulles. Ce qui est encore plus déroutant, c'est que la mémoire du serveur est dans un besoin urgent (seulement 100 Mo de mémoire disponible sont laissés, le cache prend 3 Go et la mémoire totale est de 8 Go). Après avoir redémarré le serveur et effacé le cache, le problème est temporairement résolu.

Analyse de la cause profonde du problème:

Malgré l'allocation d'environ 3 Go de mémoire pour Tomcat, la mémoire du serveur insuffisante reste le principal problème. Lorsque la mémoire est insuffisante, le JVM déclenchera la collecte des ordures et même la force de l'arrêt pour libérer la mémoire, ce qui entraînera une effacement des données mises en cache.

Flaws de code:

Le code d'origine a les problèmes suivants:

1. Méthodes statiques et singletons: scenarioBuffer utilise la méthode statique getBAsset et la variable statique assetBuffer , ainsi que getInstance() . Dans les haricots gérés par le printemps, ce n'est complètement pas nécessaire. Les conteneurs de ressort eux-mêmes gérent les singletons de haricots, les méthodes et variables statiques augmentent la complexité du code et sont difficiles à tester unitaires.
2. L'injection de dépendance est manquante: l'obtention scenarioBuffer n'utilise pas l'injection de dépendance de Spring, mais utilise getInstance() , ce qui réduit la maintenabilité et la testabilité du code.
3. Méthode d'initialisation: Bien qu'il soit possible d'initialiser le cache à l'aide ApplicationRunner , l'interface @PostConstruct Annotation ou InitializingBean est plus claire et plus facile à comprendre.

Solution d'optimisation:

Il est recommandé d'utiliser l'injection de dépendance de Spring et le code d'optimisation de l'annotation @PostConstruct :

Classe scenarioBuffer modifiés:

 @Composant
classe publique ScénarioBuffer implémente iActionListener {

    @Autowired
    Service d'actions privés de l'IASSETSETSE;

    carte privée <string list> > AssetBuffer = new HashMap  ();

    @PostConstruct
    public void init () {
        Liste<asset> AssetList = AssetsService.List ();
        AssetBuffer.put ("Key", AssetList); // Ici, vous devez modifier la clé en fonction de la situation réelle
    }

    liste publique<asset> getBasset (String GroupID) {
        return AssetBuffer.get (GroupID);
    }
}</asset></asset></string>

Dans la classe qui doit utiliser le cache, injectez scenarioBuffer via @Autowired :

 @Service
classe publique xxxService {
    @Autowired
    Scénario-scénario-scénario-option;

    public void xxx () {
        Liste<asset> Asset = scearioBuffer.getBasset ("xxx"); // Ici, vous devez modifier le groupe GroupID en fonction de la situation réelle
        // ...
    }
}</asset>

Ces modifications rendent le code plus concis, facile à entretenir et à tester, et évitent les problèmes causés par des méthodes et variables statiques.

De plus, vous devez faire attention à l'utilisation de la mémoire du serveur. Si la mémoire est souvent insuffisante, envisagez d'augmenter la mémoire du serveur ou d'optimiser les programmes pour réduire l'utilisation de la mémoire. Bien que Redis ne soit pas pris en compte pour le moment dans le cas, à long terme, l'utilisation de caches distribuées telles que Redis peut atténuer efficacement la pression de la mémoire et améliorer les performances.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!