Java 캐싱 기술의 캐시 향상

모든 Java 개발자는 캐싱이 성능 향상에 중요한 역할을 한다는 것을 알고 있습니다. 그러나 캐싱이 항상 예상대로 작동하는 것은 아닙니다. 경우에 따라 캐싱으로 인해 오버헤드와 복잡성이 추가될 수도 있습니다. 이 기사에서는 캐시를 더 잘 활용하고 필요한 경우 최적화하는 데 도움이 되는 몇 가지 캐시 향상 기술을 살펴보겠습니다.

1. 일괄 캐싱

데이터 소스에서 여러 ID에 해당하는 레코드를 검색해야 하는 공통 쿼리가 있다고 가정해 보겠습니다. 전통적인 쿼리 방식에 따르면 각 ID를 반복하여 별도의 쿼리를 수행합니다. 그러나 경우에 따라 데이터 소스의 로드로 인해 각 쿼리의 응답 시간이 지연될 수 있습니다. 이때 일괄 쿼리의 장점은 분명합니다. 모든 ID를 컬렉션에 넣고 컬렉션을 쿼리에 전달할 수 있습니다. 이렇게 하면 데이터 소스가 쿼리를 실행하고 모든 결과를 반환할 수 있습니다.

마찬가지로, 각 ID에 대해 별도의 쿼리를 실행하는 대신 일괄 쿼리 결과를 캐시할 수 있습니다. 이를 통해 데이터 소스와의 통신을 크게 줄이고 성능을 향상시키며 로드를 줄일 수 있습니다.

2. 요소 수준 캐시 지우기

때때로 애플리케이션에서 모든 캐시를 완전히 지우는 대신 캐시의 일부만 지우고 싶을 때가 있습니다. 예를 들어, 우리 애플리케이션에는 전체 애플리케이션에 영향을 주지 않고 데이터 소스의 변경 사항에 자동으로 적응할 수 있는 "적응형" 캐시가 필요합니다. 이 경우 캐시를 선택적으로 지우는 방법이 필요합니다.

Java의 Ehcache API를 사용하면 키를 눌러 캐시를 지울 수 있습니다. 그러나 분산 환경에서 사용되는 경우 키를 지우면 모든 노드의 캐시에 영향을 미칠 수 있습니다. 이때 요소 수준 캐시 지우기가 유용합니다. 이 접근 방식을 사용하면 다른 요소의 캐시에 영향을 주지 않고 캐시 컬렉션의 특정 요소를 선택적으로 지울 수 있습니다.

3. 비동기 로딩

경우에 따라 캐시를 로드하는 데 시간이 매우 길어질 수 있습니다. 예를 들어 외부 API에 액세스해야 하거나 긴 SQL 쿼리를 실행해야 할 수도 있습니다. 이 경우 동기 로딩으로 인해 애플리케이션에서 성능 문제가 발생할 수 있습니다.

다행히 비동기 로딩이 이 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다. 비동기 로딩을 사용하면 애플리케이션이 계속해서 다른 작업을 수행할 수 있도록 백그라운드 스레드에서 로딩 작업을 수행할 수 있습니다. 로드가 완료되면 나중에 사용할 수 있도록 결과를 캐시에 저장할 수 있습니다.

4. 로컬 캐싱

분산 캐싱은 다중 노드 클라우드 환경에서 매우 편리합니다. 그러나 단일 노드 환경에서는 로컬 캐시를 사용하는 것이 더 적합합니다. 로컬 캐싱은 로컬 노드에 캐시된 데이터에 더 빠르게 액세스하기 때문에 분산 캐싱보다 빠른 경향이 있습니다.

Java 8에 도입된 ConcurrentHashMap을 사용하면 약하게 참조된 키를 강력하게 참조된 값에 매핑할 수 있습니다. 이는 애플리케이션에서 키를 더 이상 사용하지 않을 때 캐시가 해당 캐시 항목을 자동으로 재활용할 수 있음을 의미합니다. 이러한 유형의 로컬 캐시는 동시성이 높고 데이터 볼륨이 큰 애플리케이션에 이상적입니다.

요약

캐싱은 애플리케이션 성능을 향상시키는 핵심 요소이지만, 잘못 사용하면 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 캐시 향상 기술을 사용하면 캐시를 더 잘 활용하고 필요할 때 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 위의 기술은 애플리케이션 성능을 향상시킬 뿐만 아니라 애플리케이션 확장성과 견고성을 향상시킵니다.

위 내용은 Java 캐싱 기술의 캐시 향상의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!