Rumah >Java >javaTutorial >Bagaimana untuk melaksanakan cache berbilang peringkat Redis berdasarkan Java
Selepas permintaan mencapai tomcat, ia mula-mula pergi ke redis untuk mendapatkan cache ke mysql untuk mendapatkannya
tomcat
ialah. jauh lebih kecil daripada redis, jadi tomcat akan menjadi hambatan
Gunakan setiap pautan pemprosesan permintaan untuk menambah cache masing-masing untuk mengurangkan tekanan pada tomcat dan meningkatkan prestasi perkhidmatan
Cache disimpan dalam memori dan kelajuan membaca data lebih pantas, yang boleh mengurangkan akses kepada pangkalan data dan mengurangkan tekanan pada pangkalan data
Cache teragih, seperti redis
- Kelebihan: Kapasiti storan yang besar, kebolehpercayaan yang baik, boleh dikongsi dalam kelompok
- Kelemahan: Terdapat ialah overhed rangkaian untuk mengakses cache
- Senario: Jumlah data cache yang besar, kebolehpercayaan yang tinggi, data yang perlu dikongsi dalam kelompok
Proses cache setempat, seperti HashMap , GuavaCache
- Kelebihan: baca memori tempatan, tiada overhed rangkaian, lebih pantas
- Kelemahan: kapasiti storan terhad, kebolehpercayaan Rendah (seperti hilang selepas dimulakan semula), tidak boleh dikongsi dalam kelompok
- Senario: tinggi keperluan prestasi, sejumlah kecil data cache
Kafein ialah perpustakaan cache tempatan berprestasi tinggi yang dibangunkan berdasarkan java8 yang menyediakan hampir kadar pukulan terbaik
Ini digunakan untuk cache dalaman musim bunga
<dependency> <groupId>com.github.ben-manes.caffeine</groupId> <artifactId>caffeine</artifactId> <version>3.0.5</version> </dependency>
package com.erick.cache; import com.github.benmanes.caffeine.cache.Cache; import com.github.benmanes.caffeine.cache.Caffeine; import java.time.Duration; public final class CacheUtil { private static int expireSeconds = 2; public static Cache<String, String> cacheWithExpireSeconds; private static int maxPairs = 1; public static Cache<String, String> cacheWithMaxPairs; static { /*过期策略,写完60s后过期*/ cacheWithExpireSeconds = Caffeine.newBuilder() .expireAfterWrite(Duration.ofSeconds(expireSeconds)) .build(); /*过期策略,达到最大值后删除 * 1. 并不会立即删除,等一会儿才会删除 * 2. 会将之前存储的数据删除掉*/ cacheWithMaxPairs = Caffeine.newBuilder() .maximumSize(maxPairs) .build(); } /*从缓存中获取数据 * 1. 如果缓存中有,则直接从缓存中返回 * 2. 如果缓存中没有,则去数据查询并返回结果*/ public static String getKeyWithExpire(String key) { return cacheWithExpireSeconds.get(key, value -> { return getResultFromDB(); }); } public static String getKeyWithMaxPair(String key) { return cacheWithMaxPairs.get(key, value -> { return getResultFromDB(); }); } private static String getResultFromDB() { System.out.println("数据库查询"); return "db result"; } }
package com.erick.cache; import java.util.concurrent.TimeUnit; public class Test { @org.junit.Test public void test01() throws InterruptedException { CacheUtil.cacheWithExpireSeconds.put("name", "erick"); System.out.println(CacheUtil.getKeyWithExpire("name")); TimeUnit.SECONDS.sleep(3); System.out.println(CacheUtil.getKeyWithExpire("name")); } @org.junit.Test public void test02() throws InterruptedException { CacheUtil.cacheWithMaxPairs.put("name", "erick"); CacheUtil.cacheWithMaxPairs.put("age", "12"); System.out.println(CacheUtil.getKeyWithMaxPair("name")); System.out.println(CacheUtil.getKeyWithMaxPair("age")); TimeUnit.SECONDS.sleep(2); System.out.println(CacheUtil.getKeyWithMaxPair("name")); // 查询不到了 System.out.println(CacheUtil.getKeyWithMaxPair("age")); } }
Tetapkan tempoh sah untuk cache, kepada Dipadamkan secara automatik selepas tamat tempoh. Ia boleh dikemas kini apabila membuat pertanyaan lagi
Kelebihan: mudah dan mudah
Kelemahan: ketepatan masa yang lemah, cache mungkin tidak konsisten sebelum tamat tempoh
Senario: Perniagaan dengan kekerapan kemas kini yang rendah dan keperluan ketepatan masa yang rendah
Mengubah suai pangkalan data Pada masa yang sama, ubah suai terus cache
Kelebihan: pencerobohan kod, konsistensi yang kuat antara cache dan pangkalan data
Kelemahan: kod pencerobohan, gandingan tinggi
Senario: Data cache dengan ketekalan tinggi dan keperluan ketidaksahihan
Hantar pemberitahuan acara apabila pangkalan data diubah suai, dan perkhidmatan yang berkaitan mengubah suai data cache selepas mendengarnya
Kelebihan: Gandingan rendah, perkhidmatan cache berbilang boleh dimaklumkan di masa yang sama
Kelemahan: Ketepatan masa adalah terhad, mungkin terdapat isu ketidakkonsistenan cache
Senario: Ketepatan masa adalah purata, terdapat pelbagai perkhidmatan yang memerlukan untuk disegerakkan
Berdasarkan analisis log tambahan pangkalan data, menyediakan langganan dan penggunaan data tambahan
Idea sandaran tuan-hamba berdasarkan mysql
2.1 replikasi tuan-hamba mysql
Induk MySQL menerima permintaan dump dan mula menolak log binari kepada hamba (iaitu terusan)
kanal menghuraikan objek log binari (asalnya aliran bait)
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk melaksanakan cache berbilang peringkat Redis berdasarkan Java. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!