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Java中的缓存技术以及其使用场景 (java中的构造方法是什么)

admin2个月前 (04-19)数码16

缓存技术是一种优化手段,用于提高应用程序的性能和响应速度。缓存技术通过将计算结果或经常访问的数据存储在快速访问的存储介质中,以便下次需要时可以更快地获取。在 Java 中,缓存技术通常应用于各个层次,包括内存缓存、数据库查询缓存、HTTP 缓存等。

缓存技术的使用场景

Java 中的缓存技术使用场景广泛,以下是一些常见的应用场景:

  • 数据库查询缓存:在应用程序中频繁访问数据库时,可以通过缓存查询结果来避免重复查询数据库。例如,将查询结果存储在内存中的缓存中,下次需要相同数据时可以直接从缓存中获取,减少数据库访问次数,提高性能。
  • Java中的缓存技术以及其使用场景
  • HTTP 缓存:在 Web 开发中,可以使用 HTTP 缓存来缓存静态资源,如图片、和 JavaScript 文件等。这样可以使浏览器在下次请求时不再从服务器下载资源,而是直接从本地缓存中获取,减少网络传输时间,提高页面加载速度。
  • 对象缓存:在 Java 应用程序中,可以缓存经常使用的对象,例如,可以将经过复杂计算的结果缓存起来,下次需要时直接从缓存中获取,避免重复计算。这种缓存技术常用于提高性能和减少资源消耗。
  • 分布式缓存:在分布式系统中,可以使用分布式缓存来缓存共享数据,以减少对后端数据库或其他服务的访问压力。常见的分布式缓存系统有和 Memcached 等,它们提供高速读写操作,并支持数据分片和数据复制等功能,以提高系统的可扩展性和容错性。
  • 页面片段缓存:对于需要动态生成的页面,可以将其中一些静态的部分缓存起来,例如页眉、页脚或广告等。这样可以减少服务器的计算负载和网络传输时间,提高页面的渲染速度。
  • 热点数据缓存:对于热点数据,即经常被访问的数据,可以通过缓存来提高访问速度。例如,在电子商务网站中,商品信息和用户登录状态等数据通常是热点数据,可以使用缓存来减少数据库的访问次数,提高响应速度。
  • 响应结果缓存:对于一些计算结果或查询结果,可以将其缓存起来,以便下次需要时可以直接返回缓存结果,避免重复计算或查询。这种缓存常用于提高系统的响应速度和吞吐量。

使用缓存技术时的注意事项

在使用 Java 缓存技术时,需要注意以下几点:

  • 缓存策略:选择合适的缓存策略非常重要。常见的缓存策略有 FIFO(先进先出)、LRU(最近最少使用)和 LFU(最不经常使用)等。根据业务需求和缓存数据的特点,选择合适的缓存策略可以提高缓存命中率和性能。
  • 缓存失效:缓存中的数据可能会变得过时或无效,需要及时更新或删除缓存。可以通过设置缓存过期时间、监听数据变更事件或手动刷新缓存等方式来处理缓存失效问题。
  • 缓存一致性:当多个节点共享同一个缓存时,需要保证缓存的一致性。可以使用分布式缓存系统,并考虑缓存更新的原子性和同步机制,以避免数据不一致的问题。
  • 缓存容量和内存管理:缓存的容量和内存管理是需要考虑的重要问题。缓存的容量过小可能导致缓存命中率低,容量过大可能导致内存占用过高。可以通过设置合理的缓存容量上限、淘汰策略和内存回收机制来优化缓存管理。

结论

Java 中的缓存技术可以提高应用程序的性能和响应速度,在各个层次都有广泛的应用场景。合理选择、配置和管理缓存,可以显著提升系统的性能和用户体验。但是需要注意缓存一致性、缓存失效和缓存容量等问题,以保证缓存的正确性和有效性。

java中IO和NIO的区别和适用场景

包里包括三个基本的组件

lbuffer:因为NIO是基于缓冲的,所以buffer是最底层的必要类,这也是IO和NIO的根本不同,虽然stream等有buffer开头的扩展类,但只是流的包装类,还是从流读到缓冲区,而NIO却是直接读到buffer中进行操作。

因为读取的都是字节,所以在操作文字时,要用charset类进行编解码操作。

lchannel:类似于IO的stream,但是不同的是除了FileChannel,其他的channel都能以非阻塞状态运行。FileChannel执行的是文件的操作,可以直接DMA操作内存而不依赖于CPU。其他比如socketchannel就可以在数据准备好时才进行调用。

lselector:用于分发请求到不同的channel,这样才能确保channel不处于阻塞状态就可以收发消息。

面向流与面向缓冲

Java NIO和IO之间第一个最大的区别是,IO是面向流的,NIO是面向缓冲区的。Java IO面向流意味着每次从流中读一个或多个字节,直至读取所有字节,它们没有被缓存在任何地方。此外,它不能前后移动流中的数据。如果需要前后移动从流中读取的数据,需要先将它缓存到一个缓冲区。Java NIO的缓冲导向方法略有不同。数据读取到一个它稍后处理的缓冲区,需要时可在缓冲区中前后移动。这就增加了处理过程中的灵活性。但是,还需要检查是否该缓冲区中包含所有您需要处理的数据。而且,需确保当更多的数据读入缓冲区时,不要覆盖缓冲区里尚未处理的数据。

补充一点:NIO的buffer可以使用直接内存缓冲区,该缓冲区不在JVM中,性能会比JVM的缓冲区略好,不过会增加相应的废品回收的负担,因为JVM缓冲区的性能已经足够好,所以除非在对缓冲有特别要求的地方使用直接缓冲区,尽量使用JVM缓冲。

阻塞与非阻塞

Java IO是阻塞式的操作,当一个inputstream或outputstream在进行read()或write()操作时,是一直处于等待状态的,直到有数据读/写入后才进行处理.而NIO是非阻塞式的,当进行读写操作时,只会返回当前已经准备好的数据,没有就返回空,这样当前线程就可以处理其他的事情,提高了资源的使用率.

与传统IO的优势

在老的IO包中,serverSocket和socket都是阻塞式的,因此一旦有大规模的并发行为,而每一个访问都会开启一个新线程。这时会有大规模的线程上下文切换操作(因为都在等待,所以资源全都被已有的线程吃掉了),这时无论是等待的线程还是正在处理的线程,响应率都会下降,并且会影响新的线程。

而NIO包中的serverSocket和socket就不是这样,只要注册到一个selector中,当有数据放入通道的时候,selector就会得知哪些channel就绪,这时就可以做响应的处理,这样服务端只有一个线程就可以处理大部分情况(当然有些持续性操作,比如上传下载一个大文件,用NIO的方式不会比IO好)。

通过两个图的比较,可以看出IO是直连的,每个请求都给一条线程来处理,但是NIO却是基于反应堆(selector)来处理,直到读写的数据准备好后,才会通知相应的线程来进行处理。一言以蔽之:“selector不会让channel白占资源,没事的时候给我去睡觉。”

PS:NIO基于字节进行传输,在IO时要注意decode/encode。

更具体的信息请参阅:

java web开发缓存方案,ehcache和redis哪个更好

java web开发缓存方案,ehcache和redis各有优劣势,对比如下:

1、适合使用ehcache的场景:

选用Ehcache作为数据存储服务器,Ehcache也是基于内存存储,支持定时持久化功能,非常适合存储像计数器这种小数据类型。处理Http请求使用Tomcat容器,结构图如下:

实现原理:处理逻辑采用一个servlet实现,并且在这个servlet中通过一致性Hash从Ehcache中获取计数器值。

2、高并发并且对实时性要求高的场合下使用redis

redis是在memcache之后编写的,大家经常把这两者做比较,如果说它是个key-value store 的话但是它具有丰富的数据类型,我想暂时把它叫做缓存数据流中心,就像现在物流中心那样,order、package、store、classification、distribute、end。现在还很流行的LAMP PHP架构 不知道和redis+mysql 或者redis+ mongodb的性能比较(听群里的人说mongodb分片不稳定)。

先说说reidis的特性

1. 支持持久化

redis的本地持久化支持两种方式:RDB和AOF。RDB 在配置文件里配置持久化触发器,AOF指的是redis没增加一条记录都会保存到持久化文件中(保存的是这条记录的生成命令),如果不是用redis做DB用的话还会不要开AOF ,数据太庞大了,重启恢复的时候非常麻烦。

2.丰富的数据类型

redis支持 String 、Lists、sets、sorted sets、hashes 多种数据类型,新浪微博会使用redis做nosql主要也是它具有这些类型,时间排序、职能排序、我的微博、发给我的这些功能List和sorted set 的强大操作功能息息相关。

3.高性能

这点跟memcache很想象,内存操作的级别是毫秒级的比硬盘操作秒级操作自然高效不少,较少了磁头寻道、数据读取、页面交换这些高开销的操作!这也是NOSQL冒出来的原因吧,应该是高性能

是基于RDBMS的衍生产品,虽然RDBMS也具有缓存结构,但是始终在app层面不是我们想要的那么操控的。

redis提供主从复制方案,跟mysql一样增量复制而且复制的实现都很相似,这个复制跟AOF有点类似复制的是新增记录命令,主库新增记录将新增脚本发送给从库,从库根据脚本生成记录,这个过程非常快,就看网络了,一般主从都是在同一个局域网,所以可以说redis的主从近似及时同步,同事它还支持一主多从,动态添加从库,从库数量没有限制。 主从库搭建,我觉得还是采用网状模式,如果使用链式(master-slave-slave-slave-slave·····)如果第一个slave出现宕机重启,首先从master 接收 数据恢复脚本,这个是阻塞的,如果主库数据几TB的情况恢复过程得花上一段时间,在这个过程中其他的slave就无法和主库同步了。

5.更新快

这点好像从我接触到redis到目前为止 已经发了大版本就4个,小版本没算过。redis作者是个非常积极的人,无论是邮件提问还是论坛发帖,他都能及时耐心的为你解答,维护度很高。有人维护的话,让我们用的也省心和放心。目前作者对redis的主导开发方向是redis的集群方向。

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