如何高效使用Redis作为LRU缓存

1. mybatis-plus开启二级缓存 spring: datasource: type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver jdbc-url: jdbc:mysql://192.168.222.155:3306/sys?serverTimezone=Asia/Shanghai&useSSL=false&allowPublicKeyRetrieval=true&

遵循SpringBoot三板斧 第一步加依赖 <!-- Redis --> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId> </dependency> <!-- redis依赖commons-pool 这个依赖一定要添加 --> <

建议缓存放到 service 层,你可以自定义自己的 BaseServiceImpl 重写注解父类方法,继承自己的实现.为了方便,这里我们将缓存放到mapper层.mybatis-plus整合redis作为二级缓存与mybatis整合redis略有不同. 1. mybatis-plus开启二级缓存 mybatis-plus.configuration.cache-enabled=true 2. 定义RedisTemplate的bean交给spring管理,这里为了能将对象直接存取到redis中,

我们都知道,提高系统性能的最简单也最流行的方法之一其实就是使用缓存.我们引入缓存,相当于对数据进行了复制.每当系统数据更新时,保持缓存和数据源(如 MySQL 数据库)同步至关重要,当然,这也取决于系统本身的要求,看系统是否允许一定的数据延迟. 最常见的几种缓存策略.它们的优缺点以及使用场景,分别是: Cache-Aside Read-Through Write-Through Write-Behind Cache-Aside 策略 Cache-Aside可能是最常用的缓存策略.在这种策略下,应

关于Redis的概念和应用本文就不再详解了,说一下怎么在java应用中设置过期时间. 在应用中我们会需要使用redis设置过期时间,比如单点登录中我们需要随机生成一个token作为key,将用户的信息转为json串作为value保存在redis中,通常做法是: //生成token String token = UUID.randomUUID().toString(); //把用户信息写入redis jedisClient.set(REDIS_USER_SESSION_KEY + ":"

在并发式的项目当中,一定要考虑一个缓存穿透的情况.那么什么是缓存穿透呢?简单的说来,就是当大量请求的key根本不在缓存当中,所以导致了请求直接到了数据库上,根本没有经过缓存这一层.比如一个黑客故意制造我们缓存中不存在的key发送大量的请求,就会导致请求直接落到数据库上. 也就是说,缓存穿透就是:1.缓存层不命中.2,存储层不命中,不将空的结果写回缓存.3,返回空结果给客户端. 一般mysql的默认最大连接数是150左右,当然这个是可以用show variables like '%max_conn

这篇文章主要介绍了Spring Cache手动清理Redis缓存,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 注册cacheRedisTemplate 将 cache 的 RedisTemplate 注册为Bean @Bean(name = "cacheRedisTemplate") public RedisTemplate cacheRedisTemplate(@Qualifier("jedisConnectionFac

当用Redis作为一个LRU存储时,有些时候是比较方便的,在你增添新的数据时会自动驱逐旧的数据.这种行为在开发者论坛是非常有名的,因为这是流行的memcached系统的默认行为. LRU实际上只是支持驱逐的方式之一.这页包含更多一般的Redis maxmemory指令的话题用于限制内存使用到一个定额,同时它也深入的涵盖了Redis所使用的LRU算法,实际上是精确LRU的近似值. 一.Maxmemory设置指令 Maxmemory设置指令用于配置Redis的数据集使用指定量的内存.可以用redis

Java实现LRU缓存的实例详解 1.Cache Cache对于代码系统的加速与优化具有极大的作用,对于码农来说是一个很熟悉的概念.可以说,你在内存中new 了一个一段空间(比方说数组,list)存放一些冗余的结果数据,并利用这些数据完成了以空间换时间的优化目的,你就已经使用了cache. 有服务级的缓存框架,如memcache,Redis等.其实,很多时候,我们在自己同一个服务内,或者单个进程内也需要缓存,例如,lucene就对搜索做了缓存,而无须依赖外界.那么,我们如何实现我们自己的缓存?还

前言 Redis作为缓存使用时,一些场景下要考虑内存的空间消耗问题.Redis会删除过期键以释放空间,过期键的删除策略有两种: 惰性删除:每次从键空间中获取键时,都检查取得的键是否过期,如果过期的话,就删除该键:如果没有过期,就返回该键. 定期删除:每隔一段时间,程序就对数据库进行一次检查,删除里面的过期键. 另外,Redis也可以开启LRU功能来自动淘汰一些键值对. LRU算法 当需要从缓存中淘汰数据时,我们希望能淘汰那些将来不可能再被使用的数据,保留那些将来还会频繁访问的数据,但最大的问题是

一.什么是 LRU 算法 就是一种缓存淘汰策略. 计算机的缓存容量有限,如果缓存满了就要删除一些内容,给新内容腾位置.但问题是,删除哪些内容呢?我们肯定希望删掉哪些没什么用的缓存,而把有用的数据继续留在缓存里,方便之后继续使用. LRU是Least Recently Used的缩写,即最近最少使用,是一种常用的页面置换算法,选择最近最久未使用的页面予以淘汰. 二.LRU的使用 LRUCache cache = new LRUCache( 2 /* 缓存容量 */ ); cache.put(1,