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  • ehcache 当做map用 ehcache 比 redis 要快 ehcache java 自带map的速度差不多 ,没有比较的意义 ...如果我们的程序比较大,用到了分布式,这时候最好引入redis缓存的异地备份,甚至可以利用redis的灵...

    ehcache 当做map用

    ehcache 比 redis 要快
    ehcache 与java 自带map的速度差不多 ,没有比较的意义
    通常我们 只要用map,或者类对象的属性即可。
    但有的时候我们不得不考虑系统宕机造成的影响。
    所以 我们会用可以持久化的ehcache 代替map和对象属性
    如果我们的程序比较大,用到了分布式,这时候最好还要引入redis 做缓存的异地备份,甚至可以利用redis的灵活配置,做分布式缓存。

    redis 的作用和优势 是批量操作

    redis 如果用pipeline,进行批量写入操作,上万条数据普通计算机也就几百毫秒,写入是非常快的。
    但是。。。如果不用pipeline 方式, 每秒最多进行500次set操作(加上redis连接和close 操作)

    顺便说明一下

    redis 只是方便实现数据容灾备份,对于数据分区备份不是特别擅长。但已经足够用了。只有海量数据才会用到spark 进行分布式数据备份,而显然大部分程序都不可能需要那么大的缓存。即使需要也只是用于第四层缓存。

    缓存方案

    用map和对象属性做一级缓存

    如果不用map和对象属性,直接用ehcache 做一级也没有问题的。
    对象数据是可以通过序列化组件直接序列化到磁盘的,也非常快的。

    用ehcache 做一级或者二级缓存

    主要功能:及时响应用户请求,读写缓存数据
    优点:相比于map,不用手写就可以把缓存数据序列化到磁盘文件

    用redis做三级缓存

    主要:备份缓存数据,防止系统宕机等突发情况,用于数据快速恢复
    优点:可以异地备份,一台主机挂了,其他机子还能服务。

    经过初步设计和编码验证 发现完全可行,效率还不错
    目前开源代码还处于研发阶段,后期会上传到马云 请大家多提意见

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  • memcache与redis区别

    2017-06-22 10:33:55
    2. memcache与redis区别 3.缓存实现方式 1.ehcache ,memcache,redis特点 1.ehcache 是一个纯Java进程内缓存框架,hibernate使用其做二级缓存。同时,ehcache可以通过多播方式实现集群。本人主要用于本地...

    目录

    1.ehcache ,memcache,redis的特点

    2. memcache与redis区别

    3.缓存实现方式


    1.ehcache ,memcache,redis的特点

    1.ehcache 是一个纯Java的进程内缓存框架,hibernate使用其做二级缓存。同时,ehcache可以通过多播的方式实现集群。本人主要用于本地的缓存,数据库上层的缓存。它可以将数据存在内存和磁盘中,存在磁盘中不是很专业,策略和redis不一样。

     

    2.memcache是一套分布式的高速缓存系统,提供key-value这样简单的数据储存,可充分利用CPU多核,无持久化功能。本人在做web集群的时候用过,主要做session共享,页面对象缓存。


    3.redis高性能的key-value系统,提供丰富的数据类型,单核CPU有抗并发能力,有持久化(采用RDB和AOF的持久化策略)和主从复制的功能。本人主要使用redis的redis sentinel,根据不同业务分为多组。

    2. memcache与redis区别

     

     

    Redis

    memchache

    线程模型

    单进程单线程

    单进程多线程

    QPS/YPS

    10W+/<10W

    10W+/10W+

    数据类型支持

    Key-value,list,hash,zset.set

    Key-value

    持久化支持

    能否集群

    支持数据分割

    支持数据备份

    数据一致性

    支持事物

    轻量级锁CAS机制

    List排序支持

    支持

    不支持

    缓存策略

    LRU,FIFO,LFU

    LRU

    Jcache支持

    支持

    支持

    单条数据约束

    Key最大长度250字符,value容量>=1M

     

    3.缓存实现方式

    1.基于Jedis  API封装service实现数据的增删改

    2.轻量级的注解方式实现

        基于spring  chache组件实现

        基于jchache标准实现

     

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  • 简单,本地,快速并且没有外部依赖关系使其成为遗留代码爱好者完美选择,如果您仍在项目中使用它,现在是时候升级了,这里有一些我建议原因 并发映射内存约束 缓存与并行地图非常相似,但并不完全相同。...

    为什么将并行地图缓存升级到Redis?

    Java中的并发映射一直是一种古老的缓存方法,简单,本地,快速并且没有外部依赖关系使其成为遗留代码爱好者的完美选择,如果您仍在项目中使用它,现在是时候升级了,这里有一些我建议的原因

    并发映射内存约束

    缓存与并行地图非常相似,但并不完全相同。 基本区别在于,并发映射会保留添加到其中的所有元素,直到将其明确删除为止。 另一方面,通常将高速缓存配置为自动退出条目,以限制其内存占用量。 仅凭逐出策略实施是一项开销,为什么在文档中注明Guava或Java 8版本Caffiene时重新创建轮子就可以了

    通常,Guava或Caffiene缓存实用程序在以下情况下适用:

    · 您愿意花费一些内存来提高速度。

    · 您希望有时会多次查询键。

    · 您的缓存将不需要存储超出RAM容量的数据。 (Guava缓存 在应用程序的一次运行中 本地的 。它们不将数据存储在文件中或外部服务器上。如果这不满足您的需求,请考虑使用其他工具。)

    就像说的那样,它们不将数据存储在文件或外部服务器中,因此流行和现代的外部服务器选项可以是redis。

    什么是Redis?

    Redis网站表示如下:

    Redis是一个开放源代码(BSD许可)的内存中数据结构存储,用作数据库,缓存和消息代理。 它支持数据结构,例如字符串,哈希,列表,集合,带范围查询的排序集,位图,超级日志和带有半径查询的地理空间索引。 Redis具有内置的复制,Lua脚本,LRU逐出,事务和不同级别的磁盘持久性,并通过Redis Sentinel和Redis Cluster自动分区提供了高可用性。

    什么时候使用Redis?

    如果您不仅需要缓存,还可以! 用多种语言编写的软件将使用您的缓存! 然后使用Redis。 在比较memCache和Redis时,找到了一个漂亮的人在Stackoverflow上进行解释:

    Redis不仅是缓存,还可以看作是键值存储(数据库之类),其中数据存储在RAM内存中的计算机上,但也可以刷新到磁盘(以保持持久性)。

    由于Redis的数据结构,您几乎总是要使用Redis。 将Redis用作缓存,您将获得很多功能(例如微调缓存内容和持久性的能力)并提高整体效率。 一旦使用了数据结构,对于特定的应用场景,效率的提升将变得巨大。

    Redis的优势在缓存 管理的 几乎每个方面都显而易见 高速缓存采用一种称为数据逐出的机制,通过从内存中删除旧数据为新数据腾出空间。 Memcached的数据驱逐机制采用了最近最少使用的算法,并在某种程度上任意驱逐了大小与新数据相似的数据。

    相比之下,Redis可以对逐出进行细粒度控制,让您从六种不同的逐出策略中进行选择。 Redis还采用了更复杂的方法来进行内存管理和逐出候选者。 Redis支持惰性驱逐和主动驱逐,只有在需要或主动需要更多空间时才驱逐数据。 另一方面,Memcached仅提供懒惰驱逐。

    Redis为您可以缓存的对象提供了更大的灵活性。 虽然Memcached将键名限制为250个字节,并且只能与纯字符串一起使用,但是Redis允许键名和值每个最大为512MB,并且它们是二进制安全的。 另外,Redis具有五种主要数据结构可供选择,通过智能缓存和缓存数据的操作为应用程序开发人员开辟了无限的可能性。

    当您深入了解项目的缓存选项时,我肯定会建议您查看Redis,使用您想使用的最大功能来使您的应用程序更快更好。

    From: https://hackernoon.com/why-upgrade-concurrent-map-cache-to-redis-88dd473122e7

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  • Redis 缓存击穿原理及解决方案 为什么要使用数据缓存?...为什么不用HashMap做缓存,以及HashMap和Redis的区别? 持久化 存储大小 本地与分布式 API 更丰富的数据结构 过期策略 Redis为什么快? 单...

    Redis 缓存击穿原理及解决方案

    为什么要使用数据缓存?

    为什么把数据库的数据放在内存中?

    内存速度比磁盘快

    可以减少数据库的压力

    指标计算的sql很复杂时,可以把结果放在内存中,避免复杂的sql重复查询

    为什么不用HashMap做缓存,以及HashMap和Redis的区别?

    持久化

    存储大小

    本地与分布式

    API

    更丰富的数据结构

    过期策略

    Redis为什么快?

    单线程的多路复用 epoll

    内存

    Redis缓存击穿什么时候发生?

    查询一个必然不存在的数据。每次都会访问DB,如果有人恶意破坏,很可能直接对DB造成影响。

    产生问题:

    要避免从数据库查询不存在的数据,怎么做?

    如何从海量数据中快速判断一个元素是否存在?

    如果一个网站有100亿url有一个url存在黑名单中,每条url平均64个字节

    1)这个黑名单要怎么存?

    2)若此时任意输入一个url,如何判断url是否在这个黑名单中?

    解决办法:

    布隆过滤器

    布隆过滤器使用

    1.离线数据加载到布隆过滤器

    2.布隆过滤器查询

    3.布隆过滤器不存在,直接返回

    4.布隆过滤器存在,cache不存在,从数据库查询

    5.数据返回

    布隆过滤器的本质

    1.位数组(二进制向量)

    2.一系列随机映射函数

    存储什么? 0或1

    怎么存储? hash()计算index

    怎么快速判断是否存在?布隆过滤器

    什么时候出现误判? 哈希碰撞

    误判以后会发生什么?不存在的认为存在

    怎么减少误判率?m(位数组长度) k(哈希函数的个数)

    特性

    存在一定的误判率

    特点

    如果布隆过滤器判断元素存在集合中,元素可能不存在

    如果布隆过滤器判断元素不存在,一定不存在

    如果元素实际存在,布隆过滤器一定判断存在

    如果元素实际不存在,布隆过滤器可能判断存在

    为什么用哈希函数?

    哈希函数经过计算后都会得到一个相同长度的结果

    展开全文
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