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  • 页面缓存、URL缓存、对象缓存

    千次阅读 2018-07-15 17:29:17
    页面缓存优化:这种缓存技术一般用于不会经常变动信息,并且访问次数较多的页面,这样就不用每次都动态加载。商品列表页 页面缓存:1.取缓存 ()2.手动渲染 3.结果输出Thymeleaf 的页面渲染技术。 @ResponseBody @...

    页面缓存

    优化:这种缓存技术一般用于不会经常变动信息,并且访问次数较多的页面,这样就不用每次都动态加载。

    商品列表页 页面缓存:1.取缓存 ()2.手动渲染 3.结果输出

    Thymeleaf 的页面渲染技术。

       @ResponseBody
        @RequestMapping(value = "/to_list",produces = "text/html")
        public String to_list(HttpServletResponse response, HttpServletRequest request,Model model, MiaoshaUser user){//为了方便手机端 移动端,将参数放在请求中
            /*页面缓存*/
            String html = redisService.get(GoodsKey.getGoodsList,"",String.class);
            if (!StringUtils.isEmpty(html)){//redis 中取, 取得到返回,取不到 手动渲染
                return html;
            }
            model.addAttribute("user",user);
            List<GoodsVo> goodsList = goodsService.getGoodsList();
            model.addAttribute("goodsList",goodsList);
    //        return "goods_list";
            /*手动渲染 利用Thymeleaf  ThymeleafViewResolver*/
            SpringWebContext ctx = new SpringWebContext(request,response,request.getServletContext(),request.getLocale(),
                    model.asMap(), applicationContext); // model 就是将参数存入 ,其中的所有参数 都是为了将页面渲染出来 放入其中,在返回一个静态的html源码
            /*利用 getTemplateEngine()方法的process() 方法,需要传入模板名称和context 变量*/
            html = thymeleafViewResolver.getTemplateEngine().process("goods_list",ctx);//ctx + 模板 返回源码
            /*得到手动渲染的模板*/
            if (!StringUtils.isEmpty(html)){    //不是空,存入缓存
                redisService.set(GoodsKey.getGoodsList,"",html);
            }
            return html;
        }

    当访问list页面的时候,从缓存中取如果取到就返回这个html,(这里方法的返回格式已经设置为text/HTM,这样就是返回html的源代码),如果取不到,利用ThymeleafViewResolver的getTemplateEngine().process和我们获取到的数据,渲染模板

    并存入缓存,然后返回给前端。

    一般这个页面缓存时间,也不会很长,防止数据的时效性很低。但是可以防止短时间大并发访问。

    url缓存

    这里的url缓存相当于页面缓存--只是针对详情页{goodsid} 

    不同的详情页 显示不同缓存页面+渲染 实质一样


    对象缓存

    相比页面缓存是更细粒度缓存  + 缓存 更新。在实际项目中, 不会大规模使用页面缓存,因为涉及到分页,一般只缓存前面1-2页。

    对象缓存就是 当用到用户数据的时候,可以从缓存中取出。比如:更新用户密码

    /** 将从数据库取对象 利用优化变为从缓存中取 对象数据
     *
     * @param id
     * @return
     */
    public MiaoshaUser getById(Long id){
        //取缓存
        MiaoshaUser user = redisService.get(MiaoshaUserKey.getByName,""+id,MiaoshaUser.class);
        if (user != null){//取到返回
            return user;
        }
        //取不到 从数据库里取 再放到 缓存里
        user =  miaoshaUserDao.getById(id);
        if (user !=null){
            redisService.set(MiaoshaUserKey.getByName,""+id,user);
        }
        return user;
    }

    /**更新用户密码方法: 涉及到对象缓存 ---若更新对象缓存的相关的数据 要处理缓存
     *  同步数据库和缓存的信息,不然会造成数据不一致的情况
     * */
    public boolean updatePassword(String token,long id,String formPassword){
        /*根据id 取出对应用户,更新对应数据*/
        MiaoshaUser user = getById(id);
        if (user == null){//如果没有该用户,说明 手机号不存在
            throw  new GlobalException(CodeMsg.LOGIN_ERROR_USER_NOT_ERROR);
        }
        // 更新数据库 信息
        MiaoshaUser updateUser = new MiaoshaUser();
        updateUser.setId(id);
        /*设置密码 到数据库 ,这时候 应该是formPassword ,更新密码一定是先在前端填入 密码,然后前端做 一次 加密传进来*/
        updateUser.setPassword(Md5Util.formPassToDBPass(formPassword,user.getSalt()));
        miaoshaUserDao.updatePassword(updateUser);
        // 更新完数据库信息,防止缓存中信息不一致,处理缓存 且涉及到所有该对象的缓存都需要处理
        // 一个 是 根据 token 获取对象,所以需要更新 token key 的缓存对象数据, 一个是根据id 获取对象,同理
        /** 处理缓存:
         *  1. 删除相关缓存数据
         *  2. 更新相关缓存中的数据
         * */
        redisService.delete(MiaoshaUserKey.getByName,""+id);//该对象缓存可以直接删,因为没有可以从数据取
        //但是token 缓存不能删除,而是应该修改重新设置,不然就无法登陆了(因为我们登陆是从缓存中取)
        user.setPassword(updateUser.getPassword());
        //将对象 携带新的密码放入缓存
        redisService.set(MiaoshaUserKey.token,token,user);
        return true;
    }

    getById()方法就是一个对象缓存方法,先从缓存中取,取不到,数据库中取。


    但是这里会设计一个缓存一致性的问题:处理缓存 https://blog.csdn.net/ZLHZHJ/article/details/80176988  详细

    1.更新缓存后保证数据库中数据和缓存数据一致性。 可以选择淘汰缓存和更新缓存

    淘汰:性价比高,仅仅会设计一次未命中,再从数据库取 

    更新:操作复杂,涉及到对应的业务逻辑。

    更新缓存很直接,但是涉及到本次更新的数据结果需要一堆数据运算(例如更新用户余额,可能需要先看看有没有优惠券等),复杂度就增加了。而淘汰缓存仅仅会增加一次cache miss,代价可以忽略,所以建议淘汰缓存)

    2.若一定要更新,比如登陆状态下,更新密码,那一定要更新缓存,因为 session从缓存中拿,密码不一致,会导致登陆失效

    这里先淘汰缓存,在更新数据库信息。(若先更新在淘汰,淘汰失败缓存中有脏数据)

    保证数据一致性。

    当然也有 其他不一致的缓存情况,具体分析。


    展开全文
  • 将获得的数据以对象的形式缓存到本地,本例中实现了: 1.将登陆用户名和密码缓存到本地 2.将缓存的用户名和密码取出显示 本例仅供参考
  • Java 自定义 对象缓存

    千次阅读 2018-01-19 16:24:28
    缓存:把所有用户的数据统一放到一个地方,为每个用户的缓存取一个名字来标示它,存的时候不要让你的缓存放上了别人的名字,取得时候不要让你取了别人的名字的数据.这就要求你的线程做到线程同步.效果图:代码: ...

    缓存:把所有用户的数据统一放到一个地方,为每个用户的缓存取一个名字来标示它,存的时候不要让你的缓存放上了别人的名字,取得时候不要让你取了别人的名字的数据.这就要求你的线程做到线程同步.

    效果图:

    图片

    代码:  

    package com.kerun.app.util;
    
    import java.util.ArrayList;
    import java.util.HashMap;
    import java.util.Iterator;
    /** 
    *@author qiyulin
    *缓存实现
    *1.请求几次后失效
    */
    @SuppressWarnings("unchecked")
    public class CacheManager {
    //缓存
    @SuppressWarnings("unchecked")
    private static HashMap cacheMap = new HashMap(); 
    
    //请求几次 去要新的
    private static int num=10;//执行次数-----------0表示为开启
    
    private static int count=0;//计数-----和记录当前的秒数
    
    //单实例构造方法
    private CacheManager() {
    super();
    }
    
    //得到缓存
    
    public synchronized static Object getCache(String key) {
    return (Object) cacheMap.get(key);
    }
    
    //判断是否存在一个缓存
    
    public synchronized static boolean hasCache(String key) {
    return cacheMap.containsKey(key);
    }
    
    //清除所有缓存
    public synchronized static void clearAll() {
    cacheMap.clear();
    }
    
    //清除指定的缓存
    public synchronized static void clearOnly(String key) {
    cacheMap.remove(key);
    }
    
    //载入缓存
    public synchronized static void putCache(String key, Object obj) {
    cacheMap.put(key, obj);
    }
    
    //判断缓存是否终止
    public  static boolean cacheExpired() {
    System.out.println("次数"+count);
    if(num==0){
    return true;//终止使用缓存
    }else{
    if(count>=num){
    count=0;//重置count
    return true;
    }
    count++;
    System.out.println("---------------------------------------请求缓存+"+count+"次数");
    return false;
    }
    
    }
    
    //获取缓存中的大小
    public static int getCacheSize() {
    return cacheMap.size();
    }
    
    //获取缓存对象中的所有键值名称
    
    public static ArrayList<String> getCacheAllkey() {
    ArrayList a = new ArrayList();
    try {
    Iterator i = cacheMap.entrySet().iterator();
    while (i.hasNext()) {
    java.util.Map.Entry entry = (java.util.Map.Entry) i.next();
    a.add((String) entry.getKey());
    }
    } catch (Exception ex) {} 
    return a;
    }
    
    }
    
    
    //实现
    
    @Override
    public List<Ship> listShip(int agentid) {
    //获取Ship下代理商的路由list
    Map<String,Ship> map=listInactiveShip(agentid);
    //获取router中的路由list
    List<String> macs=listRouterMac(agentid);
    //相同mac 从ship的list中减去
    if(!map.isEmpty()){
    Set<String> keys=map.keySet();
    Iterator<String> it=keys.iterator();
    List<Ship> shiplist=new ArrayList<Ship>();
    while(it.hasNext()){
    //存在
    String key=it.next();
    if(!macs.isEmpty()){
    //macs不为空
    if(macs.contains(key)){//如果有了
    //什么都不做
    }else{
    Ship ship=map.get(key);
    shiplist.add(ship);
    }
    }else{
    //空把 200台取出来
    Ship ship=map.get(key);
    shiplist.add(ship);
    }
    }
    //放入缓存-----------key一定是一个唯一的东西
    CacheManager.putCache(""+agentid, shiplist);
    //每次取出来都要放一次
    return shiplist;
    }
    return null;
    }
    
        @Override
    public List<Ship> listShip(int agentid,int page, int limit) {
    System.out.println("获取缓存大小"+CacheManager.getCacheSize());
    List<Ship> all;
    if(CacheManager.cacheExpired()){
    //表示终止了
    all=listShip(agentid);//重新拉取输去
    }else{
    //判断是否有该缓存对象--线程同步获取数据
    if(CacheManager.hasCache(""+agentid)){
    //存在
    all=(List<Ship>) CacheManager.getCache(""+agentid);
    }else{
    //不存在
    all=listShip(agentid);//重新拉取
    }
    }
    //-----------------------------以上为获取的数据---------------------------------
    return all;
    }


    展开全文
  • 对象缓存到redis中

    千次阅读 2018-03-09 12:00:03
     1,对象实现Serializable接口,才可以序列化和反序列化    2,对象和数组相互转化的代码   public class ObjectAndByte { public static byte [] toByteArray (Object obj) { byte [] bytes = null; ...

    1,java配置redis客户端

    public class RedisClient implements Serializable{
    
        private Jedis jedis;
        private JedisPool jedisPool;
        ShardedJedis shardedJedis;
        private ShardedJedisPool shardedJedisPool;
    
        public RedisClient(){
            initialPool();
            initialSharePool();
            shardedJedis = shardedJedisPool.getResource();
            jedis = jedisPool.getResource();
        }
    
        /**
         * 初始化非切片池
         */
        private void initialPool(){
            //池基本配置
            JedisPoolConfig config = new JedisPoolConfig();
            config.setMaxActive(20);
            config.setMaxIdle(5);
            config.setMaxWait(10001);
            config.setTestOnBorrow(false);
    
            jedisPool = new JedisPool(config, Enums.LINUX_HOST.getValue(), 6379);
        }
    
        /**
         * 初始化切片池
         */
        private void initialSharePool(){
            //池基本配置
            JedisPoolConfig config = new JedisPoolConfig();
            config.setMaxActive(20);
            config.setMaxIdle(5);
            config.setMaxWait(10001);
            config.setTestOnBorrow(false);
            //slave连接
            List<JedisShardInfo> shardInfos = new ArrayList<JedisShardInfo>();
            shardInfos.add(new JedisShardInfo(Enums.LINUX_HOST.getValue(), 6379, 1000));
            //构造池
            shardedJedisPool = new ShardedJedisPool(config, shardInfos);
        }
    }

    2,数组和对象的相互转化

            1,对象实现Serializable接口,才可以序列化和反序列化

            

            2,对象和数组相互转化的代码

            

    public class ObjectAndByte {
    
        public  static byte[] toByteArray (Object obj) {
            byte[] bytes = null;
            try {
                // object to bytearray
                ByteArrayOutputStream bo = new ByteArrayOutputStream();
                ObjectOutputStream oo = new ObjectOutputStream(bo);
                oo.writeObject(obj);
    
                bytes = bo.toByteArray();
    
                bo.close();
                oo.close();
            } catch (Exception e) {
                System.out.println("translation" + e.getMessage());
                e.printStackTrace();
            }
            return bytes;
        }
    
        /**
         * 数组转对象
         * @param bytes
         * @return
         */
        public static Object toObject (byte[] bytes) {
            Object obj = null;
            try {
                ByteArrayInputStream bis = new ByteArrayInputStream (bytes);
                ObjectInputStream ois = new ObjectInputStream (bis);
                obj = ois.readObject();
                ois.close();
                bis.close();
            } catch (IOException ex) {
                ex.printStackTrace();
            } catch (ClassNotFoundException ex) {
                ex.printStackTrace();
            }
            return obj;
        }
    }
    

            3,测试

            


    展开全文
  • Memcached概述   什么是Memcached?...Memory:内存存储,不言而喻,速度快,对于内存的要求高,不指出的话所缓存的内容非持久化。...Cache:在ASP.NET中已经可以实现对页面局部进行缓存,而使用Memcached的缓

    Memcached概述

     

    什么是Memcached?

    先看看下面几个概念:

    Memory:内存存储,不言而喻,速度快,对于内存的要求高,不指出的话所缓存的内容非持久化。对于CPU要求很低,所以常常采用将Memcached服务端和一些CPU高消耗Memory低消耗应用部属在一起。

     

    Cache:在ASP.NET中已经可以实现对页面局部进行缓存,而使用Memcached的缓存比 ASP.NET的局部缓存更加灵活,可以缓存任意的对象,不管是否在页面上输出。ASP.NET的缓存是基于本地(单机)的,受到服务器空闲内存空间的限制,以及多台web服务器本地缓存的同步,但是没有网络存取的延迟。而Memcached最大的优点是可以分布式的部署,这对于大规模应用来 说也是必不可少的要求。最初的缓存做法是在线程内对对象进行缓存,但这样进程间就无法共享缓存,命中率非常低,导致缓存效率极低。后来出现了共享内存的缓存,多个进程或者线程共享同一块缓存,但毕竟还是只能局限在一台机器上,多台机器做相同的缓存同样是一种资源的浪费,而且命中率也比较低。

     

    分布式扩展:Memcached的很突出一个优点,就是采用了可分布式扩展的模式。可以将部属在一台机器上的多个Memcached服务实例或者部署在多个机器上的Memcached服务器组成一个虚拟的服务端,对于调用者来说完全屏蔽和透明。提高的单机器的内存利用率。

     

    Socket通信:传输内容的大小以及序列化的问题需要注意,虽然Memcached通常会被放置到内网作为Cache,Socket传输速率应该比较高(当前支持TCP和UDP两种模式,同时根据客户端的不同可以选择调用方式),但是序列化成本和带宽成本还是需要注意。这里也提一下序列化,对于对象序列化的性能往往让大家头痛,但是如果对于同一类的Class对象序列化传输,第一次序列化时间比较长,后续就会优化,其实也就是说序列化最大的消耗不是对象序列化,而是类的序列化。因此在Memcached中保存的往往是较小的内容。

     

     

    Memcached 原理

    Memcached是一个独立的,高性能的,分布式的内存对象缓存系统。通过在内存里维护一个统一的巨大的hash表,它能够用来存储各种格式的数据,包括图像、视 频、文件以及数据库检索的结果等。它的缓存是一种分布式的,也就是可以允许不同主机上的多个用户同时访问这个缓存系统, 这种方法不仅解决了共享内存只能是单机的弊端,同时也解决了数据库检索的压力,最大的优点是提高了访问获取数据的速度!Memcached 使用libevent(网络接口的封装)来进行网络并发连接的处理,能够保持在很大并发情况下,仍旧能够保持快速的响应能力互联网公司使用代表:Sina,Sohu,Yahoo,Twitter等等。

     

    Memcached的机制就是一个很简单的Cache,把东西放进去,然后可以取出来,如果发现所提供的Key没有命中,那么就很直白的告诉你,你这个key没有任何对应的东西在缓存里,去数据库或者其他地方取,当你在外部数据源取到的时候,可以直接将内容置入到Cache中,这样下次就可以命中了。这里会提到怎么去同步这些数据,两种方式,一种就是在你修改了以后立刻更新Cache内容,这样就会即时生效。另一种是说容许有失效时间,到了失效时间,自然就会将内容删除,此时再去去的时候就会命中不了,然后再次将内容置入Cache,用来更新内容。后者用在一些时时性要求不高,写入不频繁的情况。刚才我们提到Memcached 的传输协议,因此传输的数据必须序列化,C# class里使用[Serializable]标示,并且为了性能,Memcached Client采用了压缩的机制使传输的数据更小。其实Memcached服务端本身是单实例的,只是在客户端实现过程中可以根据存储的主键作分区存储,而这个区就是Memcached服务端的一个或者多个实例

     

     

    内存分配机制:首先要说明的是Memcached支持最大的存储对象为1M。它的内存分配比较特殊,但是这样的分配方式其实也是对于性能考虑的,简单的分配机制可以更容易回收再分配,节省对于CPU的使用。这里用一个酒窖比喻来说明这种内存分配机制,首先在Memcached起来的时候可以通过参数设置使用的总共的Memory,当你第一次往Memcached存储数据时, Memcached会去申请1MB的内存, 把该块内存称为一个slab, 也称为一个page, 如果可以存储这个数据的最佳的chunk大小为128B,那么Memcached会把刚申请的slab以128B为单位进行分割成8192块. 当这页slab的所有chunk都被用完时,并且继续有数据需要存储在128B的chunk里面时,如果已经申请的内存小于最大可申请内存10MB 时, Memcached继续去申请1M内存,继续以128B为单位进行分割再进行存储;如果已经无法继续申请内存,那么Memcached会先根据LRU 算法把队列里面最久没有被使用到的chunk进行释放后,再将该chunk用于存储. 这个就是建造一个酒窖,然后在有酒进入的时候,首先申请(通常是1M)的空间,用来建酒架,酒架根据这个酒瓶的大小分割酒架为多个小格子安放酒瓶,将同样大小范围内的酒瓶都放置在一类酒架上面。例如20cm半径的酒瓶放置在可以容纳20-25cm的酒架A上,30cm半径的酒瓶就放置在容纳25-30cm的酒架B上。回收机制也很简单,首先新酒入库,看看酒架是否有可以回收的地方,如果有直接使用,如果没有申请新的地方,如果申请不到,采用配置的过期策略。这个特点来看,如果要放的内容大小十分离散,同时大小比例相差梯度很明显,那么可能对于使用空间来说不好,可能在酒架A上就放了一瓶酒,但占用掉了一个酒架的位置。

    为了避免使用Memcached时出现异常, 使用Memcached的项目需要注意:
    1. 不能往Memcached存储一个大于1MB的数据.
    2. 往Memcached存储的所有数据,如果数据的大小分布于各种chunk大小区间,从64B到1MB都有,可能会造成内存的极大浪费以及Memcached的异常.
    举个例子:
    Memcached最大可申请内存为2M, 你第一次存储一个10B的数据,那么Memcached会申请1MB的内存,以64B进行分割然后存储该数据, 第二次存储一个90B的数据,那么Memcached会继续申请1M的内存,以128B进行分割然后存储该数据, 第三次如果你想存储一个150B的数据, 如果可以继续申请内存, Memcached会申请1M内存以256B的大小进行分割, 但是由于最大可申请仅仅为2MB,所以会导致该数据无法存储.

     

     

    数据过期方式

     Lazy Expiration

    Memcached内部不会监视记录是否过期,而是在get时查看记录的时间戳,检查记录是否过

    期。这种技术被称为lazy(惰性)expiration。因此,Memcached不会在过期监视上耗费

    CPU时间。

     LRU

    Memcached会优先使用已超时的记录的空间,但即使如此,也会发生追加新记录时空间不

    足的情况,此时就要使用名为 Least Recently UsedLRU)机制来分配空间。顾名思

    义,这是删除“最近最少使用”的记录的机制。因此,当Memcached的内存空间不足时

    (无法从slab class 获取到新的空间时),就从最近未被使用的记录中搜索,并将其空

    间分配给新的记录。从缓存的实用角度来看,该模型十分理想。

     

    分布式

     

     

    假设有3个客户端1, 2, 3,3台Memcached A, B, C:
    Client 1想把数据”barbaz”以key “foo”存储。Client 1首先参考节点列表(A, B, C),计算key “foo”的哈希值,假设Memcached B被选中。接着,Client 1直接connect到Memcached B,通过key “foo”把数据”barbaz”存储进去。Client 2使用与Client 1相同的客户端库(意味着key的哈希算法相同),也拥有同样的Memcached列表(A, B, C)。于是,经过相同的哈希计算,Client 2计算出key “foo”在Memcached B上,然后它直接请求Memcached B,得到数据”barbaz”。

     

    Memcached的使用场合

    当运行在单独的Web服务器上,你可以很容易地清除一个已经确认被改变了的缓存。可惜,ASP.NET没有一个很好的方法来支持多服务器。每个服务器上的缓存都对其他缓存的改变一无所知。ASP.NET允许通过基于文件系统和数据库表的触发器取消一个缓存。然而,这也存在问题,比如数据库触发器需要使用昂贵的轮询,以及触发器本身冗长的编程。好像.NET4.0有了新的解决方法。我们还有别的选择,Memcached就一种。但是Memcached不是万能的,它也不是适用在所有场合。 Memcached是“分布式”的内存对象缓存系统,那么就是说,那些不需要“分布”的,不需要共享的,或者干脆规模小到只有一台服务器的应用, Memcached不会带来任何好处,相反还会拖慢系统效率,因为网络连接同样需要资源,即使是UNIX本地连接也一样。Memcached本地读写速度要比直接ASP.NET缓存(IIS进程)内存慢很多倍,请看下面的测试数据。可见,如果只是 本地级缓存,使用Memcached是非常不划算的。Memcached在很多时候都是作为数据库前端cache使用的。因为它比数据库少了很多SQL解析、磁盘操作等开销,而且它是使用内存来管理数据的, 所以它可以提供比直接读取数据库更好的性能,在大型系统中,访问同样的数据是很频繁的,Memcached可以大大降低数据库压力,使系统执行效率提升。Memcached也经常作为服务器之间数据共享的存储媒介,存储一些系统的共享数据。

    需要注意的是,Memcached使用内存管理数据,所以它是易失的,当服务器重启,或者Memcached进程中止,数据便会丢失,所以 Memcached不能用来持久保存数据。很多人的错误理解,Memcached的性能非常好,好到了内存和硬盘的对比程度,它的实际瓶颈在于网络连接,它和使用磁盘的数据库系统相比,好处在于它本身非常“轻”,因为没有过多的开销和直接 的读写方式,它可以轻松应付非常大的数据交换量,,Memcached进程本身并不占用多少CPU资源的情况。如果web系统采用ASP.NET缓存 + Memcached的方式。性能将会有个不错的提升。

    ASP.NET缓存:本地的,速度更快,一般将highly  common的数据或者程序控制数据用ASP.NET缓存。

    Memcached:存一些来自数据库的数据或者web服务器的共享数据。

    来源:

    http://www.cnblogs.com/purplefox2008/archive/2010/08/17/1801631.html

    相关:

    http://baike.baidu.com/link?url=dFyRv0YKbxTwSoV-i13fLsHAqzFCehKRJlrWd3FcdrayQng_Edsb1I7g8gWRb4bWKfgSgoTOZfLHwfhpuEpeZK

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