8种缓存框架介绍
jetcache缓存 策略
jetcache缓存策略JetCache 是一个基于 Java 的缓存框架，它提供了多种缓存策略和功能，可以帮助开发者更高效地管理和使用缓存。
以下是 JetCache 的一些常见缓存策略：1. 本地缓存（Local Cache）：本地缓存是指将数据存储在本地应用程序的内存中，以便快速访问。
这种策略适用于读取密集型的场景，可以提高应用程序的性能。
2. 分布式缓存（Distributed Cache）：分布式缓存是指将数据存储在多个节点上，以便在多个应用程序之间共享数据。
这种策略适用于高可用性和可扩展性的场景，可以提高系统的可用性和可扩展性。
3. 缓存淘汰策略（Cache Eviction Strategy）：当缓存达到一定的大小或满足某些条件时，需要淘汰一些旧的数据以释放空间。
JetCache 支持多种淘汰策略，如 LRU（Least Recently Used）、LFU（Least Frequently Used）等。
4. 缓存过期策略（Cache Expiration Strategy）：为了确保缓存中的数据不会过时，JetCache 支持设置缓存的过期时间。
当缓存数据过期后，它将被自动删除或失效。
5. 缓存读写策略（Cache Read/Write Strategy）：根据应用程序的需求，可以选择不同的缓存读写策略，如只读、读写、读写回执等。
这些策略可以确保数据的一致性和安全性。
6. 缓存同步策略（Cache Synchronization Strategy）：当多个节点需要共享同一份数据时，可以使用缓存同步策略来确保数据的一致性。
JetCache 支持多种同步策略，如乐观锁、悲观锁等。
以上是 JetCache 的一些常见缓存策略，根据实际需求选择合适的策略可以提高应用程序的性能和可靠性。
8种缓存框架介绍
8种缓存框架介绍缓存框架是一种用于存储和管理缓存数据的软件工具或库。
它们用于提高应用程序的性能，减少数据库或其他远程资源的访问次数。
在本文中，我们将介绍8种流行的缓存框架，包括Redis、Memcached、Ehcache、Guava Cache、Caffeine、Hazelcast、Infinispan和Apache Geode。
1. Redis： Redis是一个基于内存的缓存框架，提供了丰富的数据结构和灵活的功能，包括缓存、消息队列和数据持久化。
Redis的性能出色，并且具有高可用性和扩展性。
2. Memcached： Memcached是另一个流行的基于内存的缓存框架，广泛用于提高Web应用程序的性能。
它具有简单的架构和易于使用的API。
Memcached可以在多台服务器上进行水平扩展，以提供更高的负载能力。
3. Ehcache： Ehcache是一个Java缓存框架，可以用于将缓存添加到应用程序中。
它具有简单易用的API，并提供了多种缓存策略，如LRU （最近最少使用）和FIFO（先进先出）。
Ehcache还支持磁盘持久化和分布式缓存。
4. Guava Cache： Guava Cache是Google开发的一个轻量级缓存库，可以在本地JVM中实现缓存功能。
它具有内存敏感的淘汰策略和异步加载机制，可以优化资源利用和应用程序响应时间。
5. Caffeine： Caffeine是另一个基于本地内存的缓存库，由Google开发。
它被设计为高性能、无锁的缓存框架，并且具有比Guava Cache更高的吞吐量和更低的延迟。
6. Hazelcast： Hazelcast是一个分布式缓存框架和数据网格，可以在多个服务器上共享缓存数据。
它提供了分布式数据结构和分布式计算功能，并支持高可用性和容错性。
7. Infinispan： Infinispan是另一个开源的分布式缓存框架，用于构建高性能和高可靠性的应用程序。
常见缓存方案
（1）定义：CDN缓存通过内容分发网络，将数据缓存在离用户较近的节点，提高用户访问速度。
（2）特点：加速访问速度，降低源站压力，但缓存策略相对固定。
（3）适用场景：适用于有大量静态资源的网站，如新闻、图片、视频等。
4.内存缓存
（1）定义：内存缓存将数据存储在服务器内存中，实现高速读写。
（2）特点：读取速度快，但容量有限，成本较高。
（3）适用场景：适用于对性能要求极高的场景，如高频交易、即时通信等。
三、缓存方案制定
1.需求分析
（1）分析业务场景，确定缓存类型、容量及性能需求。
（2）评估系统现有架构，确定缓存策略和部署方式。
2.技术选型
（1）根据需求分析，选择合适的缓存技术。
（2）考虑企业现有技术体系，选择易于集成和运维的缓存方案。
（2）特点：响应速度快，减轻服务器负载，但缓存数据更新可能不及时。
（3）适用场景：适用于对实时性要求不高的数据，如静态资源、常用配置等。
2.分布式缓存
（1）定义：分布式缓存将数据分散存储在多个节点上，实现数据的快速访问和负载均衡。
（2）特点：可扩展性强，提高系统吞吐量，但部署和维护复杂。
（3）适用场景：适用于大型系统，对性能、容量和可靠性有较高要求的场景。
四、总结
本文从缓存方案类型、特点、制定等方面进行了详细阐述，为企业提供了一套科学、合理的缓存解决方案。在实际应用中，企业应根据自身业务需求，灵活选择和调整缓存方案，以提高系统性能，降低成本，为用户提供优质服务。
注意事项：本方案仅供参考，具体实施需结合企业实际情况进行调整。在实施过程中，请确保遵循我国相关法律法规，保障数据安全。
3.制定缓存策略
（1）根据业务特点，制定合理的缓存更新策略。
Java中的分布式缓存框架有哪些
Java中的分布式缓存框架有哪些随着互联网应用的快速发展，分布式缓存已经成为了提高系统性能和扩展性的关键技术之一。
在Java开发领域，也涌现了许多优秀的分布式缓存框架。
本文将介绍几个Java中常用的分布式缓存框架，并分析它们的特点和适用场景。
一、EhcacheEhcache是一个开源的Java缓存框架，被广泛应用于各种Java应用中。
它提供了基于内存和磁盘的缓存机制，支持分布式部署，能够满足大规模应用的缓存需求。
Ehcache具有轻量级、易于使用和快速的特点，适合用于小型和中型的应用系统。
二、RedisRedis是一种高性能的内存数据存储系统，支持多种数据结构，可以用作分布式缓存的解决方案。
Redis提供了持久化和复制机制，可以实现高可用性和数据持久化。
同时，Redis还具有丰富的功能，如发布订阅、事务管理等，使得它不仅可以作为缓存系统，还可以用于其他用途，如消息队列等。
Redis适用于各种规模的应用系统。
三、MemcachedMemcached是一个简单的高性能分布式内存对象缓存系统。
它使用键值对的方式存储数据，提供了多种API，支持分布式部署。
Memcached具有高速的读写性能和可扩展性，通常被用于缓存数据库查询结果、页面内容等。
它适用于大规模应用和高并发场景，但需要注意的是，Memcached不提供数据持久化功能。
四、HazelcastHazelcast是一个基于Java的开源分布式缓存框架，它提供了分布式数据结构和集群管理功能。
Hazelcast采用了集中式架构，能够实现多节点之间的数据共享和同步。
它具有简单易用的特点，并提供了多种数据结构和并发算法的支持。
Hazelcast适用于构建复杂的分布式应用系统。
五、CaffeineCaffeine是一个在Java中最受欢迎的缓存库之一，它提供了高性能、无锁的内存缓存解决方案。
Caffeine采用了分片策略来管理缓存对象，提供了各种缓存策略和配置选项，可以根据实际需求进行灵活配置。
最全面的缓存架构设计（全是干货）
最全面的缓存架构设计（全是干货）1：缓存技术和框架的重要性互联网的一些高并发，高性能的项目和系统中，缓存技术是起着功不可没的作用。
缓存不仅仅是key-value的简单存取，它在具体的业务场景中，还是很复杂的，需要很强的架构设计能力。
我曾经就遇到过因为缓存架构设计不到位，导致了系统崩溃的案例。
2：缓存的技术方案分类1）是做实时性比较高的那块数据，比如说库存，销量之类的这种数据，我们采取的实时的缓存数据库双写的技术方案，双写一致性保障的方案。
2）是做实时性要求不高的数据，比如说商品的基本信息，等等，我们采取的是三级缓存架构的技术方案，就是说由一个专门的数据生产的服务，去获取整个商品详情页需要的各种数据，经过处理后，将数据放入各级缓存中。
3：高并发以及高可用的复杂系统中的缓存架构都有哪些东西1）在大型的缓存架构中，redis是最最基础的一层。
高并发，缓存架构中除了redis，还有其他的组成部分，但是redis至关重要。
•如果你的数据量不大（10G以内），单master就可以。
redis持久化备份方案容灾方案 replication（主从读写分离） sentinal（哨兵集群，3个节点，高可用性）•如果你的数据量很大（1T ），采用redis cluster。
多master分布式存储数据，水平扩容,自动进行master -> slave的主备切换。
2）最经典的缓存数据库读写的模式，cache aside pattern。
读的时候，先读缓存，缓存没有的话，那么就读数据库。
更新缓存分以下两种方式：•数据发生变化时，先更新缓存，然后再更新数据库。
这种适用于缓存的值相对简单，和数据库的值一一对应，这样更新比较快。
•数据发生变化时，先删除缓存，然后再更新数据库，读数据的时候再设置缓存。
这种适用于缓存的值比较复杂的场景。
比如可能更新了某个表的一个字段，然后其对应的缓存，是需要查询另外两个表的数据，并进行运算，才能计算出缓存最新的值的。
Java中的缓存技术
Java中的缓存技术缓存技术在软件开发中起着至关重要的作用。
它可以提高系统性能、降低对底层资源的访问频率，从而减轻服务器负载并改善用户体验。
在Java开发中，有许多可供选择的缓存技术。
本文将介绍几种常见的Java缓存技术，以及它们的应用场景和原理。
一、内存缓存内存缓存是最常见的缓存技术之一，它将数据保存在内存中，以提高读取速度。
在Java中，可以使用集合框架中的Map接口的实现类来实现内存缓存，如HashMap、ConcurrentHashMap等。
这些类提供了快速的Key-Value存储，通过Key快速查找对应的Value，以实现快速访问缓存数据。
内存缓存适用于数据读取频繁但不经常更新的场景，例如字典数据、配置信息等。
需要注意的是，内存缓存的容量是有限的，当缓存数据超过容量限制时，需要采取一些策略来处理，如LRU（最近最少使用）算法将最久未访问的数据移出缓存。
二、分布式缓存分布式缓存是一种将数据存储在多台服务器节点上的缓存技术。
Java中有多种分布式缓存框架可供选择，如Redis、Memcached等。
这些框架提供了高性能、可扩展的分布式缓存服务，可以在集群中存储大量的数据，并提供分布式缓存的管理和查询接口。
分布式缓存适用于需要同时服务大量客户端并具有高并发读写需求的场景，例如电商网站的商品信息、社交网络的用户数据等。
通过将数据存储在多台服务器上，可以提高系统的可用性和扩展性。
三、页面缓存页面缓存是将网页内容保存在缓存中，以减少对数据库或后端服务的访问频率，从而提高页面的加载速度。
在Java中，可以通过使用Web服务器或反向代理服务器的缓存功能，例如Nginx、Varnish等，来实现页面缓存。
页面缓存适用于内容相对静态或者不经常变化的场景，例如新闻网站的文章、博客网站的页面等。
通过将网页内容保存在缓存中，可以避免每次请求都重新生成页面，大大提高响应速度和系统的并发能力。
四、数据库缓存数据库缓存是将数据库查询结果保存在缓存中，以减少对数据库的频繁查询，提高系统的响应速度和并发能力。
缓存面试题目及答案
缓存面试题目及答案1. 介绍什么是缓存？缓存是一种用于存储临时数据的技术，目的是提高访问数据的速度和效率。
缓存将常用的数据存储在高速存储器（如内存）中，以便下次访问时能够更快地获取数据。
2. 请解释一下缓存的工作原理。
当应用程序请求访问某些数据时，系统首先会检查缓存中是否已经存储了需要访问的数据。
如果缓存中存在该数据，系统会直接从缓存中获取数据并返回给应用程序，从而避免了对原始数据源的访问。
如果缓存中不存在该数据，系统会从原始数据源获取数据，并将数据存储在缓存中，供以后的访问使用。
3. 缓存有哪些常见的应用场景？缓存常见的应用场景包括：- 数据库查询缓存：将频繁访问的数据库查询结果缓存起来，避免频繁访问数据库。
- 网络请求缓存：将网络请求的响应数据缓存起来，提高后续相同请求的响应速度。
- 图片缓存：将网络上下载的图片缓存起来，避免重复下载。
- HTML页面缓存：将生成的动态页面缓存起来，提高页面访问速度。
- 浏览器缓存：浏览器将经常访问的网页、图片等资源缓存在本地硬盘中，提高浏览器的加载速度。
4. 请列举一些常见的缓存策略。
- FIFO（First-In-First-Out）：先进先出策略，即最早进入缓存的数据最先被删除。
- LRU（Least Recently Used）：最近最少使用策略，即最长时间未被访问的数据最先被删除。
- LFU（Least Frequently Used）：最不经常使用策略，即最少被访问的数据最先被删除。
- ARC（Adaptive Replacement Cache）：自适应替换缓存策略，根据最近的访问模式进行动态调整，适应不同访问模式的数据需求。
- Write-Through：数据写入缓存的同时也写入原始数据源，保证数据的一致性。
- Write-Back：数据写入缓存后，只有在缓存被替换或者缓存数据被使用时才将修改的数据写入原始数据源，提高写入性能。
5. 在使用缓存的过程中，可能会出现哪些问题？- 缓存命中率低：如果缓存的数据并不是经常访问的数据，或者缓存的大小不合适，可能导致缓存命中率低，无法发挥缓存的性能优势。
cache工作原理
cache工作原理缓存（Cache）是计算机系统中的一种高速存储器，用于暂时存储频繁访问的数据，以提高数据访问速度。
缓存工作原理是通过预先将数据存储在挨近CPU的高速缓存中，减少对主存储器的访问次数，从而提高计算机系统的整体性能。
本文将详细介绍缓存的工作原理和相关概念。
一、缓存层次结构计算机系统中的缓存通常按照层次结构组织，常见的层次结构包括L1缓存、L2缓存和L3缓存。
L1缓存是离CPU最近的缓存，速度最快，容量最小；L2缓存位于L1缓存和主存之间，速度次于L1缓存，容量较大；L3缓存位于L2缓存和主存之间，速度最慢，容量最大。
不同层次的缓存之间通过缓存一致性协议保持数据的一致性。
二、缓存工作原理当CPU需要访问数据时，首先会在L1缓存中查找，如果找到了需要的数据，则直接返回给CPU；如果没有找到，则继续在L2缓存中查找；如果还没有找到，则继续在L3缓存中查找；如果最终在L3缓存中也没有找到，则需要从主存中读取数据，并将数据存储到L3、L2和L1缓存中，以供后续访问使用。
当CPU对数据进行写操作时，会首先将数据写入到L1缓存中，并通过缓存一致性协议将数据写回到L2和L3缓存，最终写回到主存。
三、缓存替换策略由于缓存容量有限，当缓存中的数据已满时，需要替换掉一部份数据来为新的数据腾出空间。
常见的缓存替换策略有最近至少使用（LRU）、先进先出（FIFO）和随机替换等。
LRU替换策略是根据数据的访问时间来进行替换，最近至少被使用的数据会被替换掉；FIFO替换策略是按照数据进入缓存的顺序进行替换，最早进入缓存的数据会被替换掉；随机替换策略是随机选择一个数据进行替换。
四、缓存一致性由于缓存的存在，可能导致多个缓存副本中的数据不一致。
为了保证数据的一致性，需要使用缓存一致性协议。
常见的缓存一致性协议有MESI协议和MOESI协议。
MESI协议将缓存的状态分为四种：修改（Modified）、独占（Exclusive）、共享（Shared）和无效（Invalid）。
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8种流行的java缓存框架介绍
OSCache
OSCache是个一个广泛采用的高性能的J2EE缓存框架，OSCache能用于任何Java应用程序的普通的缓存解决方案。
OSCache有以下特点：缓存任何对象，你可以不受限制的缓存部分jsp页面或HTTP请求，任何java对象都可以缓存。
拥有全面的API--OSCache API给你全面的程序来控制所有的OSCache特性。
永久缓存--缓存能随意的写入硬盘，因此允许昂贵的创建(expensive-to-create)数据来保持缓存，甚至能让应用重启。
支持集群--集群缓存数据能被单个的进行参数配置，不需要修改代码。
缓存记录的过期--你可以有最大限度的控制缓存对象的过期，包括可插入式的刷新策略(如果默认性能不需要时)。
Java Caching system
JSC(Java Caching system)是一个用分布式的缓存系统，是基于服务器的java应用程序。
它是通过提供管理各种动态缓存数据来加速动态web应用。
JCS和其他缓存系统一样，也是一个用于高速读取，低速写入的应用程序。
动态内容和报表系统能够获得更好的性能。
如果一个网站，有重复的网站结构，使用间歇性更新方式的数据库(而不是连续不断的更新数据库)，被重复搜索出相同结果的，就能够通过执行缓存方式改进其性能和伸缩性。
EHCache
EHCache 是一个纯java的在进程中的缓存，它具有以下特性：快速，简单，为Hibernate2.1充当可插入的缓存，最小的依赖性，全面的文档和测试。
JCache
JCache是个开源程序，正在努力成为JSR-107开源规范，JSR-107规范已经很多年没改变了。
这个版本仍然是构建在最初的功能定义上。
ShiftOne
ShiftOne Java Object Cache是一个执行一系列严格的对象缓存策略的Java lib，就像一个轻量级的配置缓存工作状态的框架。
SwarmCache
SwarmCache是一个简单且有效的分布式缓存，它使用IP multicast与同一个局域网的其他主机进行通讯，是特别为集群和数据驱动web应用程序而设计的。
SwarmCache能够让典型的读操作大大超过写操作的这类应用提供更好的性能支持。
SwarmCache使用JavaGroups 来管理从属关系和分布式缓存的通讯。
TreeCache / JBossCache
JBossCache是一个复制的事务处理缓存，它允许你缓存企业级应用数据来更好的改善性能。
缓存数据被自动复制，让你轻松进行JBoss服务器之间的集群工作。
JBossCache能够通过JBoss应用服务或其他J2EE容器来运行一个MBean服务，当然，它也能独立运行。
JBossCache包括两个模块：TreeCache和TreeCacheAOP。
TreeCache --是一个树形结构复制的事务处理缓存。
TreeCacheAOP --是一个“面向对象”缓存，它使用AOP来动态管理POJO(Plain Old Java Objects) 注：AOP是OOP的延续，是Aspect Oriented Programming的缩写，意思是面向方面编程。
WhirlyCache
Whirlycache是一个快速的、可配置的、存在于内存中的对象的缓存。
它能够通过缓存对象来加快网站或应用程序的速度，否则就必须通过查询数据库或其他代价较高的处理程序来建立。