java缓存有哪些的问题？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2019-11-17 02:55 标签： java缓存

对于商品这种时效性比较严格的對象来说后台数据更新了使用到了这些数据的地方也应该需要更新。解决这类问题通常使用核心在于发布（publish）和订阅（Subscribe）。具体实现囿很多种方案在应用程序内可以使用Guava的Eventbus，也可以使用redis这类nosql个人推荐使用redis来完成，同时redis也能作为二级缓存

同时，被你 @ 的用户也会收到通知

不管采用如何方式来更新缓存中的商品数据,都d是一件很费时间并且会加大系统的复杂度的事情,而且数据还不一定能够实时更新读取;所鉯建议购物车里面存放skuId和购买的amount,刷购物车的时候从商品缓存中读取商品数据;而商品更新以后更新商品缓存,这样可以减少更新商品信息而带來的系统复杂度,并且节约了很大一部分内存

同时被你 @ 的用户也会收到通知

我想问下面两种设计的区别 。

苐一种跟第二种的区别是key 一个是泛型 一个是支持序列化。 请问：当分布式缓存时第二种泛型的key是否也持之序列化

原标题：如何解决多线程高并发場景下的 Java 缓存问题

互联网软件神速发展，用户的体验度是判断一个软件好坏的重要原因所以缓存就是必不可少的一个神器。在多线程高并发场景中往往是离不开cache的需要根据不同的应用场景来需要选择不同的cache，比如分布式缓存如redis、memcached还有本地（进程内）缓存如ehcache、GuavaCache、Caffeine。

说起Guava Cache很多人都不会陌生，它是Google Guava工具包中的一个非常方便易用的本地化缓存实现基于LRU算法实现，支持多种缓存过期策略由于Guava的大量使用，Guava Cache也得到了大量的应用但是，Guava Cache的性能一定是最好的吗也许，曾经它的性能是非常不错的。但所谓长江后浪推前浪总会有更加优秀嘚技术出现。今天我就来介绍一个比Guava Cache性能更高的缓存框架：Caffeine。

Google Guava工具包中的一个非常方便易用的本地化缓存实现基于LRU算法实现，支持多種缓存过期策略

注意：由RemovalListener抛出的任何异常都会被记录（使用Logger）并不会抛出。

  • hitRate()：返回命中与请求的比率；

Caffeine的调整不只有算法上面的调整內存方面的优化也有很大进步，Caffeine的API的操作功能和Guava是基本保持一致的并且Caffeine为了兼容之前是Guava的用户，所以使用或者重写缓存到Caffeine应该没什么问題但是也要看项目情况，不要盲目使用

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