缓存教程

在本文中，我将展示如何扩展KCache以实现称为KarelDB的功能齐全的关系数据库。。此外，我将展示当今如何从现有的开放源代码组件中组装数据库体系结

Redis被称为最快的数据库之一。但是如果删除了一些限制，那么独立实例的速度会变得多快？我们经常听说Redis可能会在受到CPU性能限制之前受限于网络或内存。根据您的设置，它可以是任何这些。 在本文中，我们将讨论如何制作一个几乎使R

volatile字段以确保多个线程始终看到最新值，即使缓存系统或编译器优化正在起作用。从volatile变量读取始终返回此变量的最新写入值。java.uti.concurrent包中的大多数类的方法也具有此属性。通常在内部使用volatile字段。

在软件中，您经常需要检查集合中是否包含某些对象。例如，您可能有一个禁止的Web地址列表。当有人输入新的网址时，您可能要检查它是否属于您的黑名单。或者，也许您有大量已使用的密码，并且想要检查建议的新密码是否属于此泄露密码列表的一部分。解决此问题的标准方法是创建一些键值数据结构。如果您有

本教程学习了如何将Apache Ignite与Spring Boot和Spring Data一起使用来构建高性能的RESTful服务。这是一个嵌入式ApacheTomcat实例的Spring Boot应用程序，通过Spring Data存储库抽象与Apache Ignite集群进行交互，Ap

我们的应用处理许多数据，这些数据的变动速度非常快。我们的主数据库（MySQL）根本无法跟上，因此我们在Redis中存储了很多“当前状态”数据。现在，我们使用JSON对对象进行反序列化并存储整个对象。这导致了几个问题，因此我们将切换为单独存储每个字段。用于管理所有这些字段的代码很快就会

添加@Cacheable可让spring为您创建一些合理的默认值的缓存，但是如果你有多个缓存类型，一个用于本地缓存，一个用于分布式缓存，就不是那么简单了。因此，面对这个问题，我不得不设计一种简单的机制，将某些缓存指定为“分布式”，将某些缓存指定为“本地”。单独使用CompositeC

Spring在缓存方面具有一些不错的功能，并且使用Spring缓存API的抽象非常简单。缓存是一种增强系统性能的机制。它是位于应用程序和持久数据库之间的临时内存。高速缓存存储器存储最近使用的数据项，以尽可能减少数据库命中的次数。Spring框架为不同的缓存提供程序提供了缓存抽

在设计微服务架构时，我们可能会遇到不同的性能问题。像Akka这样的反应性框架提供了一种使微服务更具弹性的方法。但是，在处理耗时的算法或缓慢的依赖系统时，缓存可能是我们的最后手段，尽管它会带来权衡。数据通常已过时，但可提供性能提升。 解决此问题的方法

Redis 6是有史以来改变最大的Redis版本，因此即使稳定，也要小心处理，并在投入生产之前对其进行测试，以进行工作量测试。到目前为止，我们从未发现重大问题，但请务必小心。在收集错误报告时，我们将准备尽快发布Redis 6.0.1。变化如下：除了稳定性之外，RC1和今天之间

Cloudflare的网络高峰时每秒为全球Internet用户处理超过1400万个HTTP请求。我们花了很多时间考虑使用哪些工具来更快，更安全地发出这些请求，但是一种解决方案使所有这些成为可能，关键是如何在全球范围内分发配置。每次用户对其DNS进行更改，添加Worker或对其配置进行

新的Redis版本达到了候选发布状态，并在几个月后将在大多数超市上架。我猜这是迄今为止最“企业”的Redis版本，而且很有趣，因为我花了很多时间来理解“企业”的含义。我认为这是我真正不喜欢的词，但它有一些含义。Redis现在无处不在，并且仍然可以“缩小规模”：您仍然可以下载它，在30

AllocatePrefetch是JVM的分配预取选项。所有Java垃圾收集器都使用称为缓冲分配的技术，通过将所需的分配大小添加到当前分配指针（缓冲位），并检查该分配大小是否超出了分配指针指向的区域限制，以此来执行分配。在并行线程分配的环境中运行时，这会带来一种复杂性。简单地让所有线

Bloom与您的API实现完全无关，并且只需对现有API代码进行最少的更改即可。Bloom使用redis

意图避免昂贵的资源重新获取。资源保留其身份，保存在一些快速访问存储中，并被重新使用以避免再次获取它们。

目的通过在使用后不立即释放资源来避免昂贵的资源重新获取。资源保留其身份，保存在一些快速访问存储器中，并被重新使用以避免再次获取。