java本地緩存框架
但使用緩存，不可避免的就需要對緩存進行更新。最近在做一個項目的時候，發現多個老系統里採用了一種不安全的更新方案，該方案的主要思路如下：Java代碼 /** 本地緩存 */ private List configs = null; /** 本地緩存的上次更新時間 */ private long lastUpdateTime = 0; public List queryInterfaceList() { long currentTime = System.currentTimeMillis(); //判斷本次緩存是否過期，過期則重新調用webservice查詢數據，並更新緩存 if (currentTime - lastUpdateTime > 60000) { InterfaceManageResult result = interfaceManageFacade.queryAllInterfaceList(); if (null != result && result.isSuccess()) { configs = result.getInterfaceConfigList(); } lastUpdateTime = currentTime; } if (!CollectionUtils.isEmpty(configs)) { return configs; } //本地緩存為空，則重新調用webservice查詢數據，並更新緩存 InterfaceManageResult result = interfaceManageFacade.queryAllInterfaceList(); if (null == result || !result.isSuccess()) { return null; } configs = result.getInterfaceConfigList(); return configs; } 當外部請求訪問緩存數據時：如果緩存已經過期（當前時間-緩存的上次更新時間超過緩存的有效期），則重新調用webservice訪問服務端查詢數據，然後更新緩存。如果緩存未過期，但緩存為空，則重新調用webservice訪問服務端查詢數據，然後更新緩存。仔細分析一下，該方案存在以下幾處安全隱患：如果某一時刻緩存過期，此時剛好有大量的請求並發訪問緩存數據，則會給服務端造成很大的壓力，有多少個並發請求，就會並發向服務端發起多少次webservice請求緩存第一次初始化前，如果有大量的請求並發訪問緩存數據，同樣會給服務端早晨很大的壓力。 即在某些時間點，會給服務端帶來峰值抖動，其實，造成該隱患的根本原因在於：緩存的更新時機是由外部請求直接觸發的。
② Java本地緩存有哪些
下面給你介紹幾個常見的java緩存框架：
1、OSCache
OSCache是個一個廣泛採用的高性能的J2EE緩存框架，OSCache能用於任何Java應用程序的普通的緩存解決方案。
OSCache有以下特點：
緩存任何對象，你可以不受限制的緩存部分jsp頁面或HTTP請求，任何java對象都可以緩存。
擁有全面的API--OSCache API給你全面的程序來控制所有的OSCache特性。
永久緩存--緩存能隨意的寫入硬碟，因此允許昂貴的創建（expensive-to-create）數據來保持緩存，甚至能讓應用重啟。
支持集群--集群緩存數據能被單個的進行參數配置，不需要修改代碼。
緩存記錄的過期--你可以有最大限度的控制緩存對象的過期，包括可插入式的刷新策略（如果默認性能不需要時）。
2、Java Caching System
JSC(Java Caching System)是一個用分布式的緩存系統，是基於伺服器的java應用程序。它是通過提供管理各種動態緩存數據來加速動態web應用。
JCS和其他緩存系統一樣，也是一個用於高速讀取，低速寫入的應用程序。
動態內容和報表系統能夠獲得更好的性能。
如果一個網站，有重復的網站結構，使用間歇性更新方式的資料庫（而不是連續不斷的更新資料庫），被重復搜索出相同結果的，就能夠通過執行緩存方式改進其性能和伸縮性。
3、EHCache
EHCache 是一個純java的在進程中的緩存，它具有以下特性：快速，簡單，為Hibernate2.1充當可插入的緩存，最小的依賴性，全面的文檔和測試。
4、JCache
JCache是個開源程序，正在努力成為JSR-107開源規范，JSR-107規范已經很多年沒改變了。這個版本仍然是構建在最初的功能定義上。
5、ShiftOne
ShiftOne Java Object Cache是一個執行一系列嚴格的對象緩存策略的Java lib，就像一個輕量級的配置緩存工作狀態的框架。
6、SwarmCache
SwarmCache是一個簡單且有效的分布式緩存，它使用IP multicast與同一個區域網的其他主機進行通訊，是特別為集群和數據驅動web應用程序而設計的。SwarmCache能夠讓典型的讀操作大大超過寫操作的這類應用提供更好的性能支持。
SwarmCache使用JavaGroups來管理從屬關系和分布式緩存的通訊。
③ 請教java中怎麼緩存大量的數據，比如100w條記錄
小子，解決問題的思路首先就不對，什麼叫JAVA中……JVM虛擬內存一般只有幾百M，為何別人那麼多大型系統都能跑起來？
第一，大量的數據是不會考慮放在JVM內存中；
第二，如果需要緩存大量的dto，動態數據（又稱過程數據）一般用的是redis；如果是靜態，系統啟動時就載入的大量配置，一般考慮放ehcache。
第三，由於redis用的是物理內存，不是JVM內存，一般情況下往redis里丟千萬級別的記錄數基本不影響性能，小小100w條算什麼呢。
④ android rxjava retrofit 怎麼設置本地緩存
android:layout_width="142dp" android:layout_height="36dp" 修改imagebutton上面兩個屬性就可以了
⑤ java 緩存 同步
有以下幾種方式可以實現：
1. 使用共享緩存：memcached 或者 redis。緩存共享，不存在不同步問題！
2. 應用觀察者設計模式。當其中一台伺服器更新緩存時，通知其他伺服器更新緩存。不過需要一個中介者伺服器作為伺服器轉發請求，通知所有其他伺服器端，就像QQ：客戶端——伺服器——客戶端。
3. 應用責任鏈設計模式。首先，讓每一台伺服器彼此相連接，形成一個責任鏈，並讓首尾節點相連，即：形成一個環。當一台伺服器接收到請求時，首先檢查本地緩存，如果存在則返回，否則，對本伺服器的下一個節點伺服器進行查找，如果找到則將其信息復制到本伺服器中並返回。如此進行下去，直到滿足一下兩個條件之一： 查找到相匹配的內容，或者已經遍歷整個環沒有找到。
結論：第一種方式存儲的數據量少，無冗餘，易操作，效率較高；第二、三種方式每台伺服器都存儲了相同的內容，容易造成數據臟讀或臟寫，而且執行效率比較低。
以上希望對你有幫助！
⑥ java 線程什麼時候會從主內存刷新本地緩存
你的4個變數一旦聲明會自動在內存中創建。
jvm也沒有你說的緩存，高速緩存這些東西，全部放在堆內存中。
堆內存中的東西在GC的時候會移動
⑦ java中如何將file緩存化,然後寫入本地
File file = new File("F:\\私人地帶\\寬頻賬號.txt");
try {
FileInputStream fs = new FileInputStream(file);
BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(fs,"GBK"));
String subStr = "";
File toFile = new File("F:\\dd.txt");
if(toFile.exists()) toFile.delete();
toFile.createNewFile();
BufferedWriter bw = new BufferedWriter(new FileWriter(toFile));
while(null != (subStr = br.readLine())){
System.out.println(subStr);
bw.write(subStr);
}
bw.close();
} catch (FileNotFoundException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
} catch (IOException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
⑧ java框架有哪些常用框架
十大常用框架：
一、SpringMVC
二、Spring
三、Mybatis
四、Dubbo
五、Maven
六、RabbitMQ
七、Log4j
八、Ehcache
九、Redis
十、Shiro
⑨ 如何安全的更新java本地緩存
java安全的更新本地緩存的方式如下：
當外部請求訪問緩存數據時：如果緩存已經過期（當前時間-緩存的上次更新時間超過緩存的有效期），則重新調用webservice訪問服務端查詢數據，然後更新緩存。如果緩存未過期，但緩存為空，則重新調用webservice訪問服務端查詢數據，然後更新緩存。
/** 本地緩存 */
private List<InterfaceConfig> configs = null;
/** 本地緩存的上次更新時間 */
private long lastUpdateTime = 0;
public List<InterfaceConfig> queryInterfaceList() {
long currentTime = System.currentTimeMillis();
//判斷本次緩存是否過期，過期則重新調用webservice查詢數據，並更新緩存
if (currentTime - lastUpdateTime > 60000) {
InterfaceManageResult result = interfaceManageFacade.queryAllInterfaceList();
if (null != result && result.isSuccess()) {
configs = result.getInterfaceConfigList();
}
lastUpdateTime = currentTime;
}
if (!CollectionUtils.isEmpty(configs)) {
return configs;
}
//本地緩存為空，則重新調用webservice查詢數據，並更新緩存
InterfaceManageResult result = interfaceManageFacade.queryAllInterfaceList();
if (null == result || !result.isSuccess()) {
return null;
}
configs = result.getInterfaceConfigList();
return configs;
}
⑩ java web開發緩存方案，ehcache和redis哪個更好
這里就不再逐個討論了，我將會在一個實際應用程序開發場景中介紹其中的一些。使用Redis作為一個緩存解決方案我之前提到過，Redis可輕易地用作一個緩存解決方案，碰巧我現在正好需要這樣一個！在該應用程序示例中，我將Redis集成到我基於定位的移動Web服務中，稱之為Magnus。如果您沒有關注本系列，那麼我會先使用Play框架實現Magnus，從那時起我就已經在各種實現中開發和重構它了。Magnus是一個簡單服務，可以通過HTTPPUT請求使用JSON文檔。這些文檔描述了特定帳號的位置，表示持有移動設備的人。現在，我想要將緩存集成到Magnus，也就是說我想要通過將不常更改的數據存儲在內存中以減少I/O流量。Magnus緩存！在清單5中的第一步中，可以通過get調用了解新引入的帳戶名稱（一個鍵）是否為REdis中的一個鍵。get調用可以將帳戶ID作為一個值返回，或者將返回null。如果返回一個值，我將用其作為我的acctId變數。如果返回的是null（表明該帳戶名稱不是Redis中一個鍵），那麼我將在MongoDB查找該帳戶值，並通過set命令將其添加到Redis。這里的優勢是速度：接下來，被請求的帳戶將提交一個位置，這樣我就能夠從Redis中獲取其ID（作為內存緩存），而不是轉到MongoDB並帶來額外讀取I/O成本。清單5.使用Redis作為內存緩存"/location/:account"{put{defjacksonMapper=newObjectMapper()defjson=jacksonMapper.readValue(request.contentText,Map.class)defformatter=newSimpleDateFormat("dd-MM-yyyyHH:mm")defdt=formatter.parse(json['timestamp'])defres=[:]try{defjedis=pool.getResource()defacctId=jedis.get(request.parameters['account'])if(!acctId){defacct=Account.findByName(request.parameters['account'])jedis.set(request.parameters['account'],acct.id.toString())acctId=acct.id}pool.returnResource(jedis)newLocation(acctId.toString(),dt,json['latitude'].doubleValue(),json['longitude'].doubleValue()).save()res['status']='success'}catch(exp){res['status']="error${exp.message}"}response.json=jacksonMapper.writeValueAsString(res)}}注意，清單5中的aMagnus實現（使用Groovy編寫）仍然使用一個NoSQL實現作為數據模型存儲；它僅僅使用Redis作為一個緩存實現用於查詢數據。因為我的主要帳戶數據位於MongoDB中（事實上，它駐留在MongoHQ.com中），而我的Redis數據存儲在本地運行。在隨後查找帳戶ID時，Magnus速度將顯著提升。可是等等！我為什麼同時需要MongoDB和Redis？難道我就不能單獨使用一個嗎？ORM的Node.js很多項目均提供ORM類映射用於Redis，其中包括一個極富影響力的基於Ruby的備用方案，稱為Ohm。我檢查了該項目基於Java的派生產品（稱為JOhm），但是最終決定使用一個為Node編寫的派生產品。Ohm及其派生項目的妙處在於他們允許您將一個對象模型映射到一個基於Redis的數據結構。因此，您的模型對象是持久性的，同時在大多數情況下其讀取速度也非常之快。有了Nohm，我便能夠使用JavaScript快速重寫我的Magnus應用程序並能立即持久化Location對象。在清單6中，我已定義了一個Location模型，該模型包括3個屬性。（注意，我通過將timestamp設置為一個字元串而不是一個真實的時間戳，從而簡化我的示例。）清單6.Node.js中的RedisORMvarLocation=nohm.model('Location',{properties:{latitude:{type:'float',unique:false,validations:[['notEmpty']]},longitude:{type:'float',unique:false,validations:[['notEmpty']]},timestamp:{type:'string',unique:false,validations:[['notEmpty']]}}});Node的Express框架使NohmLocation對象的使用變得十分簡單。在我的應用程序PUT實現中，我可以捕獲正在進入的JSON值，並通過Nohm的p調用將其導入到一個Location實例。然後我再檢查該示例是否有效，如果有效，我會對其進行持久化。清單7.在Node的Express.js中使用Nohmapp.put('/',function(req,res){res.contentType('json');varlocation=newLocation;location.p("timestamp",req.body.timestamp);location.p("latitude",req.body.latitude);location.p("longitude",req.body.longitude);if(location.valid()){location.save(function(err){if(!err){res.send(JSON.stringify({status:"success"}));}else{res.send(JSON.stringify({status:location.errors}));}});}else{res.send(JSON.stringify({status:location.errors}));}});正如清單7所示，可以輕易地將Redis構建成一個極其快速的內存數據存儲。在一些案例中，它甚至是一個比memcached更好的緩存！結束語Redis對於許多數據存儲場景非常有用，因為它可以將數據持久化到磁碟（還因為它支持一個豐富的數據集），有時候，它是memcached的有力競爭對手。有些情況下，對於您的領域也是很有意義的，您可以使用Redis作為數據模型和隊列的一個備份存儲。Redis客戶端實現幾乎可被移植到任何編程語言中。Redis不是RDMBS的完全替代品，也不是一個重量級存儲，但是和MongoDB一樣擁有豐富的功能。然而，在很多情況下，它可與這些技術共存。