設計一個緩存java
session最好少用，一般系統都用session來存儲用戶信息，session用多了對系統開銷不好，緩存也盡量少用，要用的話都用在基本不會改變的數據上，不然會影響系統，如果經常改變的量，用了緩存，如：一個程序在用緩存中的數據，而另一個程序卻在修改緩存的數據，那邊程序就會出現不符合的數據了，如果回答對你有幫助，請把分給我吧，謝謝
㈡ Java高級編程微服務為什麼要設計緩存
在高並發場景下，需要通過緩存來減少資料庫的壓力，使得大量的訪問進來能夠命中緩存，只有少量的需要到資料庫層。由於緩存基於內存，可支持的並發量遠遠大於基於硬碟的資料庫。所以對於高並發設計，緩存的設計是必不可少的一環 。
㈢ 使用java實現以個簡單的緩存機制
你這個分數太少了吧，程序到是有，不過給你有點可惜
CacheMgr.java
import java.util.*;
import cn.javass.framework.cache.vo.CacheConfModel;
public class CacheMgr {
private static Map cacheMap = new HashMap();
private static Map cacheConfMap = new HashMap();
private CacheMgr(){
}
private static CacheMgr cm = null;
public static CacheMgr getInstance(){
if(cm==null){
cm = new CacheMgr();
Thread t = new ClearCache();
t.start();
}
return cm;
}
/**
* 增加緩存
* @param key
* @param value
* @param ccm 緩存對象
* @return
*/
public boolean addCache(Object key,Object value,CacheConfModel ccm){
boolean flag = false;
cacheMap.put(key, value);
cacheConfMap.put(key, ccm);
System.out.println("now addcache=="+cacheMap.size());
return true;
}
/**
* 刪除緩存
* @param key
* @return
*/
public boolean removeCache(Object key){
cacheMap.remove(key);
cacheConfMap.remove(key);
System.out.println("now removeCache=="+cacheMap.size());
return true;
}
/**
* 清除緩存的類
* @author wanglj
* 繼承Thread線程類
*/
private static class ClearCache extends Thread{
public void run(){
while(true){
Set tempSet = new HashSet();
Set set = cacheConfMap.keySet();
Iterator it = set.iterator();
while(it.hasNext()){
Object key = it.next();
CacheConfModel ccm = (CacheConfModel)cacheConfMap.get(key);
//比較是否需要清除
if(!ccm.isForever()){
if((new Date().getTime()-ccm.getBeginTime())>= ccm.getDurableTime()*60*1000){
//可以清除，先記錄下來
tempSet.add(key);
}
}
}
//真正清除
Iterator tempIt = tempSet.iterator();
while(tempIt.hasNext()){
Object key = tempIt.next();
cacheMap.remove(key);
cacheConfMap.remove(key);
}
System.out.println("now thread================>"+cacheMap.size());
//休息
try {
Thread.sleep(60*1000L);
} catch (InterruptedException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
}
}
}
}
CacheConfModel.java
public class CacheConfModel implements java.io.Serializable{
private long beginTime;
private boolean isForever = false;
private int rableTime;
public long getBeginTime() {
return beginTime;
}
public void setBeginTime(long beginTime) {
this.beginTime = beginTime;
}
public boolean isForever() {
return isForever;
}
public void setForever(boolean isForever) {
this.isForever = isForever;
}
public int getDurableTime() {
return rableTime;
}
public void setDurableTime(int rableTime) {
this.rableTime = rableTime;
}
}
順便說一句，緩存的管理不是靠時間久來計算的，是靠最大不活動間隔計算的，你的設計思想有問題
㈣ 如何使用bloomfilter構建大型Java緩存系統
在如今的軟體當中，緩存是解決很多問題的一個關鍵概念。你的應用可能會進行CPU密集型運算。你當然不想讓這些運算一邊又一邊的重復執行，相反，你可以只執行一次， 把這個結果放在內存中作為緩存。有時系統的瓶頸在I/O操作上，比如你不想重復的查詢資料庫，你想把結果緩存起來，只在數據發生變化時才去數據查詢來更新緩存。
與上面的情況類似，有些場合下我們需要進行快速的查找來決定如何處理新來的請求。例如，考慮下面這種情況，你需要確認一個URL是否指向一個惡意網站，這種需求可能會有很多。如果我們把所有惡意網站的URL緩存起來，那麼會佔用很大的空間。或者另一種情況，需要確認用戶輸入的字元串是包含了美國的地名。像「華盛頓的博物館」——在這個字元串中，華盛頓是美國的一個地名。我們應該把美國所有的地名保存在內存中然後再查詢嗎？那樣的話緩存會有多大？是否能在不使用資料庫的前提下來高效地完成？
這就是為什麼我們要跨越基本的數據結構map，在更高級的數據結構像布隆過濾器（bloomfilter）中來尋找答案。你可以把布隆過濾器看做Java中的集合（collection），你可以往它裡面添加元素，查詢某個元素是否存在（就像一個HashSet）。如果布隆過濾器說沒有這個元素，那麼可以肯定不含有這個元素，但是如果布隆過濾器說有某個元素，那麼這個結果可能是錯誤的。如果我們在設計布隆過濾器時足夠細心，我們可以把這種出錯的概率控制在可接受范圍內。
解釋
布隆過濾器被設計為一個具有N的元素的位數組A（bit array），初始時所有的位都置為0.
添加元素
要添加一個元素，我們需要提供k個哈希函數。每個函數都能返回一個值，這個值必須能夠作為位數組的索引（可以通過對數組長度進行取模得到）。然後，我們把位數組在這個索引處的值設為1。例如，第一個哈希函數作用於元素I上，返回x。類似的，第二個第三個哈希函數返回y與z，那麼：
A[x]=A[y]=A[z] = 1
查找元素
查找的過程與上面的過程類似，元素將會被會被不同的哈希函數處理三次，每個哈希函數都返回一個作為位數組索引值的整數，然後我們檢測位數組在x、y與z處的值是否為1。如果有一處不為1，那麼就說明這個元素沒有被添加到這個布隆過濾器中。如果都為1，就說明這個元素在布隆過濾器裡面。當然，會有一定誤判的概率。
演算法優化
通過上面的解釋我們可以知道，如果想設計出一個好的布隆過濾器，我們必須遵循以下准則：
好的哈希函數能夠盡可能的返回寬范圍的哈希值。
位數組的大小（用m表示）非常重要：如果太小，那麼所有的位很快就都會被賦值為1，這樣就增加了誤判的幾率。
哈希函數的個數（用k表示）對索引值的均勻分配也很重要。
計算m的公式如下：
m = - nlog p / (log2)^2;
這里p為可接受的誤判率。
計算k的公式如下：
k = m/n log(2) ;
這里k=哈希函數個數，m=位數組個數，n=待檢測元素的個數（後面會用到這幾個字母）。
哈希演算法
哈希演算法是影響布隆過濾器性能的地方。我們需要選擇一個效率高但不耗時的哈希函數，在論文《更少的哈希函數，相同的性能指標：構造一個更好的布隆過濾器》中，討論了如何選用2個哈希函數來模擬k個哈希函數。首先，我們需要計算兩個哈希函數h1(x)與h2(x)。然後，我們可以用這兩個哈希函數來模仿產生k個哈希函數的效果：
gi(x) = h1(x) + ih2(x);
這里i的取值范圍是1到k的整數。
Google guava類庫使用這個技巧實現了一個布隆過濾器，哈希演算法的主要邏輯如下：
long hash64 = …; //calculate a 64 bit hash function
//split it in two halves of 32 bit hash values
int hash1 = (int) hash64;
int hash2 = (int) (hash64 >>> 32);
//Generate k different hash functions with a simple loop
for (int i = 1; i <= numHashFunctions; i++) {
int nextHash = hash1 + i * hash2;
}
應用
從數學公式中，我們可以很明顯的知道使用布隆過濾器來解決問題。但是，我們需要很好地理解布隆過濾器所能解決問題的領域。像我們可以使用布隆過濾器來存放美國的所有城市，因為城市的數量是可以大概確定的，所以我們可以確定n（待檢測元素的個數）的值。根據需求來修改p（誤判概率）的值，在這種情況下，我們能夠設計出一個查詢耗時少，內存使用率高的緩存機制。
實現
Google Guava類庫有一個實現，查看這個類的構造函數，在這裡面需要設置待檢測元素的個數與誤判率。
import com.google.common.hash.BloomFilter;
import com.google.common.hash.Funnels;
//Create Bloomfilter
int expectedInsertions = ….;
double fpp = 0.03; // desired false positive probability
BloomFilter<CharSequence> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.stringFunnel(Charse
㈤ java如行創建一個可緩存線程池
packagetest;
importjava.util.concurrent.ExecutorService;
importjava.util.concurrent.Executors;
{
publicstaticvoidmain(String[]args){
=Executors.newCachedThreadPool();
for(inti=0;i<10;i++){
finalintindex=i;
try{
Thread.sleep(index*1000);
}catch(InterruptedExceptione){
e.printStackTrace();
}
cachedThreadPool.execute(newRunnable(){
publicvoidrun(){
System.out.println(index);
}
});
}
}
}
線程池為無限大，當執行第二個任務時第一個任務已經完成，會復用執行第一個任務的線程，而不用每次新建線程。
㈥ java 緩存機制 實現的原理
簡單來說，就是將數據在內存裡面保存著，下次需要，從內存某個位置獲取，而不是從源位置獲取
㈦ 如何用java實現緩存
java有自己的緩存輸入輸出類，比如 InputStream,FileOutputStram等 具體可以查看API，
要想自己實現的話，很簡單，設置一個足夠大的位元組數組就可以了，把需要的東西放進去，就是個緩存。
㈧ ehcache java 對象緩存怎麼實現
Java EE和應用緩存
為普通緩存場景和模式提供高質量的實現。
阻塞緩存：它的機制避免了復制進程並發操作的問題。
SelfPopulatingCache在緩存一些開銷昂貴操作時顯得特別有用，它是一種針對讀優化的緩存。它不需要調用者知道緩存元素怎樣被返回，也支持在不阻塞讀的情況下刷新緩存條目。
CachingFilter：一個抽象、可擴展的cache filter。
SimplePageCachingFilter：用於緩存基於request URI和Query String的頁面。它可以根據HTTP request header的值來選擇採用或者不採用gzip壓縮方式將頁面發到瀏覽器端。你可以用它來緩存整個Servlet頁面，無論你採用的是JSP、velocity，或者其他的頁面渲染技術。
：緩存頁面片段，基於request URI和Query String。在JSP中使用jsp:include標簽包含。
已經使用Orion和Tomcat測試過，兼容Servlet 2.3、Servlet 2.4規范。
Cacheable命令：這是一種老的命令行模式，支持非同步行為、容錯。
兼容Hibernate，兼容Google App Engine。
基於JTA的事務支持，支持事務資源管理，二階段提交和回滾，以及本地事務。
㈨ 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。