java本地缓存框架
但使用缓存，不可避免的就需要对缓存进行更新。最近在做一个项目的时候，发现多个老系统里采用了一种不安全的更新方案，该方案的主要思路如下：Java代码 /** 本地缓存 */ private List configs = null; /** 本地缓存的上次更新时间 */ private long lastUpdateTime = 0; public List queryInterfaceList() { long currentTime = System.currentTimeMillis(); //判断本次缓存是否过期，过期则重新调用webservice查询数据，并更新缓存 if (currentTime - lastUpdateTime > 60000) { InterfaceManageResult result = interfaceManageFacade.queryAllInterfaceList(); if (null != result && result.isSuccess()) { configs = result.getInterfaceConfigList(); } lastUpdateTime = currentTime; } if (!CollectionUtils.isEmpty(configs)) { return configs; } //本地缓存为空，则重新调用webservice查询数据，并更新缓存 InterfaceManageResult result = interfaceManageFacade.queryAllInterfaceList(); if (null == result || !result.isSuccess()) { return null; } configs = result.getInterfaceConfigList(); return configs; } 当外部请求访问缓存数据时：如果缓存已经过期（当前时间-缓存的上次更新时间超过缓存的有效期），则重新调用webservice访问服务端查询数据，然后更新缓存。如果缓存未过期，但缓存为空，则重新调用webservice访问服务端查询数据，然后更新缓存。仔细分析一下，该方案存在以下几处安全隐患：如果某一时刻缓存过期，此时刚好有大量的请求并发访问缓存数据，则会给服务端造成很大的压力，有多少个并发请求，就会并发向服务端发起多少次webservice请求缓存第一次初始化前，如果有大量的请求并发访问缓存数据，同样会给服务端早晨很大的压力。 即在某些时间点，会给服务端带来峰值抖动，其实，造成该隐患的根本原因在于：缓存的更新时机是由外部请求直接触发的。
② Java本地缓存有哪些
下面给你介绍几个常见的java缓存框架：
1、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）。
2、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。
3、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。
4、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。
5、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。
6、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。
③ 请教java中怎么缓存大量的数据，比如100w条记录
小子，解决问题的思路首先就不对，什么叫JAVA中……JVM虚拟内存一般只有几百M，为何别人那么多大型系统都能跑起来？
第一，大量的数据是不会考虑放在JVM内存中；
第二，如果需要缓存大量的dto，动态数据（又称过程数据）一般用的是redis；如果是静态，系统启动时就加载的大量配置，一般考虑放ehcache。
第三，由于redis用的是物理内存，不是JVM内存，一般情况下往redis里丢千万级别的记录数基本不影响性能，小小100w条算什么呢。
④ android rxjava retrofit 怎么设置本地缓存
android:layout_width="142dp" android:layout_height="36dp" 修改imagebutton上面两个属性就可以了
⑤ java 缓存 同步
有以下几种方式可以实现：
1. 使用共享缓存：memcached 或者 redis。缓存共享，不存在不同步问题！
2. 应用观察者设计模式。当其中一台服务器更新缓存时，通知其他服务器更新缓存。不过需要一个中介者服务器作为服务器转发请求，通知所有其他服务器端，就像QQ：客户端——服务器——客户端。
3. 应用责任链设计模式。首先，让每一台服务器彼此相连接，形成一个责任链，并让首尾节点相连，即：形成一个环。当一台服务器接收到请求时，首先检查本地缓存，如果存在则返回，否则，对本服务器的下一个节点服务器进行查找，如果找到则将其信息复制到本服务器中并返回。如此进行下去，直到满足一下两个条件之一： 查找到相匹配的内容，或者已经遍历整个环没有找到。
结论：第一种方式存储的数据量少，无冗余，易操作，效率较高；第二、三种方式每台服务器都存储了相同的内容，容易造成数据脏读或脏写，而且执行效率比较低。
以上希望对你有帮助！
⑥ java 线程什么时候会从主内存刷新本地缓存
你的4个变量一旦声明会自动在内存中创建。
jvm也没有你说的缓存，高速缓存这些东西，全部放在堆内存中。
堆内存中的东西在GC的时候会移动
⑦ java中如何将file缓存化,然后写入本地
File file = new File("F:\\私人地带\\宽带账号.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本地缓存
java安全的更新本地缓存的方式如下：
当外部请求访问缓存数据时：如果缓存已经过期（当前时间-缓存的上次更新时间超过缓存的有效期），则重新调用webservice访问服务端查询数据，然后更新缓存。如果缓存未过期，但缓存为空，则重新调用webservice访问服务端查询数据，然后更新缓存。
/** 本地缓存 */
private List<InterfaceConfig> configs = null;
/** 本地缓存的上次更新时间 */
private long lastUpdateTime = 0;
public List<InterfaceConfig> queryInterfaceList() {
long currentTime = System.currentTimeMillis();
//判断本次缓存是否过期，过期则重新调用webservice查询数据，并更新缓存
if (currentTime - lastUpdateTime > 60000) {
InterfaceManageResult result = interfaceManageFacade.queryAllInterfaceList();
if (null != result && result.isSuccess()) {
configs = result.getInterfaceConfigList();
}
lastUpdateTime = currentTime;
}
if (!CollectionUtils.isEmpty(configs)) {
return configs;
}
//本地缓存为空，则重新调用webservice查询数据，并更新缓存
InterfaceManageResult result = interfaceManageFacade.queryAllInterfaceList();
if (null == result || !result.isSuccess()) {
return null;
}
configs = result.getInterfaceConfigList();
return configs;
}
⑩ java web开发缓存方案，ehcache和redis哪个更好
这里就不再逐个讨论了，我将会在一个实际应用程序开发场景中介绍其中的一些。使用Redis作为一个缓存解决方案我之前提到过，Redis可轻易地用作一个缓存解决方案，碰巧我现在正好需要这样一个！在该应用程序示例中，我将Redis集成到我基于定位的移动Web服务中，称之为Magnus。如果您没有关注本系列，那么我会先使用Play框架实现Magnus，从那时起我就已经在各种实现中开发和重构它了。Magnus是一个简单服务，可以通过HTTPPUT请求使用JSON文档。这些文档描述了特定帐号的位置，表示持有移动设备的人。现在，我想要将缓存集成到Magnus，也就是说我想要通过将不常更改的数据存储在内存中以减少I/O流量。Magnus缓存！在清单5中的第一步中，可以通过get调用了解新引入的帐户名称（一个键）是否为REdis中的一个键。get调用可以将帐户ID作为一个值返回，或者将返回null。如果返回一个值，我将用其作为我的acctId变量。如果返回的是null（表明该帐户名称不是Redis中一个键），那么我将在MongoDB查找该帐户值，并通过set命令将其添加到Redis。这里的优势是速度：接下来，被请求的帐户将提交一个位置，这样我就能够从Redis中获取其ID（作为内存缓存），而不是转到MongoDB并带来额外读取I/O成本。清单5.使用Redis作为内存缓存"/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，清单5中的aMagnus实现（使用Groovy编写）仍然使用一个NoSQL实现作为数据模型存储；它仅仅使用Redis作为一个缓存实现用于查询数据。因为我的主要帐户数据位于MongoDB中（事实上，它驻留在MongoHQ.com中），而我的Redis数据存储在本地运行。在随后查找帐户ID时，Magnus速度将显着提升。可是等等！我为什么同时需要MongoDB和Redis？难道我就不能单独使用一个吗？ORM的Node.js很多项目均提供ORM类映射用于Redis，其中包括一个极富影响力的基于Ruby的备用方案，称为Ohm。我检查了该项目基于Java的派生产品（称为JOhm），但是最终决定使用一个为Node编写的派生产品。Ohm及其派生项目的妙处在于他们允许您将一个对象模型映射到一个基于Redis的数据结构。因此，您的模型对象是持久性的，同时在大多数情况下其读取速度也非常之快。有了Nohm，我便能够使用JavaScript快速重写我的Magnus应用程序并能立即持久化Location对象。在清单6中，我已定义了一个Location模型，该模型包括3个属性。（注意，我通过将timestamp设置为一个字符串而不是一个真实的时间戳，从而简化我的示例。）清单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对象的使用变得十分简单。在我的应用程序PUT实现中，我可以捕获正在进入的JSON值，并通过Nohm的p调用将其导入到一个Location实例。然后我再检查该示例是否有效，如果有效，我会对其进行持久化。清单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}));}});正如清单7所示，可以轻易地将Redis构建成一个极其快速的内存数据存储。在一些案例中，它甚至是一个比memcached更好的缓存！结束语Redis对于许多数据存储场景非常有用，因为它可以将数据持久化到磁盘（还因为它支持一个丰富的数据集），有时候，它是memcached的有力竞争对手。有些情况下，对于您的领域也是很有意义的，您可以使用Redis作为数据模型和队列的一个备份存储。Redis客户端实现几乎可被移植到任何编程语言中。Redis不是RDMBS的完全替代品，也不是一个重量级存储，但是和MongoDB一样拥有丰富的功能。然而，在很多情况下，它可与这些技术共存。