缓存同步

现成的分布式K/V缓存已经有很多的实现,最主要的比如redis,memcached.那为什么我们还要自己去实现呢,在我们解决了分布式系统下大量rpc调用导致的高延时后,我们发现很多服务需要大量的访问分布式缓存,由于分布式缓存通常部署在单独的服务器中,在lan中,通常单次网络也需要1ms,一个请求少的可能需要一两次缓存访问,复杂的服务比如委托.出入金.融资等会访问一二十次,即使程序已经优化,但仅访问分布式缓存花费的网络延时占据了整个响应时间的很大一部分比例,而这些需要广泛被访问的数据通常数据量本身

上篇博客中讲到了怎样用拦截器给用EJB发布的WebService添加缓存,这样可以提高WebService的响应效率.可是即使是这样做,还是要经历网络的传输的.于是决定在调用WebService的程序本地也添加EJB方法缓存,如果WebService调用的结果已经存在于本地缓存中,就直接从内存中拿数据,不用再访问WebService了. 架构图如下所示 但是另一个问题又出现了,那就是WebService中的缓存和客户程序本地缓存的同步问题,这个问题可以具体描述如下: 当提供WebService的

废话不多说 说下思路:使用aop注解,在Service实现类添加需要用到redis的方法上,当每次请求过来则对其进行拦截,如果是查询则从redis进行get key,如果是update则删除key,防止脏数据或者历史数据出现.建议aop不懂的同学或者SPEL也不太熟悉的先去看看资料再回过来看,会事半功倍. 1.首先贴上核心注解类 @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) @Target({ ElementType.METHOD }) public @interfac

当你有多台服务器的时候需要用memcache做数据缓存,讲面临一个如果缓存的数据发生变化更新缓存的问题. 缓存的的存储,是前台项目应用,而变更数据是在后台,这是两个独立的项目,当你的缓存存储的是对象,那么在后台变更数据的时候是无法delete掉缓存的数据的,在delete的时候会去查找这个对象在后台项目中是没有这个对象的定义的,所以是无法清理掉的. 对于对象无法清理掉,所以可以选择把对象序列化成字符串(例如Json),这样就可以在后台,直接清理了. 对于那些是对象的缓存,可以把这个对象存储在一个

ehcache配置文件按官网配置如下: 1 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> 2 <ehcache> 3 4 <diskStore path="java.io.tmpdir" /> 5 6 <cacheManagerPeerProviderFactory 7 class="net.sf.ehcache.distribution.jgroups.JGro

java中的本地缓存,工作后陆续用到,一直想写,一直无从下手,最近又涉及到这方面的问题了,梳理了一下.自己构造单例.guava.ehcache基本上涵盖了目前的大多数行为了.   为什么要有本地缓存? 在 系统中,有些数据,数据量小,但是访问十分频繁(例如国家标准行政区域数据),针对这种场景,需要将数据搞到应用的本地缓存中,以提升系统的访问效率,减 少无谓的数据库访问(数据库访问占用数据库连接,同时网络消耗比较大),但是有一点需要注意,就是缓存的占用空间以及缓存的失效策略. 为什么是本地缓存,而

ehcache所需jar:ehchache-core 和spring注解所需 spring-context <dependency>    <groupId>net.sf.ehcache</groupId>    <artifactId>ehcache-core</artifactId>    <version>2.6.6</version> </dependency> <dependency>  

在开发中大型Java软件项目时,很多Java架构师都会遇到数据库读写瓶颈,如果你在系统架构时并没有将缓存策略考虑进去,或者并没有选择更优的缓存策略,那么到时候重构起来将会是一个噩梦.本文主要是分享了5个常用的Java分布式缓存框架,这些缓存框架支持多台服务器的缓存读写功能,可以让你的缓存系统更容易扩展. 1.Ehcache – Java分布式缓存框架 Ehcache是一个Java实现的开源分布式缓存框架,EhCache 可以有效地减轻数据库的负载,可以让数据保存在不同服务器的内存中,在需要数据的

[分布式系统的数据一致性问题]   OCS概要介绍 据AlertSite网络分析公司表示,Facebook的响应时间在2010年平均为1秒钟,到2011年中期已提高到了0.73秒.对比来看,响应时间占第二位的LinkedIn,网络下载内容时要花费将近2倍的时间.Twitter的响应时间则整整迟了2秒钟.响应时间优化的首要手段就是采用缓存技术,减少系统间交互请求和磁盘IO. OCS是阿里巴巴集团的分布式缓存产品,支撑着淘宝.阿里巴巴.支付宝的日常运作,尤其在双11等大型活动上,承载了绝大多数的数据