Confluence 为系统的内部缓存提供了缓存的状态以便于你对缓存的大小的命中率进行跟踪,在必要的情况下,你可以对缓存进行调整,让缓存能够更好的满足你的使用需求。 请注意,当你设置大的缓存将会要求大的内存,因此你需要查看 Confluence Java 进程中的内存使用情况,和你服务器上还有多少可用的内存。 查看缓存状态和编辑缓存大小 希望查看缓存状态: 进入 ? > 基本配置(General Configuration) > 缓存管理(Cache Management.) 下面是一个常用的缓存示例,内容对象缓存(Content Object)。 ? 如果你需要对 Confluence 的缓存进行清理,你可以简单的删除缓存文件就可以了。 https://www.cwiki.us/display/CONF6ZH/Cache+Statistics
public function del_cache(){ //删除缓存目录下的文件runtime目录下的文件 $path=root_path().' runtime';//runtime delFileByDir($path); //return alert('清空缓存成功','index/index',6); return alert('清空缓存成功','/qingadmin/index/welcome',6); } //删除目录及文件,传入目录 function delFileByDir($dir)
缓存 什么是缓存? 平常的开发项目中,多多少少都会使用到缓存,因为一些数据我们没有必要每次查询的时候都去查询到数据库。 缓存的使用场景: 在Java应用中,对于访问频率高,更新少的数据,通常的方案是将这类数据加入缓存中,相对从数据库中读取,读缓存效率会有很大提升。 在集群环境下,常用的分布式缓存有Redis等。 但在某些业务场景上,可能不需要去搭建一套复杂的分布式缓存系统,在单机环境下,通常是会希望使用内部的缓存(LocalCache)。 使用map缓存 方案: 基于ConcurrentHashMap实现数据缓存,实现线程安全要求 SoftReference:当内存不够的时候,GC会回收SoftReference所引用的对象 SoftReference 对于Cache,我们希望被缓存的对象最好始终常驻内存,但是如果JVM内存吃紧,为了不发生OutOfMemoryError导致系统崩溃,必要的时候也允许JVM回收Cache的内存,待后续合适的时机再把数据重新
本文将介绍 Java 缓存机制 的基本原理,结合 Redis、Ehcache 等框架的应用,深入探讨缓存的常见策略和缓存失效的处理方法。 缓存的使用可以分为三个步骤: 查询缓存:首先从缓存中查找数据,如果缓存命中,直接返回结果。 更新缓存:如果缓存未命中,查询数据库或进行计算,得到结果后更新缓存。 二、Java 缓存框架介绍 缓存框架 适用场景 特点 常用功能 Ehcache 本地缓存 轻量级,支持内存和磁盘 TTL、TTI、LRU 缓存失效策略 Redis 分布式缓存、高并发 支持多种数据结构, Ehcache Ehcache 是一个轻量级的 Java 缓存框架,支持内存缓存和磁盘缓存,可以集成到 Spring 等框架中,应用于本地缓存。 代码示例: <! 1000" timeToLiveSeconds="300" timeToIdleSeconds="300"> </cache> </ehcache> Java
为此,redis6实现了对客户端缓存的直接支持,以使该模式实现起来更简单、更易访问、更可靠、更高效。 双连接方式 使用Redis 6支持的新版Redis协议RESP3,可以在同一连接中运行数据查询和接收失效消息。 客户机打开第一个将用于失效的连接,请求连接ID,并通过Pub/Sub订阅用于在RESP2模式下获取失效消息的特殊通道(记住RESP2是通常的Redis协议,而不是可以与Redis一起使用的更高级的协议)6使用 什么跟踪记录 默认情况下,客户机不需要告诉服务器它们正在缓存哪些密钥。服务器会跟踪只读命令上下文中提到的每个键,因为它可以被缓存。 这样做的明显优点是不需要客户机告诉服务器它在缓存什么。 此外,在许多客户机实现中,这正是您所希望的,因为一个好的解决方案可以是使用先进先出的方法缓存所有尚未缓存的对象:我们可能希望缓存固定数量的对象,我们检索到的每一个新数据都可以缓存它,丢弃最旧的缓存对象。
HTTP/1.1中缓存的目的是为了在很多情况下减少发送请求,也即直接返回缓存;同时在许多情况下可以不需要发送完整响应。 缓存如何工作 所有的缓存都用一套规则来帮助他们决定什么时候使用缓存中的副本提供服务(假设有副本可用的情况下);一些规则在协议中有定义(HTTP协议1.0和1.1),一些规则由缓存的管理员设置(浏览器的用户或者代理服务器的管理员 ); 一般说来:遵循以下基本的规则(不必担心,你不必知道所有的细节,细节将随后说明) 如果响应头信息:告诉缓存器不要保留缓存,缓存器就不会缓存相应内容; 如果请求信息是需要认证或者安全加密的,相应内容也不会被缓存 一个缓存的副本如果含有以下信息:内容将会被认为是足够新的 含有完整的过期时间和寿命控制头信息,并且内容仍在保鲜期内; 浏览器已经使用过缓存副本,并且在一个会话中已经检查过内容的新鲜度; 缓存代理服务器近期内已经使用过缓存副本 ,并且内容的最后更新时间在上次使用期之前; 够新的副本将直接从缓存中送出,而不会向源服务器发送请求; 如果缓存的副本已经太旧了,缓存服务器将向源服务器发出请求校验请求,用于确定是否可以继续使用当前拷贝继续服务
Map 在Java中,实现本地缓存通常使用key/value形式的数据结构,可以选择使用Map集合来作为存储容器。 Guava Cache(也称为Guava缓存)是Google开源的一个Java库,用于实现本地缓存。它是Guava项目的一部分,是Google对Java集合框架的扩展和增强。 ) .expireAfterAccess(10, TimeUnit.SECONDS) .refreshAfterWrite(6, TimeUnit.SECONDS) .recordStats EhCache EhCache 是一个纯Java的进程内缓存框架,具有快速、精干等特点,是Hibernate中默认CacheProvider。 Ehcache是一种广泛使用的开源Java分布式缓存。主要面向通用缓存,Java EE和轻量级容器。
Confluence 的运行状态与缓存状态有这密切的关系。针对 Confluence 的管理员来说,尤其是大型站点的 Confluence 管理员,设置好缓存尤其显得关键。 希望修改缓存的大小: 进入 ? > 基本配置(General Configuration) > 缓存管理(Cache Management。) 在你希望修改缓存的边上,选择 调整大小(Adjust Size)。 https://www.cwiki.us/display/CONF6ZH/Cache+Performance+Tuning
PSR-6 缓存接口规范 缓存是提升应用性能的常用手段,为框架中最通用的功能,每个框架也都推出专属的、功能多样的缓存库。这些差别使得开发人员不得不学习多种系统,而很多可能是他们并不需要的功能。 1namespace Psr\Cache; 2 3/** 4 * CacheItemInterface 定了缓存系统里对缓存项操作的接口 5 */ 6interface CacheItemInterface 1namespace Psr\Cache; 2 3/** 4 * CacheItemPoolInterface 生成 CacheItemInterface 对象 5 */ 6interface 1namespace Psr\Cache; 2 3/** 4 * 被所有的实现类库抛出的异常继承的 `异常接口` 5 */ 6interface CacheException 7{ 8} InvalidArgumentException 1namespace Psr\Cache; 2 3/** 4 * 传参错误抛出的异常接口 5 * 6 * 当一个错误或者非法的传参发生时,**必须** 抛出一个继承了 7 * Psr\Cache
有关 Confluence 的缓存性能如何设置,让我们看看下面的表: 缓存(Caches) % 使用的缓存(Used) % 有效率(Effectiveness) 对象/大小(Objects/Size) 1000(意思是缓存可以包含有 1000 个对象)。 一个缓存如果是有滴的百分比的使用率并不意味着缓存的大小少,系统将不会使用内存直到缓存被用完。 当存储的信息变老并且不再需要使用的时候,这部分内容将会在缓存中因为过期而删除。缓存过期是基于缓存使用的频率来定义的。 ? 当缓存同时具有低使用率和低有效率的时候,你也没有太多可以操作的的空间。 随着时间的变化,更多的对象缓存进来后,可能会导致缓存有效率数据的提升。 https://www.cwiki.us/display/CONF6ZH/Cache+Performance+Tuning
Java 缓存工具类 Cache 工具类定义 工具类定义 package com.demo.utils; import org.springframework.util.StringUtils; import java.util.LinkedList; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.concurrent.*; import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger; /** * Description: 缓存工具类 * 1.部分方法未验证,如有问题请自行修改 * 2.其他方法请自行添加 @version: V1.0.0 */ public class Cache { /** * 屏蔽工具类的无参构造 避免工具类被实例化 */ private Cache(){ } /** * 缓存留存期 */ private static AtomicInteger CACHE_CURRENT_SIZE = new AtomicInteger(0); /** * 缓存对象 */ private static
面试官心理分析 其实这是问到缓存必问的,因为缓存雪崩和穿透,是缓存最大的两个问题,要么不出现,一旦出现就是致命性的问题,所以面试官一定会问你。 面试题剖析 缓存雪崩 对于系统 A,假设每天高峰期每秒 5000 个请求,本来缓存在高峰期可以扛住每秒 4000 个请求,但是缓存机器意外发生了全盘宕机。 这样的话,缓存中不会有,请求每次都“视缓存于无物”,直接查询数据库。这种恶意攻击场景的缓存穿透就会直接把数据库给打死。 ? 然后设置一个过期时间,这样的话,下次有相同的 key 来访问的时候,在缓存失效之前,都可以直接从缓存中取数据。 缓存击穿 缓存击穿,就是说某个 key 非常热点,访问非常频繁,处于集中式高并发访问的情况,当这个 key 在失效的瞬间,大量的请求就击穿了缓存,直接请求数据库,就像是在一道屏障上凿开了一个洞。
MEAI 缓存机制:让 AI 应用响应提速 10 倍 一句话简介 通过 Microsoft.Extensions.AI 的缓存功能,智能存储和复用 AI 响应,显著降低 API 成本并将响应速度提升 10 Server 等企业级分布式存储 为什么需要缓存? 在生产环境中,大语言模型调用存在三大痛点: 痛点 影响 缓存方案 成本高昂 每次 API 调用产生费用 重复请求直接返回缓存 延迟较高 网络+模型推理耗时 缓存命中毫秒级响应 重复请求 用户常问相同问题 何时不应使用缓存? 缓存版本管理 MEAI 会在序列化格式变更时自动更新缓存版本号(当前 v2),使旧缓存失效,避免兼容性问题。
重要缓存 下面的建议是基本上的一些配置帮助。在大型数据库中,20-30% 的数据库表大型可能是不需要如此膨胀的。在缓存配置的界面中,检查有效率和使用率的配置来进行必要的修改。 内容对象缓存(Content Objects cache) (com.atlassian.confluence.core.ContentEntityObject) 应该设置为最少 20-30% 在整体对象的比例中 内容主体映射缓存(Content Body Mappings cache) (com.atlassian.confluence.core.ContentEntityObject.bodyContents 监控缓存中的内容 要查看缓存中有什么内容: 使用你的浏览器进入 <confluence-URL>/admin/cachecontents.jsp 所有缓存中包含的主题将会显示出来。 从列表中选择一个缓存。 https://www.cwiki.us/display/CONF6ZH/Cache+Performance+Tuning
Cache 二、缓存的分类 1、基于web应用的系统架构图 2、在系统架构的不同层级之间,为了加快访问速度,都可以存在缓存 操作系统磁盘缓存->减少磁盘机械操作 数据库缓存->减少文件系统I/O 应用程序缓存 ,使用对象缓存将会极大降低Web系统对于数据库的访问请求 良好的设计数据库结构和利用对象缓存,能够提供极高的性能,对象缓存适合OLTP(联机事务处理)应用 2、查询缓存 对数据库查询结果集进行缓存,类似数据库的 查询缓存和对象缓存适用的场景不一样,是互为补充的 当查询结果集涉及的表记录被修改以后,需要注意清理缓存 3、页面缓存 a、作用 针对页面的缓存技术不但可以减轻数据库服务器压力,还可以减轻应用服务器压力 OScache提供了简单的Servlet缓存(通过web.xml中的配置) 也可以自己编程实现Servlet缓存 III、页面内部缓存 针对动态页面的局部片断内容进行缓存,适用于一些个性化但不经常更新的页面 (例如博客) OSCache提供了简单的页面缓存 可以自行扩展JSP Tag实现页面局部缓存 六、web服务器端缓存 基于代理服务器模式的Web服务器端缓存,如squid/nginx Web服务器缓存技术被用来实现
为什么要用缓存 ? 场景 在Java应用中,对于访问频率高,更新少的数据,通常的方案是将这类数据加入缓存中,相对从数据库中读取,读缓存效率会有很大提升。 方案 基于JSR107规范自研 基于ConcurrentHashMap实现数据缓存 JSR107规范目标 为应用程序提供缓存Java对象的功能。 定义了一套通用的缓存概念和工具。 最小化开发人员使用缓存的学习成本。 最大化应用程序在使用不同缓存实现之间的可移植性。 支持进程内和分布式的缓存实现。 小例子 使用Map来实现一个简单的缓存功能 MapCacheDemo.java package me.xueyao.cache.java; import java.lang.ref.SoftReference ; import java.util.Optional; import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap; /** * @author simon *
java创建本地缓存,模拟redis的使用 在一般的小项目中,数据量不大.但是有的时候需要使用缓存记录一些标识或者票据之类的,比如我这边想实现,可以记录系统同时在线的用户数据,或者对其他数据的缓存记录, 创建缓存实体类 package com.adingxiong.cft.entity; import java.io.Serializable; /** * @author xiongc * @date ; import org.slf4j.LoggerFactory; import org.springframework.util.CollectionUtils; import java.io.*; import java.util.Map; import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap; import java.util.concurrent.TimeUnit 同时服务那边会根据你设定的过期时间去定期启动线程清理缓存数据 ?
value=”licence”) //清除缓存 3、缓存设置在service层生效 4、config目录下建ehcache.xml 5、ehcache.xml配置如下 <ehcache xmlns:xsi false” xsi:noNamespaceSchemaLocation=”http://ehcache.sf.net/ehcache.xsd“> <diskStore path=”java.io.tmpdir – 默认的管理策略 maxElementsOnDisk: 在磁盘上缓存的element的最大数目,默认值为0,表示不限制。 eternal:设定缓存的elements是否永远不过期。 如果为true,则缓存的数据始终有效,如果为false那么还要根据timeToIdleSeconds,timeToLiveSeconds判断。
谷歌Guava缓存 Guava介绍 Guava是Google guava中的一个内存缓存模块,用于将数据缓存到JVM内存中。实际项目开发中经常将一些公共或者常用的数据缓存起来方便快速访问。 ? 代码如下: package me.xueyao.cache.java.guava; import com.google.common.cache.*; import me.xueyao.cache.java.pojo.User ; import java.util.concurrent.ExecutionException; import java.util.concurrent.TimeUnit; /** * @author 情况 System.out.println(userCache.stats().toString()); } } User.java 代码如下: package me.xueyao.cache.java.pojo 第一次循环时缓存中没有数据,构建了缓存,第二次直接命中缓存。如果程序需要单机内存缓存,可以用该方式构建缓存。
---- 0、缓存 最近开发涉及很多缓存的编写,所以聊聊缓存可能会出现的问题 1、缓存处理流程 前台请求,后台先从缓存中取数据,取到直接返回结果,取不到时从数据库中取,数据库取到更新缓存,并返回结果,数据库也没取到 2、缓存穿透 请求缓存中不存在的数据,从而去数据库中查,数据库中也没有,所以无法加到缓存,下次还是直接怼到数据库,所以高并发的时候就导致数据库崩了。 这样可以防止攻击用户反复用同一个id暴力攻击 缓存雪崩 即缓存同一时间大面积的失效,这个时候又来了一波请求,结果请求都怼到数据库上,从而导致数据库连接异常。 和缓存击穿不同的是缓存击穿指并发查同一条数据,缓存雪崩是不同数据都过期了,很多数据都查不到从而查数据库。 解决方案: 给缓存失效时间,加上一个随机值,避免大量缓存集体失效。 设置热点数据永远不过期 缓存击穿 缓存击穿是指缓存中没有但数据库中有的数据(一般是缓存时间到期),是指一个key非常热点(类似于爆款),在不停的扛着大并发,大并发集中对这一个点进行访问,当这个key在失效的瞬间