java缓存技术介绍

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1. 缓存(Cache):一种存储数据的组件,通常位于速度较快的存储介质中(如内存),用于临时存储从速度较慢的存储介质(如磁盘)中读取的数据,以减少访问时间并提高系统性能。
2. 缓存命中率(Cache Hit Ratio):缓存命中的次数与总访问次数的比例。高命中率意味着更多的请求可以从缓存中获取数据,减少了对后端存储的访问。
3. 缓存失效(Cache Invalidation):当缓存中的数据变得陈旧或无效时,需要将其从缓存中移除或更新的过程。
4. LRU(Least Recently Used):一种缓存替换策略,优先移除最近最少使用的数据。
5. LFU(Least Frequently Used):另一种缓存替换策略,优先移除使用频率最低的数据。
6. FIFO(First In First Out):一种简单的缓存替换策略,按照数据进入缓存的顺序进行移除。
7. 分布式缓存(Distributed Cache):将缓存数据分布在多个节点上,以提高缓存的容量和可用性。常见的分布式缓存系统包括Redis、Memcached等。
8. 本地缓存(Local Cache):缓存数据存储在单个节点或进程内的缓存
9. 缓存穿透(Cache Penetration):指查询一个不存在的数据,缓存和数据库中都没有,每次请求都会绕过缓存直接查询数据库,导致数据库压力增大。
10. 缓存雪崩(Cache Avalanche):指缓存中的大量数据在同一时间失效,导致大量请求直接访问数据库,造成数据库压力骤增。
11. 缓存预热(Cache Warming):在系统启动或低峰时段,将一部分热点数据提前加载到缓存中,以减少后续请求对数据库的访问。
12. 写穿(Write Through):在更新数据时,同时更新缓存和数据库,确保缓存中的数据与数据库中的数据保持一致。
13. 写回(Write Back):在更新数据时,只更新缓存,然后在适当的时机(如缓存失效或达到一定条件时)再将数据写回数据库。
14. 一致性哈希(Consistent Hashing):一种分布式系统中常用的哈希算法,能够在节点动态变化时保持数据分布的一致性,减少数据迁移和重新分配的开销。
15. 缓存淘汰策略(Eviction Policy):当缓存达到其容量限制时,用于决定哪些数据应该被移除的算法或策略

http://www.ppmy.cn/server/150616.html

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