Java本地高性能缓存实践问题之AsyncCache中移除一个缓存元素的问题如何解决

简介: Java本地高性能缓存实践问题之AsyncCache中移除一个缓存元素的问题如何解决

问题一:如何创建一个AsyncCache实例,并异步地查找和生成缓存元素?

如何创建一个AsyncCache实例,并异步地查找和生成缓存元素?


参考回答:

你可以使用Caffeine.newBuilder().buildAsync()来创建一个AsyncCache实例。AsyncCache提供了异步查找和生成缓存元素的能力。例如,你可以使用cache.get(key, k -> createExpensiveGraph(key))来异步地查找或生成缓存元素,该方法将返回一个CompletableFuture<Graph>。默认的线程池是ForkJoinPool.commonPool(),但你也可以通过覆盖Caffeine.executor(Executor)方法来自定义线程池。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/655662


问题二:如何在AsyncCache中移除一个缓存元素?

如何在AsyncCache中移除一个缓存元素?


参考回答:

在AsyncCache中,由于操作是异步的,你不能直接使用invalidate方法来移除一个缓存元素。相反,你应该使用cache.synchronous().invalidate(key)来同步地执行这个操作。这会确保在异步操作之间保持数据的一致性。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/655663


问题三:什么是AsyncLoadingCache,它与LoadingCache有何不同?

什么是AsyncLoadingCache,它与LoadingCache有何不同?


参考回答:

AsyncLoadingCache是LoadingCache的异步形式,它提供了异步加载缓存元素的功能。与LoadingCache不同,AsyncLoadingCache的get和getAll方法会返回一个CompletableFuture,这意味着它们会在单独的线程中异步地加载和缓存元素,而不会阻塞调用线程。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/655664


问题四:如何创建一个AsyncLoadingCache实例并指定其驱逐策略?

如何创建一个AsyncLoadingCache实例并指定其驱逐策略?


参考回答:

你可以使用Caffeine.newBuilder().buildAsync()方法来创建一个AsyncLoadingCache实例,并通过链式调用配置驱逐策略。例如,基于容量驱逐的策略可以通过.maximumSize(10_000)设置,而基于权重的驱逐策略则可以通过.maximumWeight(10_000).weigher((Key key, Graph graph) -> graph.vertices().size())设置。具体的创建代码如下:

AsyncLoadingCache<Key, Graph> cache = Caffeine.newBuilder() 
.maximumSize(10_000) // 基于容量驱逐 
// 或 
// .maximumWeight(10_000) 
// .weigher((Key key, Graph graph) -> graph.vertices().size()) // 基于权重驱逐 
.buildAsync(key -> createExpensiveGraph(key)); // 异步加载函数


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/655665


问题五:如何在AsyncLoadingCache中指定异步加载缓存元素的逻辑?

如何在AsyncLoadingCache中指定异步加载缓存元素的逻辑?


参考回答:

在AsyncLoadingCache中,你可以通过.buildAsync(key -> createExpensiveGraph(key))方法指定异步加载缓存元素的逻辑。这里,createExpensiveGraph(key)应该是一个返回缓存元素或者null(如果无法生成)的函数。另外,如果你需要更复杂的异步逻辑,比如需要传入Executor,你可以使用.buildAsync((key, executor) -> createExpensiveGraphAsync(key, executor))。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/655666

相关文章
|
25天前
|
存储 缓存 Java
Java中的分布式缓存与Memcached集成实战
通过在Java项目中集成Memcached,可以显著提升系统的性能和响应速度。合理的缓存策略、分布式架构设计和异常处理机制是实现高效缓存的关键。希望本文提供的实战示例和优化建议能够帮助开发者更好地应用Memcached,实现高性能的分布式缓存解决方案。
38 9
|
1月前
|
Kubernetes Java 持续交付
小团队 CI/CD 实践:无需运维,Java Web应用的自动化部署
本文介绍如何使用GitHub Actions和阿里云Kubernetes(ACK)实现Java Web应用的自动化部署。通过CI/CD流程,开发人员无需手动处理复杂的运维任务,从而提高效率并减少错误。文中详细讲解了Docker与Kubernetes的概念,并演示了从创建Kubernetes集群、配置容器镜像服务到设置GitHub仓库Secrets及编写GitHub Actions工作流的具体步骤。最终实现了代码提交后自动构建、推送镜像并部署到Kubernetes集群的功能。整个过程不仅简化了部署流程,还确保了应用在不同环境中的稳定运行。
70 9
|
2月前
|
存储 监控 小程序
Java中的线程池优化实践####
本文深入探讨了Java中线程池的工作原理,分析了常见的线程池类型及其适用场景,并通过实际案例展示了如何根据应用需求进行线程池的优化配置。文章首先介绍了线程池的基本概念和核心参数,随后详细阐述了几种常见的线程池实现(如FixedThreadPool、CachedThreadPool、ScheduledThreadPool等)的特点及使用场景。接着,通过一个电商系统订单处理的实际案例,分析了线程池参数设置不当导致的性能问题,并提出了相应的优化策略。最终,总结了线程池优化的最佳实践,旨在帮助开发者更好地利用Java线程池提升应用性能和稳定性。 ####
|
2月前
|
安全 Java 数据库连接
Java中的异常处理:理解与实践
在Java的世界里,异常处理是维护代码健壮性的守门人。本文将带你深入理解Java的异常机制,通过直观的例子展示如何优雅地处理错误和异常。我们将从基本的try-catch结构出发,探索更复杂的finally块、自定义异常类以及throw关键字的使用。文章旨在通过深入浅出的方式,帮助你构建一个更加稳定和可靠的应用程序。
45 5
|
3月前
|
缓存 Java 开发者
Java多线程并发编程:同步机制与实践应用
本文深入探讨Java多线程中的同步机制,分析了多线程并发带来的数据不一致等问题,详细介绍了`synchronized`关键字、`ReentrantLock`显式锁及`ReentrantReadWriteLock`读写锁的应用,结合代码示例展示了如何有效解决竞态条件,提升程序性能与稳定性。
352 6
|
2月前
|
安全 Java 程序员
Java内存模型的深入理解与实践
本文旨在深入探讨Java内存模型(JMM)的核心概念,包括原子性、可见性和有序性,并通过实例代码分析这些特性在实际编程中的应用。我们将从理论到实践,逐步揭示JMM在多线程编程中的重要性和复杂性,帮助读者构建更加健壮的并发程序。
|
3月前
|
安全 Java 开发者
Java中的多线程编程:从基础到实践
本文深入探讨了Java多线程编程的核心概念和实践技巧,旨在帮助读者理解多线程的工作原理,掌握线程的创建、管理和同步机制。通过具体示例和最佳实践,本文展示了如何在Java应用中有效地利用多线程技术,提高程序性能和响应速度。
95 1
|
8天前
|
缓存 NoSQL 中间件
Redis,分布式缓存演化之路
本文介绍了基于Redis的分布式缓存演化,探讨了分布式锁和缓存一致性问题及其解决方案。首先分析了本地缓存和分布式缓存的区别与优劣,接着深入讲解了分布式远程缓存带来的并发、缓存失效(穿透、雪崩、击穿)等问题及应对策略。文章还详细描述了如何使用Redis实现分布式锁,确保高并发场景下的数据一致性和系统稳定性。最后,通过双写模式和失效模式讨论了缓存一致性问题,并提出了多种解决方案,如引入Canal中间件等。希望这些内容能为读者在设计分布式缓存系统时提供有价值的参考。感谢您的阅读!
Redis,分布式缓存演化之路
|
2月前
|
存储 缓存 NoSQL
解决Redis缓存数据类型丢失问题
解决Redis缓存数据类型丢失问题
187 85
|
1月前
|
存储 缓存 NoSQL
云端问道21期方案教学-应对高并发,利用云数据库 Tair(兼容 Redis®*)缓存实现极速响应
云端问道21期方案教学-应对高并发,利用云数据库 Tair(兼容 Redis®*)缓存实现极速响应