随着互联网的高速发展，市面上也出现了越来越多的网站和app。我们判断一个软件是否好用，用户体验就是一个重要的衡量标准。比如说我们经常用的微信，打开一个页面要十几秒，发个语音要几分钟对方才能收到。相信这样的软件大家肯定是都不愿意用的。软件要做到用户体验好，响应速度快，缓存就是必不可少的一个神器。缓存又分进程内缓存和分布式缓存两种：分布式缓存如redis、memcached等，还有本地（进程内）缓存如ehcache、GuavaCache、Caffeine等。静态资源还可以用CDN来加速哦。说起Guava Cache，很多人都不会陌生，它是Google Guava工具包中的一个非常方便易用的本地化缓存实现，基于LRU算法实现，支持多种缓存过期策略。由于Guava的大量使用，Guava Cache也得到了大量的应用。但是，Guava Cache的性能一定是最好的吗？也许，曾经它的性能是非常不错的。正所谓长江后浪推前浪，前浪被拍在沙滩上。我们就来介绍一个比Guava Cache性能更高的缓存框架：Caffeine。
随着互联网的高速发展，市面上也出现了越来越多的网站和app。我们判断一个软件是否好用，用户体验就是一个重要的衡量标准。比如说我们经常用的微信，打开一个页面要十几秒，发个语音要几分钟对方才能收到。相信这样的软件大家肯定是都不愿意用的。软件要做到用户体验好，响应速度快，缓存就是必不可少的一个神器。缓存又分进程内缓存和分布式缓存两种：分布式缓存如redis、memcached等，还有本地（进程内）缓存如ehcache、GuavaCache、Caffeine等。说起Guava Cache，很多人都不会陌生，它是Google Guava工具包中的一个非常方便易用的本地化缓存实现，基于LRU算法实现，支持多种缓存过期策略。由于Guava的大量使用，Guava Cache也得到了大量的应用。但是，Guava Cache的性能一定是最好的吗？也许，曾经它的性能是非常不错的。正所谓长江后浪推前浪，前浪被拍在沙滩上。我们就来介绍一个比Guava Cache性能更高的缓存框架：Caffeine。
已解决 nested exception is java.lang.IllegalStateException: refreshAfterWrite requires a LoadingCache异常解决
在SGA中每一个单独的组件究竟需要多少内存呢？在Oracle 10g 中可以自动化管理大多数SGA参数。
上周六我正津津有味的看着「拆弹专家2」,刘德华扮演的“潘乘风”从片头的正义，凌然，到失去一条腿之后的厌世，愤恨，到后来的失忆，直到最后的自我救赎，真的很刺激啊，可是这个时候电话响了「出差武汉」，好吧，看完剩下的影片，吃个饭，回家开始订酒店，订机票，收拾行李，第二天出发武汉
在上篇介绍LongAdder的文章中，我们最后留下了一个问题，为什么Cell中要插入很多个实际上并没有使用的Long变量？这个问题就得从False Sharing和Cache line开始说起。首先我们得知道Cache line是啥，推荐两篇文章:文章1和文章2。
本文介绍了如何使用Hibernate进行二级缓存，包括一级缓存和二级缓存，以及缓存的配置、使用策略和缓存策略等。
上述代码中，Computable接口定义的是一类用于执行某种类型计算的策略族。ExpensiveFunction实现了Computable接口，该类在概念上是通过传入的参数arg，经过一系列复杂计算而得到结果，这里为了方便起见，只是返回了一个BigInteger对象。Memorizer1类也实现了Computable接口，这里实际上用到了装饰者模式，在构造Memorizer1类时需要传入一个Computable类型对象进来，如ExpensiveFunction，当需要使用ExpensiveFunction类来进行复杂计算时，可以通过Memorizer1类来对其进行装饰，转而调用Memorizer1的compute方法。而在Memorizer1内部，其使用了一个HashMap来对真正的Computable对象（如ExpensiveFunction）的结果进行了缓存，如果传入的参数arg能够在cache中找到结果，那么直接返回，否则调用实际的Computable::compute方法进行计算，通过这种方式达到提高系统新能的目的。
Caffeine是一个高性能的Java缓存库，它基于Guava Cache进行了增强，提供了更加出色的缓存体验。Caffeine的主要特点包括：
Ehcache is an open source, standards-based cache that boosts performance, offloads your database, and simplifies scalability. It's the most widely-used Java-based cache because it's robust, proven, full-featured, and integrates with other popular libraries and frameworks. Ehcache scales from in-process caching, all the way to mixed in-process/out-of-process deployments with terabyte-sized caches.
claudb-1.7.1/src/main/java/com/github/tonivade/claudb/data/Database.java
Spring Cache抽象-之缓存注解这篇博文中我们介绍了SpringCache抽象注解的使用方式
Can not lock the registry cache file /root/.dubbo/dubbo-registry-10.141.4.168.cache，拿不到文件锁，无法保存服务列表。
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，在需要数据的时候可以快速存取。同时EhCache 扩展非常简单，官方提供的Cache配置方式有多种。可以声明配置、xml中配置、程序里配置或者调用构造方法时传入不同的参数。
缓存管理是在计算机领域中普遍的一项技术，它可以将一些常用的数据、文件或者对象存储到内存中，以提高程序的性能和响应速度。Java作为一种流行的编程语言，在缓存管理方面也提供了许多工具和类库。下面将简要介绍如何使用Java进行缓存管理。
Apache Ignite初步认识 今年4月开始倒腾openfire，过程中经历了许多，更学到了许多。特别是在集群方面有了很多的认识，真正开始认识到集群的概念及应用方法。 在openfire中使用的集群解决方案是代理+分布式内存。所谓代理便是通过一个入口转发请求到多个服务实例。而分布式内存就是解决服务实例间数据共享问题。通过这两步就可以搭建出一套水平扩展的集群系统。 openfire使用的分布式内存计算框架是hazelcast，并不了解它，大概只知道它是分布式网格内存计算框架。听许多openfire开发者都
还记得前面用ArrayList实现阻塞队列的文章：《 什么？面试官让我用ArrayList实现一个阻塞队列？》。我们通过synchronized并配合wait和notify实现了一个阻塞队列。在介绍完前文的synchronized关键字的基本使用之后，本文来对这些方法进行分析。
1. 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来说，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、Memcached 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）。 2. 方案 ---- 基于 JSR107 规范自研。 基于 ConcurrentHashMap 实现数据缓存。 3. JSR107 规范 ---- 文档
在程序中，缓存是一个高速数据存储层，其中存储了数据子集，且通常是短暂性存储，这样日后再次请求此数据时，速度要比访问数据的主存储位置快。通过缓存，可以高效地重用之前检索或计算的数据。
一般在开发生产中，对于新需求的实现，我们一般会有两种方式来处理，一种是直接修改已有组件的代码，另一种是使用继承方式。第一种显然会破坏已有组件的稳定性。第二种，会导致大量子类的出现。装饰器模式可以动态的为对象添加功能，它是基于组合的方式来实现该功能的。组合优于继承。
dubbo-2.7.2/dubbo-common/src/main/java/org/apache/dubbo/common/utils/LRUCache.java
作为Integer类的内部类。这段注释非常关键。意思是说，IntegerCache对-128-127之间的数据自动装箱支持。在IntegerCache第一次使用的时候通过static的构造方法进行初始化。可以通过-XX:AutoBoxCacheMax=设置IntegerCache缓存的大小。java.lang.Integer.IntegerCache.high可以指定IntegerCache支持的最大值。
往期精选 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
通常情况下，为了提升服务性能，使用缓存框架是一个非常常见的选择。在Java语境下，经过我查阅，Caffeine被称作地表最强Java本地缓存框架。Caffeine是站在巨人（Guava Cache）的肩膀上，优化了算法发展而来。
使用memcahed的客户端xmemcached实现Cache、CacheManager接口。
最近有网友对Oracle SGA内存自动管理特性不是很清楚，可能是由于当时翻译的 Oracle 10g SGA 的自动化管理 比较生涩，下面依旧是针对这个问题给出在Oracle 10g环境中描述，并给出示例以便更好的理解。
首先声明，这不是一份指南，这是一份失败的操作流水记录。我得到的最终结果：编译成功，但是无法运行，放弃在 Mac 平台直接使用此工具，乖乖用 Linux 或者容器环境。
先来一道经典的测试题。 List<String> l1 = new ArrayList<String>(); List<Integer> l2 = new ArrayList<Integer>();
之前我在学 Python 的时候，第一次觉得它慢是执行一个递归函数，来求斐波那契数列，计算第 40 个数就需要 37 秒，同样的逻辑使用 java，则不到 1 秒就执行完毕。以下是在 IPython 环境下的运行耗时：
在执行add,update,delete 的时候,会自动清空缓存,避免脏读造成的影响
根据上图中的缓存框架，我们常用的一些缓存实例有：LocalManualCache和LocalLoadingCache，两者唯一的区别就是LocalLoadingCache extends LocalManualCache implements LoadingCache<K,V>接口。 LocalManualCache和LocalLoadingCache两者都是对LoaclCache的包装，而LocalCache就是一个缓存的存储器，通过继承AbstractMap和实现ConcurrentMap接口，实现了支持并发的本地map(可以看成类似的ConcunrrentHashMap)，LocalCache不对外暴露，因此只能通过其他方式提供实例，这就是CacheBuilder，以后建议大家也可以通过Builder的形式对外暴露实例。
Java内存模型很好的说明了JVM是如何在内存里工作的，JVM可以理解为java执行的一个操作系统，作为一个操作系统就有内存模型，这就是我们常说的JAVA内存模型。
数字运算，是一门语言安身立命的根本。如果连1+1都变得不可信了，整个程序就会变得不可信。
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，在需要数据的时候可以快速
首先请阅读Spring Cache抽象-基于XML的配置声明（基于ConcurrentMap的配置），本篇博文基于XML的配置，使用了Ehcache缓存管理器。
https://github.com/ben-manes/caffeine/wiki
有诗云“纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行”，在上一篇文章《手写本地缓存实战2—— 打造正规军，构建通用本地缓存框架》中，我们一起论证并逐步实现了一套简化版本的通用本地缓存框架，并在过程中逐步剖析了缓存设计关键要素的实现策略。本篇文章中，我们一起来聊一聊缓存框架实现所需要遵循的规范。
这条建议非常值得大家关注， 而且该问题在 Java 面试中十分常见，看到这条建议，大家是否有以下疑问：
这里就有点看头了，IntegerCache.low和IntegerCache.high
假设你jsp项目里java代码片出现某些问题，产生异常等等之类的，网页总是显示一堆英文提示，那你就等着电话被客户打爆吧......开玩笑的，举个简单的例子，你代码片中做了一个简单的除法，但是被除数是0，运行时就会产生错误页面
缓存技术在软件开发中已经无处不在，今天分享一款国内开源的相当不错的缓存框架J2Cache 。J2Cache 是 OSChina 目前正在使用的两级缓存框架（要求至少 Java 8）。第一级缓存使用内存(同时支持 Ehcache 2.x、Ehcache 3.x 和 Caffeine)，第二级缓存使用 Redis(推荐)/Memcached 。 由于大量的缓存读取会导致 L2 的网络成为整个系统的瓶颈，因此 L1 的目标是降低对 L2 的读取次数。 该缓存框架主要用于集群环境中。单机也可使用，用于避免应用重启导致的缓存冷启动后对后端业务的冲击。
伴随信息量的爆炸式增长以及构建的应用系统越来越多样化、复杂化，特别是企业级应用互联网化的趋势，缓存（Cache）对应用程序性能的优化变的越来越重要。 将所需服务请求的数据放在缓存中，既可以提高应用程序的访问效率，又可以减少数据库服务器的压力，从而让用户获得更好的用户体验。
本文将介绍Java中Integer的缓存相关知识。这是在Java 5中引入的一个有助于节省内存、提高性能的功能。首先看一个使用Integer的示例代码，从中学习其缓存行为。接着我们将为什么这么实现以及他到底是如何实现的。你能猜出下面的Java程序的输出结果吗。如果你的结果和真正结果不一样，那么你就要好好看看本文了。
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针对java后端进行的RSA加密，android客户端进行解密，结果是部分乱码的问题：
最近在项目中遇到一个问题，两个值相同的Integer型值进行==比较时，发现Integer其中的一些奥秘，顺便也复习一下==和equals的区别，先通过Damo代码解释如下：
这个项目是计算机网络的课程项目之一，要求使用socket编程实现http代理服务器，能够同时服务两个以上客户端同时访问，允许用户自行设置工作区。而我在这里使用的是比较熟悉的Java实现。 如果同学们有幸搜到了这篇文章，请有限制的借鉴，毕竟课程项目的初衷就是为了让同学们在时间中巩固知识，而不是交差拿高分。
db4o是一个纯对象的数据库，现支持java和.NET。07年的时候，db4objects宣布db4o已可以顺利运行于Android平台，当时db4objects公司和db4o的爱好者积极推进db4o运行于Google Android平台，以期待让db4o成为Android上的首选数据库平台，但令人遗憾的是google最后选择了sqlite作为作为android平台的数据库。但是没有关系，db4objects有相应的解决方案，db4o可以无缝的运行于Android。
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