1、Ehcache(纯Java的进程内缓存框架,也叫二级缓存)

Ehcache是一个开源的、设计于提高在数据从RDBMS中取出来的高花费、高延迟采取的一种缓存方案(在Java项目广泛的

使用)。正因为Ehcache具有健壮性(基于java开发)、被认证(具有apache 2.0  license)、充满特色(稍后会详细介绍),所

以被用于大型复杂分布式web application的各个节点中。

Ehcache 3.2.0 发布了,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中默认的

CacheProvider。

(1)够快:Ehcache的发行有一段时长了,经过几年的努力和不计其数的性能测试,Ehcache终被设计于large, high

concurrency systems.

(2) 够简单:开发者提供的接口非常简单明了,从Ehcache的搭建到运用运行仅仅需要的是你宝贵的几分钟。其实很多开

发者都不知道自己用在用Ehcache,Ehcache被广泛的运用于其他的开源项目(比如hibernate)

(3)够袖珍:关于这点的特性,官方给了一个很可爱的名字small foot print ,一般Ehcache的发布版本不会到2M,V 2.2.3

才 668KB。

(4)够轻量:核心程序仅仅依赖slf4j这一个包,没有之一!

(5)好扩展:Ehcache提供了对大数据的内存和硬盘的存储,最近版本允许多实例、保存对象高灵活性、提供LRU、LFU、

FIFO淘汰算法,基础属性支持热配置、支持的插件多

(6)监听器:缓存管理器监听器 (CacheManagerListener)和 缓存监听器(CacheEvenListener),做一些统计或数据

一致性广播挺好用的

2、Redis(非常重要的非关系型数据库)

Redis是在memcache之后编写的,大家经常把这两者做比较,如果说它是个key-value store 的话但是它具有丰富的数据类

型,我想暂时把它叫做缓存数据流中心,就像现在物流中心那样,order、package、store、classification、distribute、end。

(1)支持持久化:Redis的本地持久化支持两种方式:RDB和AOF。RDB 在redis.conf配置文件里配置持久化触发器,AOF

指的是redis没增加一条记录都会保存到持久化文件中(保存的是这条记录的生成命令),如果不是用redis做DB用的话还会不要

开AOF ,数据太庞大了,重启恢复的时候是一个巨大的工程!

(2)丰富的数据类型: redis 支持 String 、Lists、sets、sorted sets、hashes 多种数据类型,新浪微博会使用redis做nosql主

要也是它具有这些类型,时间排序、职能排序、我的微博、发给我的这些功能List 和 sorted set   的强大操作功能息息相关

(3)高性能:这点跟memcache很想象,内存操作的级别是毫秒级的比硬盘操作秒级操作自然高效不少,较少了磁头寻道、

数据读取、页面交换这些高开销的操作!这也是NOSQL冒出来的原因吧,应该是高性能是基于RDBMS的衍生产品,虽然

RDBMS也具有缓存结构,但是始终在app层面不是我们想要的那么操控的。

(4)replication:redis提供主从复制方案,跟mysql一样增量复制而且复制的实现都很相似,这个复制跟AOF有点类似复制

的是新增记录命令,主库新增记录将新增脚本发送给从库,从库根据脚本生成记录,这个过程非常快,就看网络了,一般主从都

是在同一个局域网,所以可以说redis的主从近似及时同步,同事它还支持一主多从,动态添加从库,从库数量没有限制。 主从

库搭建,我觉得还是采用网状模式,如果使用链式(master-slave-slave-slave-slave·····)如果第一个slave出现宕机重启,首先

从master  接收 数据恢复脚本,这个是阻塞的,如果主库数据几TB的情况恢复过程得花上一段时间,在这个过程中其他的slave

就无法和主库同步。

(5)更新快:这点好像从我接触到redis到目前为止 已经发了大版本就4个,小版本没算过。redis作者是个非常积极的人,无

论是邮件提问还是论坛发帖,他都能及时耐心的为你解答,维护度很高。有人维护的话,让我们用的也省心和放心(目前作者对

redis 的主导开发方向是redis的集群方向)


1. 使用redis有哪些好处?

(1) 速度快,因为数据存在内存中,类似于HashMap,HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1)

(2) 支持丰富数据类型,支持string,list,set,sorted set,hash

(3) 支持事务,操作都是原子性,所谓的原子性就是对数据的更改要么全部执行,要么全部不执行

(4) 丰富的特性:可用于缓存,消息,按key设置过期时间,过期后将会自动删除

2. redis相比memcached有哪些优势?

(1) memcached所有的值均是简单的字符串,redis作为其替代者,支持更为丰富的数据类型

(2) redis的速度比memcached快很多

(3) redis可以持久化其数据

3. redis常见性能问题和解决方案:

(1) Master最好不要做任何持久化工作,如RDB内存快照和AOF日志文件

(2) 如果数据比较重要,某个Slave开启AOF备份数据,策略设置为每秒同步一次

(3) 为了主从复制的速度和连接的稳定性,Master和Slave最好在同一个局域网内

(4) 尽量避免在压力很大的主库上增加从库

(5) 主从复制不要用图状结构,用单向链表结构更为稳定,即:Master <- Slave1 <- Slave2 <- Slave3…

这样的结构方便解决单点故障问题,实现Slave对Master的替换。如果Master挂了,可以立刻启用Slave1做Master,其他不变。

4. MySQL里有2000w数据,redis中只存20w的数据,如何保证redis中的数据都是热点数

相关知识:redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候,就会施行数据淘汰策略。redis 提供 6种数据淘汰策略:

voltile-lru:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选最近最少使用的数据淘汰

volatile-ttl:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选将要过期的数据淘汰

volatile-random:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中任意选择数据淘汰

allkeys-lru:从数据集(server.db[i].dict)中挑选最近最少使用的数据淘汰

allkeys-random:从数据集(server.db[i].dict)中任意选择数据淘汰

no-enviction(驱逐):禁止驱逐数据

5. Memcache与Redis的区别都有哪些?

1)、存储方式

Memecache把数据全部存在内存之中,断电后会挂掉,数据不能超过内存大小。

Redis有部份存在硬盘上,这样能保证数据的持久性。

2)、数据支持类型

Memcache对数据类型支持相对简单。

Redis有复杂的数据类型。

3)、使用底层模型不同

它们之间底层实现方式 以及与客户端之间通信的应用协议不一样。

Redis直接自己构建了VM 机制 ,因为一般的系统调用系统函数的话,会浪费一定的时间去移动和请求。

4),value大小

redis最大可以达到1GB,而memcache只有1MB

6. Redis 常见的性能问题都有哪些?如何解决?

1).Master写内存快照,save命令调度rdbSave函数,会阻塞主线程的工作,当快照比较大时对性能影响是非常大的,会间断性暂停服务,所以Master最好不要写内存快照。

2).Master AOF持久化,如果不重写AOF文件,这个持久化方式对性能的影响是最小的,但是AOF文件会不断增大,AOF文件过大会影响Master重启的恢复速度。Master最好不要做任何持久化工作,包括内存快照和AOF日志文件,特别是不要启用内存快照做持久化,如果数据比较关键,某个Slave开启AOF备份数据,策略为每秒同步一次。

3).Master调用BGREWRITEAOF重写AOF文件,AOF在重写的时候会占大量的CPU和内存资源,导致服务load过高,出现短暂服务暂停现象。

4). Redis主从复制的性能问题,为了主从复制的速度和连接的稳定性,Slave和Master最好在同一个局域网内

7, redis 最适合的场景

Redis最适合所有数据in-momory的场景,虽然Redis也提供持久化功能,但实际更多的是一个disk-backed的功能,跟传统意义上的持久化有比较大的差别,那么可能大家就会有疑问,似乎Redis更像一个加强版的Memcached,那么何时使用Memcached,何时使用Redis呢?

如果简单地比较Redis与Memcached的区别,大多数都会得到以下观点: 
1 、Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据,同时还提供list,set,zset,hash等数据结构的存储。 
2 、Redis支持数据的备份,即master-slave模式的数据备份。 
3 、Redis支持数据的持久化,可以将内存中的数据保持在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用。

(1)、会话缓存(Session Cache) 
最常用的一种使用Redis的情景是会话缓存(session cache)。用Redis缓存会话比其他存储(如Memcached)的优势在于:Redis提供持久化。当维护一个不是严格要求一致性的缓存时,如果用户的购物车信息全部丢失,大部分人都会不高兴的,现在,他们还会这样吗?

幸运的是,随着 Redis 这些年的改进,很容易找到怎么恰当的使用Redis来缓存会话的文档。甚至广为人知的商业平台Magento也提供Redis的插件。

(2)、全页缓存(FPC) 
除基本的会话token之外,Redis还提供很简便的FPC平台。回到一致性问题,即使重启了Redis实例,因为有磁盘的持久化,用户也不会看到页面加载速度的下降,这是一个极大改进,类似PHP本地FPC。

再次以Magento为例,Magento提供一个插件来使用Redis作为全页缓存后端。

此外,对WordPress的用户来说,Pantheon有一个非常好的插件 wp-redis,这个插件能帮助你以最快速度加载你曾浏览过的页面。

(3)、队列 
Reids在内存存储引擎领域的一大优点是提供 list 和 set 操作,这使得Redis能作为一个很好的消息队列平台来使用。Redis作为队列使用的操作,就类似于本地程序语言(如Python)对 list 的 push/pop 操作。

如果你快速的在Google中搜索“Redis queues”,你马上就能找到大量的开源项目,这些项目的目的就是利用Redis创建非常好的后端工具,以满足各种队列需求。例如,Celery有一个后台就是使用Redis作为broker,你可以从这里去查看。

(4),排行榜/计数器 
Redis在内存中对数字进行递增或递减的操作实现的非常好。集合(Set)和有序集合(Sorted Set)也使得我们在执行这些操作的时候变的非常简单,Redis只是正好提供了这两种数据结构。所以,我们要从排序集合中获取到排名最靠前的10个用户–我们称之为“user_scores”,我们只需要像下面一样执行即可:

当然,这是假定你是根据你用户的分数做递增的排序。如果你想返回用户及用户的分数,你需要这样执行:

ZRANGE user_scores 0 10 WITHSCORES

Agora Games就是一个很好的例子,用Ruby实现的,它的排行榜就是使用Redis来存储数据的,你可以在这里看到。

(5)、发布/订阅 
最后(但肯定不是最不重要的)是Redis的发布/订阅功能。发布/订阅的使用场景确实非常多。我已看见人们在社交网络连接中使用,还可作为基于发布/订阅的脚本触发器,甚至用Redis的发布/订阅功能来建立聊天系统!(不,这是真的,你可以去核实)。

面试题参考网上:

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  2. Java 开源分布式缓存框架Ehcache

    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, ...

  3. springMVC集成缓存框架Ehcache

    概述 Ehcache算是当前比较流行的缓存框架,使用缓存可以极大的缓解服务器和数据库的压力,提高访问效率,提高服务器的并发能力.接下来我们看怎么把缓存在spring mvc种使用起来. 详细 代码下载 ...

  4. Java的进程内缓存框架:EhCache (转)

    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中默认的CacheProvider. Ehcache缓存的特点: 1. 快速. 2. 简单. 3. 多种缓存 ...

  5. 23-Mybatis集成第三方缓存框架EHCache

    上一篇:22-Mybatis缓存相关设置对一级缓存和二级缓存的影响https://blog.csdn.net/fsjwin/article/details/109685932 mybatis本身有缓存 ...

  6. NoSQL分类及ehcache memcache redis 三大缓存的对比

    NoSQL分类 由于NoSQL中没有像传统数据库那样定义数据的组织方式为关系型的,所以只要内部的数据组织采用了非关系型的方式,就可以称之为NoSQL数据库. 目前,可以将众多的NoSQL数据库按照内部 ...

  7. ehcache memcache redis 三大缓存

    2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> 最近项目组有用到这三个缓存,去各自的官方看了下,觉得还真的各有千秋!今天特意归纳下各个缓存的优缺点,仅供参考!  Ehcach ...

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  9. java l1 l2缓存,Java 两级缓存框架

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