数据库缓存是处理这些性能问题的最多见策略之一。缓存涉及将数据库查询的结果保存在更快,更容易访问的位置。正确完成后,缓存将减小查询响应时间,减小数据库负载并下降成本。redis
可是,缓存也须要当心处理,由于它们其实是在另外一个位置建立另外一个信息副本。保持数据库和缓存同步并保持最新可能比您预期的更棘手。在下一节中,咱们将讨论一些最多见的数据库缓存策略。数据库
手动缓存(也称为缓存搁置策略)涉及直接管理数据库和缓存。您的应用程序在启动数据库查询以前检查缓存,并在对数据库进行任何更改后更新缓存。编程
虽然若是正确实现有效,但手动缓存可能很是繁琐,尤为是在您须要查询多个数据库时。出于这些缘由,开发人员发明了许多替代性的缓存策略。缓存
在读取缓存中,应用程序首先查询缓存以查看其所需的信息是否在内部。若是没有,它将从数据库中检索信息并使用它来更新缓存。缓存提供程序或缓存库负责查询和更新缓存的详细逻辑。bash
当应用程序重复请求相同的数据时,读取策略最适合读取繁重的工做负载:例如,一遍又一遍地加载相同文章的新闻网站。异步
读取策略的一个缺点是对缓存的第一次查询将始终致使未命中,由于保证所请求的信息不在内部。为了解决这个问题,开发人员一般会使用用户可能要求的信息提早“加热”缓存。编程语言
在直写式高速缓存中,首先对高速缓存进行更新,而后对数据库进行更新。从应用程序到缓存以及从缓存到数据库都有一条直接线。与直读式缓存结合使用时,直写式策略可确保您的数据保持一致,从而无需手动缓存失效。ide
在后写式缓存(也称为回写式高速缓存)中,应用程序首先将数据写入高速缓存。通过一段设定的延迟后,缓存也会将此信息写入数据库。后写缓存最适合写入繁重的工做负载,即便出现一些故障和停机也能够很好地执行。性能
Redis是NoSQL数据库最受欢迎的选项之一,它使用键值系统来存储数据。Redisson是Java编程语言中的Redis客户端库,可使用全部熟悉的Java集合轻松访问Redis功能。网站
Redisson容许您将数据放在外部存储中的地图中。您可使用此功能实现数据库,Web服务或任何其余数据源的缓存。
下面是一个Java示例,说明如何在Redis和Redisson中使用直读缓存。 若是请求的条目在缓存中不存在,则它将由MapLoader对象加载:
MapLoader<String, String> mapLoader = new MapLoader<String, String>()
{
@Override
public Iterable<String> loadAllKeys()
{
List<String> list = new ArrayList<String>();
Statement statement = conn.createStatement();
try {
ResultSet result = statement.executeQuery( "SELECT id FROM student" );
while ( result.next() )
{
list.add( result.getString( 1 ) );
}
} finally {
statement.close();
}
return(list);
}
@Override
public String load( String key )
{
PreparedStatement preparedStatement = conn.prepareStatement( "SELECT name FROM student where id = ?" );
try {
preparedStatement.setString( 1, key );
ResultSet result = preparedStatement.executeQuery();
if ( result.next() )
{
return(result.getString( 1 ) );
}
return(null);
} finally {
preparedStatement.close();
}
}
}
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配置使用案例:
MapOptions<K, V> options = MapOptions.< K, V > defaults()
.loader( mapLoader );
RMap<K, V> map = redisson.getMap( "test", options );
/* or */
RMapCache<K, V> map = redisson.getMapCache( "test", options );
/* or with boost up to 45x times */
RLocalCachedMap<K, V> map = redisson.getLocalCachedMap( "test", options );
/* or with boost up to 45x times */
RLocalCachedMapCache<K, V> map = redisson.getLocalCachedMapCache( "test", options );
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下面是一个Java示例,说明如何在Redis中使用Redis中的Redis使用直写缓存。
在MapWriter对象更新缓存和数据库以前,缓存更新方法不会返回:
MapWriter<String, String> mapWriter = new MapWriter<String, String>()
{
@Override
public void writeAll( Map<String, String> map )
{
PreparedStatement preparedStatement = conn.prepareStatement( "INSERT INTO student (id, name) values (?, ?)" );
try {
for ( Entry<String, String> entry : map.entrySet() )
{
preparedStatement.setString( 1, entry.getKey() );
preparedStatement.setString( 2, entry.getValue() );
preparedStatement.addBatch();
}
preparedStatement.executeBatch();
} finally {
preparedStatement.close();
}
}
@Override
public void write( String key, String value )
{
PreparedStatement preparedStatement = conn.prepareStatement( "INSERT INTO student (id, name) values (?, ?)" );
try {
preparedStatement.setString( 1, key );
preparedStatement.setString( 2, value );
preparedStatement.executeUpdate();
} finally {
preparedStatement.close();
}
}
@Override
public void deleteAll( Collection<String> keys )
{
PreparedStatement preparedStatement = conn.prepareStatement( "DELETE FROM student where id = ?" );
try {
for ( String key : keys )
{
preparedStatement.setString( 1, key );
preparedStatement.addBatch();
}
preparedStatement.executeBatch();
} finally {
preparedStatement.close();
}
}
@Override
public void delete( String key )
{
PreparedStatement preparedStatement = conn.prepareStatement( "DELETE FROM student where id = ?" );
try {
preparedStatement.setString( 1, key );
preparedStatement.executeUpdate();
} finally {
preparedStatement.close();
}
}
}
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使用配置案例:
MapOptions<K, V> options = MapOptions.< K, V > defaults()
.writer( mapWriter )
.writeMode( WriteMode.WRITE_THROUGH );
RMap<K, V> map = redisson.getMap( "test", options );
/* or */
RMapCache<K, V> map = redisson.getMapCache( "test", options );
/* or with boost up to 45x times */
RLocalCachedMap<K, V> map = redisson.getLocalCachedMap( "test", options );
/* or with boost up to 45x times */
RLocalCachedMapCache<K, V> map = redisson.getLocalCachedMapCache( "test", options );
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MapWriter接口还用于异步提交对Map对象(缓存)和外部存储(数据库)的更新。后台写入操做执行中使用的线程数量经过writeBehindThreads设置设置。
下面,咱们看到Redisson中基于Redis的后写缓存实现的配置的Java示例:
MapOptions<K, V> options = MapOptions.< K, V > defaults()
.writer( mapWriter )
.writeMode( WriteMode.WRITE_BEHIND )
.writeBehindThreads( 8 );
RMap<K, V> map = redisson.getMap( "test", options );
/* or */
RMapCache<K, V> map = redisson.getMapCache( "test", options );
/* or with boost up to 45x times */
RLocalCachedMap<K, V> map = redisson.getLocalCachedMap( "test", options );
/* or with boost up to 45x times */
RLocalCachedMapCache<K, V> map = redisson.getLocalCachedMapCache( "test", options );
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上述全部讨论的策略可用于Redisson的RMap,RMapCache,RLocalCachedMap和RLocalCachedMapCache对象。使用后两个对象可使Redis中的读取操做速度提升45倍。