Pembatalan dan penyelesaian cache rangka kerja Java

Sebab biasa untuk ketidaksahihan cache rangka kerja Java termasuk perubahan data, tamat tempoh TTL, pembatalan manual dan kemas kini serentak. Penyelesaian pemprosesan termasuk: kemas kini tambahan (untuk perlindungan penembusan cache yang kerap (untuk menghalang cache secara terus untuk menanyakan kesahihan pangkalan data (untuk membatalkan data yang diedarkan dengan segera); untuk mengelakkan data kemas kini serentak daripada tidak konsisten); ).

Penyelesaian dan pemprosesan cache rangka kerja Java

Pengenalan

Mekanisme caching adalah penting dalam pembangunan web moden, ia boleh meningkatkan prestasi dan kelajuan tindak balas aplikasi dengan ketara. Walau bagaimanapun, data cache mungkin menjadi tidak sah, yang memerlukan aplikasi mengambil langkah yang sesuai untuk mengendalikannya. Dalam artikel ini, kami akan meneroka punca umum ketidaksahihan cache dalam rangka kerja Java dan penyelesaian biasa.

Sebab sebab ketidaksahihan

• Data berubah: Apabila data dalam cache dikemas kini dalam pangkalan data atau storan berterusan lain, data cache akan menjadi basi.
• Tamat Tempoh TTL: Kebanyakan sistem caching menetapkan nilai masa untuk hidup (TTL) untuk setiap item cache dan selepas itu item itu akan tamat tempoh daripada cache.
• Manual Invalidation: Aplikasi kadangkala perlu proaktif membatalkan cache, seperti semasa mengemas kini maklumat sensitif atau melakukan perubahan pecah.
• Kemas Kini Serentak: Dalam persekitaran serentak, berbilang urutan mungkin mengemas kini item cache yang sama pada masa yang sama, menyebabkan salah satu kemas kini ditimpa.

Penyelesaian pemprosesan

1. Kemas kini tambahan

Untuk data yang kerap dikemas kini, menggunakan mekanisme kemas kini tambahan boleh mengurangkan kegagalan cache dengan berkesan. Apabila data berubah, hanya bahagian cache yang terjejas dikemas kini, bukan keseluruhan item. Contohnya, anda boleh menggunakan anotasi @CachePut untuk melaksanakan kemas kini tambahan Spring. @CachePut 注解来实现 Spring 的增量更新。

@CachePut(value = "userCache", key = "#user.id")
public User updateUser(User user) {
    // ... 更新数据库并返回更新后的用户
}

2. 缓存穿透保护

缓存穿透是指查询不到目标数据时，直接绕过缓存向数据库查询。为了防止缓存穿透，可以使用布隆过滤器或二级缓存来拦截此类请求。

3. 手动失效

当需要立即使缓存数据失效时，可以使用缓存 API 提供的手动失效方法。例如，Spring Cache 中的 Cache.evict

@Cacheable(value = "shoppingCartCache", key = "#userId")
public ShoppingCart getShoppingCartForUser(Long userId) {
    // ... 查询数据库并返回购物车
}

@CachePut(value = "shoppingCartCache", key = "#userId")
public ShoppingCart updateShoppingCart(Long userId, ShoppingCart cart) {
    // ... 更新数据库和购物篮缓存
}

2. Perlindungan penembusan cache

3. Pembatalan manual

4. Kunci teragih

Dalam persekitaran serentak, kunci teragih boleh digunakan untuk memastikan item cache yang sama tidak dikemas kini oleh berbilang rangkaian pada masa yang sama. Dengan mendapatkan kunci sebelum mengemas kini item cache, anda boleh mengelakkan ketidakkonsistenan data yang disebabkan oleh kemas kini serentak.

Kes praktikal

Atas ialah kandungan terperinci Pembatalan dan penyelesaian cache rangka kerja Java. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!