一级缓存与二级缓存的区别
第一阶段和第二阶段缓存之间的差异主要显示在缓存级别，缓存对象的生命周期以及它们在数据库操作中的作用。缓存的1 级位于应用程序中，是JVM级别的缓存，仅适用于单个数据库连接。
它主要用于存储这些新问题的结果。
当重新实现相同的SQL语句时，可以直接从第一阶段缓存获得结果，从而避免重复实现SQL查询，从而提高数据库访问效率。
级别2 缓存是一个应用程序级别的缓存，位于1 级缓存之外，通常用于使用REDIS或MEMCACH等分布式缓存系统。
次要缓存是在各种数据库连接之间共享的，并且可以包含用于存储热点数据的各种数据库示例，而应用程序层通常可以访问。
2 级缓存可以减少数据库访问的压力并改善应用程序的整体性能。
在数据库操作中，主要缓存通常用于存储和重复使用查询结果，而辅助缓存用于存储应用程序层通常可以访问的数据，以减少数据库访问的数量。
2 级缓存在复杂的应用程序中非常重要，因为它支持跨数据库和流程的数据共享。
通常，第一阶段和第二阶段缓存之间的差异主要是缓存级别，它们的生命周期以及它们在数据库操作中的作用。
第一阶段缓存位于JVM内，主要用于存储查询结果，而第二阶段缓存位于应用程序级别，用于存储热点数据以减少数据库访问的压力。
SpringBoot3集成Redis
Springboot Integrated Redis在项目开发中进行了深入分析，CACHE是基石，Redis是关键和价值存储系统。通过对数据的有效读取和写入和广泛的数据类型，通常用于改善系统性能并解决并行性问题。
首先，REDIS的应用反映在数据缓存，查询 - 底层的解决方案以及系统反应速度的显着改善。
其次，他的分布式锁定机制在分布式环境中的多线程资源管理中起着重要作用，以确保对资源的安全控制。
lettual6 .2 .4 释放用于工程集成，这是一个支持扩展功能的REDIS客户端，包括事物，集群和其他功能。
连接池由common-pool2 管理，核心参数在配置文件中定义。
关于环境构建，建议使用BREW安装REDIS 4 .1 版本，以管理开始并停止命令行并配置环境变量以促进命令行过程。
诸如字符串，列表，集合，哈希和排序量之类的数据类型各自具有自己的应用程序方案，例如：B。
存储报纸，清晰的数据跟踪和关系数据存储。
关于锁定机制，REDIS的SETNX方法与Redislock注册表相结合，实现了分布式阻止功能。
单位测试类RedislockTest详细显示了这两种锁定机制的操作。
在Mybatis中，SQLSession级别上有第一阶段的缓存，第二阶段的缓存位于映射器级别，但应注意的是，它可能不适用于通常更改数据的情况。
通过配置文件打开缓存，并使用映射器环境中的自定义MyBatis Cache类组合REDIS，以实现更有效的数据存储。
调整辅助缓存的实现，并实现缓存接口，接管缓存模式，首先询问缓存并在失败时设置数据库，并在更新数据时自动删除相应的缓存以确保数据一致性。
本地缓存和分布式缓存有什么区别？如何选择？
临时存储技术在高同步系统中起主要作用，主要是通过降低对数据库的直接访问以提高响应速度。缓存可以分为两类：本地缓存和分布式缓存。
本地缓存，例如使用JDKMAP，将数据直接存储在应用程序过程中，并且阅读速度和写作非常快，但是每个应用程序或块结都必须单独保留且难以共享，并且在重新启动应用程序后无法存储缓存的问题。
分布式缓存（例如REDIS）通过多台计算机暂时存储数据，以形成一个组以实现和扩展数据。
这种类型的临时存储存储器非常可用且开发，但是在网络过渡时期存在问题，并且管理更为复杂。
多层临时存储策略结合了本地存储优势和分布式缓存。
通过本地缓存作为第一个级别的缓存和分布式缓存作为第二级临时存储内存，它实现了读取快速数据和有效更新。
通过合理的组成，可以有效地改善系统性能。
选择一种类型的缓存时，您应该考虑诸如工作场景，同步，加载预算，数据一致性和其他因素等因素。
本地缓存适用于响应速度高，数据大小不大的方案，并且应用程序方案很明显；分布式缓存适用于具有大量同时请求，大数据大小和高可用性的方案。
同时，可以在不同的情况下灵活地应用多级高速缓存策略，以实现最佳性能。
简而言之，尽管临时存储技术可以显着提高系统的效率，但在选择时必须权衡不同因素，并将其灵活地应用以满足特定的工作需求。
正确的缓存商店策略可以有效地改善系统性能，减少资源消耗并改善用户体验。
它是构建非常有效和可用系统的主要技术之一。
基于Spring Cache实现二级缓存(Caffeine+Redis)
根据SpringCache实现二次缓存存储的段落如下：引入相关成瘾：引入Springcache，Caffeine和Redis的相关成瘾通过Maven或渐变。配置SpringCache：添加与SpringCache和redis有关的配置。
将Redis配置为辅助缓存，包括池，序列化方法和其他参数。
创建CacheManager：实现一个个性化的CacheManager，必须同时管理咖啡因和Redis Cache级别。
在此CacheManager中，它可以根据名称或缓存策略确定是否使用咖啡因或Redis进行缓存。
当您必须从缓存中获取数据时，首先尝试从咖啡因中获取它们。
如果不存在咖啡因，请从redis中获取并输入咖啡因中获得的数据。
缓存函数启用：在Springboot Start类上添加注释@EnableCaching并启用SpringCache Cache函数。
使用缓存注释：将注释@caccheble添加到必须存储在缓存中的方法中，指定缓存的名称和存储在缓存中的Keystone的生成。
如果需要更新或删除缓存，则可以使用@cacheput和@cacheevict的注释。
缓存相干的管理：对于分布式系统，有必要考虑缓存相干问题。
REDIS的订阅/发布功能可用于通知更多的节点，以更新或删除数据时更新或删除相应的缓存。
其他协议或相干算法（例如分布式块）也可以用于确保缓存的一致性。
监视和优化：监视缓存速度，响应时间和其他指标，以迅速发现和优化缓存策略。
根据业务需求和数据特征，调节咖啡因缓存和Redis的配置以获得最佳的缓存性能。
通过上述段落，可以在SpringCache的基础上实现包括咖啡因和Redis在内的2 级缓存系统，从而有效提高系统查询的效率和性能。
30万以上的qps高并发服务如何优化
通过以下方面可以完成以超过3 00,000的价值优化高QP的相反服务：应用贵族层缓冲系统：替代关系数据库：直接使用MySQL或Oracle等关系数据库可以承受红压。多级缓冲策略：使用Redis作为第一级缓冲区，记录为辅助缓冲区，并与本地缓冲区结合使用，以创建一个有效的缓冲系统，以同时处理高需求。
多线程用法：调用线程组：将同步调用更改为通道组调用以提高接口响应速度。
监视状态：合理的线程数量并阻止队列的大小，以避免浪费资源或损害系统效率。
降低机制和保险丝：降低非核心函数：当压力增加时，暂时关闭非核心功能以确保平稳的主链接。
保险丝机制：当检测到服务压力太高时，将直接返回故障反应以避免下一个系统事件。
优化IO活动：减少IO活动的数量：通过质量要求的接口减少IO活动的数量。
避免IO放大器效应：在高度高的情况下，由于单个需求的放大效果，请小心避免增加指数IO。
仔细尝试：控制测试的数量和时间段：避免过度测试，从而导致系统上的额外负担。
配置管理：测试策略的配置管理，以方便而灵活地调整。
处理边界情况：改进逻辑代码：确保在处理不同的输入并避免造成严重后果的小问题时，确保代码会准确响应。
打印优雅日记：当前限制日记：使用当前有限的组件，例如Notification Code算法或基于白色列表的日记打印策略来控制日记输出。
合理的记录：仅记录主要信息以避免完整的日记打印，从而导致磁盘使用过多并影响程序性能。
通过上述措施的全面应用，可以有效地改善服务的性能和稳定性，同时高于3 00,000 QP。
