1、启动了nacos服务，没有在注册列表应该是版本问题Alibaba-nacos版本nacos-文档SpringCloudAlibaba-中文Spring-Cloud-Alibaba-英文Spring-Cloud-Gateway写的很好的一篇文章在Springinitial上面配置start.aliyun.com重新下载<2、NoFeignClientforloadBalancing

问题描述项目xx基于SpringBoot框架，其<parent>配置如下：<parent><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId><version>2.4.2</version><relativePath/>

一、本地缓存介绍缓存在日常开发中启动至关重要的作用，由于是存储在内存中，数据的读取速度是非常快的，能大量减少对数据库的访问，减少数据库的压力。之前介绍过Redis这种NoSql作为缓存组件，它能够很好的作为分布式缓存组件提供多个服务间的缓存，但是Redis这种还是需要网络开销，增

  前置数据库的表规划：数据库的表尽量做分离，是因为一个商品的数据事实上是非常多的，需要对商品的数据进行解耦，字段太多查询的效率会比较低；另一方面，系统需要给数据加缓存，如果都在一张表里，那么作为缓存的话，就只有一整条数据作为缓存，一旦一条数据里的任意一个字段做了修改，整个商品

一、Caffeine性能二、Caffeine配置注意：1、weakValues和softValues不可以同时使用。2、maximumSize和maximumWeight不可以同时使用。3、expireAfterWrite和expireAfterAccess同事存在时，以expireAfterWrite为准。三、软引用和弱引用软引用：如果一个对象只具有

注解源码如下1@Target(ElementType.METHOD)2@Retention(RetensionPolicy.RUNTIME)3@Documented4public@interfaceRvcCache{5Strngkey();6Stringid()defaultStringUtils.EMPTY;7}1@Component2@Aspect3@RequiredArgsConstructor4

Caffeine是一个高性能Java缓存库，提供了近乎最佳的命中率，它是GuavaCache的升级版；本文主要介绍它的相关功能及基本使用，文中所使用到的软件版本：Java1.8.0_341、Caffeine2.9.3。1、简介Caffeine和ConcurrentMap有点相似，但还是有所区别。最根本的区别是ConcurrentMap将会持

Caffeine是一个高性能Java缓存库，提供了近乎最佳的命中率，它是GuavaCache的升级版；本文主要介绍它的相关功能及基本使用，文中所使用到的软件版本：Java1.8.0_341、Caffeine2.9.3。1、简介Caffeine和ConcurrentMap有点相似，但还是有所区别。最根本的区别是ConcurrentMap将

第1章：引言大家好，我是小黑，今天咱们聊聊Caffeine缓存，小黑在网上购物，每次查看商品都要等几秒钟，那体验肯定不咋地。但如果用了缓存，常见的商品信息就像放在口袋里一样，随时取用，速度自然就快多了。这就是缓存的魔力，它通过存储临时数据，减少数据库的重复读写，提升系统的响应速度和性能。

Caffeine缓存是Java的高性能缓存库。本文简单记录下Caffeine缓存的用法。依赖配置<dependencies><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId></dependency&g

1、简介小编最近在使用系统的时候，发现尽管应用已经使用了redis缓存提高查询效率，但是仍然有进一步优化的空间，于是想到了比分布式缓存性能更好的本地缓存，因此对领域内常用的本地缓存进行了一番调研，有早期的Guava缓存、在Guava上进一步传承的Caffine以及自称在Java中使用最广泛的EhC

1、简介小编最近在使用系统的时候，发现尽管应用已经使用了redis缓存提高查询效率，但是仍然有进一步优化的空间，于是想到了比分布式缓存性能更好的本地缓存，因此对领域内常用的本地缓存进行了一番调研，有早期的Guava缓存、在Guava上进一步传承的Caffine以及自称在Java中使用最广泛的EhCac

SpringBoot实现项目更删改查后，会有新的问题需要解决，就是并发大的问题，一般而言，解决查询并发大的问题，常见的手段是为查询接口增加缓存，从而可以减轻持久层的压力。按照我们以往的经验，在查询接口中增加Redis缓存即可，将查询的结果数据存储到Redis中，执行查询时首先从Redis中命中，如果命中

项目中需要用一个替代concurrenthashmap能够帮忙过期或者防止一直putoom所以使用 优点内存管理优化Caffeine使用了一种基于堆外内存的存储模型，通过直接内存访问，避免了Java堆内存的垃圾回收开销。这种内存管理优化可以减少垃圾回收对应用性能的影响，提供更高的缓存读写性能

前言对于一些项目里需要对数据库里的某些数据一直重复请求的，且这些数据基本是固定的，在这种情况下，可以借助简单使用本地缓存来缓存这些数据。这些介绍一下SpringCache和Caffeine的使用。引入依赖和CacheConfig在pom文件里面引入下面的依赖：<dependency><groupId>com

SpringBoot集成CaffeineCaffeine和SpringCache依赖，使用注解方法实现缓存依赖<!--提供SpringBoot中的缓存支持--><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-cache</

平时开发都是直接使用的Caffeine组件，发现公司很少有人用SpringCache，想着SpringCache不是整合了Caffeine了吗，怎么没人用呢，想自己整合一下试试：@BeanpublicCacheManagermyCacheManager(){CaffeineCacheManagercacheManager=newCaffeineCacheManager();Caffeine<

1缓存目的由于M/S调度过程中，会产生大量数据库读操作，如tenant，user，processDefinition等：对DB产生很大读压力使整个核心调度流程变慢考虑这部分业务数据读多写少，引入缓存模块：减少DB读压力，加快核心调度流程。2缓存设置spring:cache:#defaultenablecache,youcand

传统缓存的问题传统的缓存策略一般是请求到达Tomcat后，先查询Redis,如果未命中则查询数据库，存在下面的问题:●请求要经过Tomcat处理，Tomcat的性能成为整个系统的瓶颈●Redis缓存失效时，会对数据库产生冲击多级缓存方案多级缓存就是充分利用请求处理的每个环节,分别添加缓存，减轻Tomcat

1Maven依赖引入pom依赖：<dependency><groupId>com.github.ben-manes.caffeine</groupId><artifactId>caffeine</artifactId><version>3.1.6</version></dependency>或者直接观察当前SpringBoot自带版本：2.2基本用法imp

简单说，Caffine是一款高性能的本地缓存组件由下面三幅图可见：不管在并发读、并发写还是并发读写的场景下，Caffeine的性能都大幅领先于其他本地开源缓存组件 代码如下所示：packagecom.example.springbootstudy.test.caffeine;importcom.github.benmanes.caffeine.cache.Cac

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参考：https://blog.csdn.net/yingyujianmo/article/details/122755222

1、添加依赖<dependency><groupId>com.github.ben-manes.caffeine</groupId><artifactId>caffeine</artifactId></dependency> 2、添加配置packagecom.example.demo.config;importcom.github.ben

1、自定义缓存配置类@Data@ConfigurationProperties(prefix="page.cache")publicclassPageCacheProperties{privateCaffeineConfigPropertiescaffeine=newCaffeineConfigProperties();//本地缓存配置privatePageCacheAsyncExecutorConfigpool=newP