Java 本地缓存 SSL 是一个在处理 HTTPS 请求时,开发人员需要面对的技术挑战,尤其是在性能与安全之间平衡的问题。为了能更好地解决这个问题,本文将从多个维度分析并指导如何有效管理 Java 本地缓存 SSL。
### 背景定位
在现代软件开发中,SSL(Secure Sockets Layer)证书的使用已成为保护数据传输安全的基本需求。然而,频繁地验证 SSL 证书不仅会消耗网络带            
                
         
            
            
            
            1、缓存定义高速数据存储层,提高程序性能2、为什么要用缓存(读多写少,高并发)1、提高读取吞吐量 2、提升应用程序性能 3、降低数据库成本 4、减少后端负载 5、消除数据库热点 6、可预测的性能3、缓存分类3.1、单机缓存(localCache)实现方案1、基于JSR107规范自研(了解即可):1、Java Caching定义了5个核心接口,分别是CachingProvider, CacheMan            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章目录1.引入依赖:2.缓存配置3.控制器 1.引入依赖:<dependency>
        <groupId>com.github.ben-manes.caffeine</groupId>
        <artifactId>caffeine</artifactId>
        <version>2.9.            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # Java本地调试SSL
在Java开发中,处理SSL/TLS是一个常见的需求,尤其是在构建安全的网络应用程序时。SSL(安全套接层)和其后继标准TLS(传输层安全性)用于加密网络通信,确保数据在传输过程中的安全性。然而,在本地调试SSL/TLS连接时,开发者可能会遇到各种问题。本文将介绍如何在Java中进行本地SSL调试,以及相关的代码示例。
## 什么是SSL/TLS?
SSL和TLS            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # Java 本地 SSL 证书的使用
在现代应用程序中,保护敏感数据已成为一项重要的任务。SSL(安全套接字层)证书用于加密网络连接,确保数据在传输过程中的安全性。Java 是一种广泛使用的编程语言,提供了强大的支持来处理 SSL 证书。在这篇文章中,我们将讨论 Java 如何使用本地 SSL 证书,并提供代码示例以帮助你理解。
## 1. 什么是 SSL 证书?
SSL 证书是由受信任的            
                
         
            
            
            
            这里举例使用spring3.1.4 + ehcache 注解的方式使用cache 是在spring3.1加入的使用方法:1.ehcache依赖+spring依赖<!-- ehcache依赖-->
<dependency>
    <groupId>net.sf.ehcache</groupId>
    <artifactId>            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            前言Guava是Google开源出来的一套工具库。其中提供的cache模块非常方便,是一种与ConcurrentMap相似的缓存Map。官方地址:https://github.com/google/guava/wiki/CachesExplained 开始构建一. 添加依赖  <dependency>
    <groupId>com.google.guava&l            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1. 场景描述因项目要使用本地缓存,具体为啥不用redis等,就不讨论,记录下过程,希望能帮到需要的朋友。2.解决方案2.1 使用google的guava作为本地缓存初步的想法是使用google的guava,因为本身项目中就有guava的denpency。2.1.1 pom文件需要3个dependency,如下:org.springframework.boot
spring-boot-starte            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            前言随着互联网的高速发展,市面上也出现了越来越多的网站和app。我们判断一个软件是否好用,用户体验就是一个重要的衡量标准。比如说我们经常用的微信,打开一个页面要十几秒,发个语音要几分钟对方才能收到。相信这样的软件大家肯定是都不愿意用的。软件要做到用户体验好,响应速度快,缓存就是必不可少的一个神器。缓存又分进程内缓存和分布式缓存两种:分布式缓存如redis、memcached等,还有本            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            本地缓存框架:ConcurrentHashMap,Caffeine、GuavaCache、EhCache总结一、ConcurrentHashMap连接二、Caffeine介绍        Caffeine是一个基于Java8开发的提供了近乎最佳命中率的高性能的缓存库,支持丰富的缓存过期策略,使用的是:TinyLfu淘            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目录一、本地缓存二、分布式缓存(使用中间件做缓存)1、使用redis作为缓存①、引入redis的依赖②、配置redis地址端口的信息③、引入依赖之后会自动配置RedisAutoConfig,然后我们使用StringRedisTemplete来进行保存和查询数据④jedis的使用2、缓存失效问题①、穿透②、击穿③、雪崩3、缓存数据一致性4、SpringCache①SpringCache的使用②、自定            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、本地缓存 GuavaCache 介绍Guava 是 Google 提供的一套 Java 工具包,而 Guava Cache 是一套非常完善的本地缓存机制(JVM 缓存)。Guava Cache 的设计来源于 CurrentHashMap,可以按照多种策略来清理存储在其中的缓存值且保持很高的并发读写性能。二、应用场景与优势1、本地缓存的应用场景对性能有非常高的要求不经常变化占用内存不大有访问整个            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 本地缓存的实现与应用
在现代软件开发中,缓存技术是提升应用性能的重要手段之一。尤其是在Java环境中,采用本地缓存可以有效减少数据访问的延迟,提高系统响应速度。本文将探讨本地缓存的基本概念、实现以及使用的示例代码。
## 本地缓存的概念
本地缓存是指在应用程序内部存储的临时数据,通常用来存放频繁访问但不常变化的数据。它可以降低对后端数据库的访问频率,从而减少延迟并提高性能。常见的Java            
                
         
            
            
            
            # Java本地缓存
在Java开发中,缓存是一种常见的技术手段,用于提高系统的性能和响应速度。本地缓存是指将数据存储在应用程序的内存中,以便在需要时可以快速访问。本文将介绍Java本地缓存的概念、原理和实现方式,并提供代码示例来演示如何使用Java本地缓存。
## 什么是本地缓存?
本地缓存是指将数据存储在应用程序的内存中,以便在需要时可以快速访问。与远程缓存相比,本地缓存不需要网络通信,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            ## 实现Java本地缓存的流程
为了帮助刚入行的小白实现Java本地缓存,我们可以按照以下步骤进行操作:
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建一个缓存管理类 |
| 2 | 设计缓存的数据结构 |
| 3 | 实现缓存的增删改查功能 |
| 4 | 实现缓存的过期策略 |
### 1. 创建一个缓存管理类
首先,我们需要创建一个缓存管理类,用于管理缓存            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在web开发中,随着数据量的增加,系统承受的压力越来越大,尤其是多线程以及数据库的访问,无时无刻不在考验着系统。为此,一些缓存工具的出现,可以大大的缓解系统的压力。下面我们介绍一下MemCached这个缓存工具。需要用到的jar包如下,点击链接可以下载java_memcached-release_1.6.jar关于MemCached的安装,请参见我的另一篇文章windows下memcached的安            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            大家好,又见面了。作为《深入理解缓存原理与实战设计》系列专栏,前面几篇文章中我们详细的介绍与探讨了Guava Cache与Caffeine的实现、特性与使用方式。提到JAVA本地缓存框架,还有一个同样无法被忽视的强大存在 —— Ehcache!它最初是由Greg Luck于2003年开始开发,截止目前,Ehcache已经演进到了3.10.0版本,各方面的能力已经构建的非常完善。Ehcache官网上            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            大家知道了Java中使用管程同步原语,理论上可以解决所有的并发问题。那 Java SDK 并发包里为什么还有很多其他的工具类呢?原因很简单:分场景优化性能,提升易用性今天我们就介绍一种非常普遍的并发场景:读多写少场景。实际工作中,为了优化性能,我们经常会使用缓存,例如缓存元数据、缓存基础数据等,这就是一种典型的读多写少应用场景。缓存之所以能提升性能,一个重要的条件就是缓存的数据一定是读多写少的.针            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            简介为什么要Cache降低数据库的访问压力. 提高查询的性能,改善用户体验.你都了解哪些Cache?浏览器缓存 数据持久层的Cache(MyBatis中的Cache设计) 逻辑处理层的Cache(Spring中的Cache) CPU的高速缓存对本地缓存你会如何设计数据的存储结构(散列存储) 数据的淘汰算法(FIFO,LRU) 任务调度策略(定时刷新缓存) 缓存日志的记录(命中率) GC时会缓存数据            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            先分享下我基于MAP实现的一个本地缓存packageorg.hjb.component;importjava.lang.ref.SoftReference;importjava.util.Map;importjava.util.concurrent.ConcurrentHashMap;importjava.util.concurrent.TimeUnit;importorg.apache.logg            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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