Améliorations du cache dans la technologie de mise en cache Java
Chaque développeur Java sait que la mise en cache joue un rôle essentiel dans l'amélioration des performances. Cependant, la mise en cache ne fonctionne pas toujours comme prévu. Dans certains cas, la mise en cache peut également ajouter des frais généraux et de la complexité. Dans cet article, nous explorerons certaines techniques d'amélioration du cache qui peuvent nous aider à mieux utiliser les caches et à les optimiser si nécessaire.
1. Mise en cache par lots
Supposons que nous ayons une requête commune qui doit récupérer les enregistrements correspondant à plusieurs identifiants de la source de données. Selon la méthode d'interrogation traditionnelle, nous parcourions chaque ID et effectuions une requête distincte. Cependant, dans certains cas, la charge sur la source de données peut retarder le temps de réponse de chaque requête. À l’heure actuelle, les avantages des requêtes par lots sont évidents. Nous pouvons mettre tous les identifiants dans une collection et transmettre la collection à la requête. Cela permettra à la source de données d'exécuter une requête et de renvoyer tous les résultats.
De même, nous pouvons mettre en cache les résultats des requêtes par lots au lieu d'exécuter des requêtes distinctes pour chaque ID. Cela peut réduire considérablement la communication avec la source de données, améliorer les performances et réduire la charge.
2. Vidage du cache au niveau des éléments
Parfois, dans une application, nous souhaitons uniquement vider une partie du cache au lieu de vider complètement tous les caches. Par exemple, notre application nécessite un cache « adaptatif » capable de s'adapter automatiquement aux modifications de la source de données sans affecter l'ensemble de l'application. Dans ce cas, nous avons besoin d’un moyen de vider sélectivement le cache.
L'API Ehcache de Java nous permet de vider le cache en appuyant sur une touche. Cependant, lorsqu'elle est utilisée dans un environnement distribué, la suppression de la clé peut affecter le cache sur tous les nœuds. À l’heure actuelle, la suppression du cache au niveau des éléments s’avère utile. Cette approche nous permet d'effacer sélectivement des éléments spécifiques de la collection de cache sans affecter le cache des autres éléments.
3. Chargement asynchrone
Dans certains cas, le temps de chargement du cache peut être très long. Par exemple, nous pourrions avoir besoin d'accéder à une API externe ou d'exécuter de longues requêtes SQL. Dans ce cas, le chargement synchrone peut entraîner des problèmes de performances dans notre application.
Heureusement, le chargement asynchrone peut nous aider à résoudre ce problème. Le chargement asynchrone nous permettra d'effectuer des opérations de chargement dans un thread en arrière-plan afin que notre application puisse continuer à effectuer d'autres tâches. Une fois le chargement terminé, nous pouvons stocker le résultat dans le cache afin de pouvoir l'utiliser plus tard.
4. Mise en cache locale
La mise en cache distribuée est très pratique dans un environnement cloud multi-nœuds. Toutefois, dans un environnement à nœud unique, l’utilisation d’un cache local serait plus appropriée. La mise en cache locale a tendance à être plus rapide que la mise en cache distribuée, car les données mises en cache dans le nœud local sont accessibles plus rapidement.
ConcurrentHashMap introduit dans Java 8 nous permet de mapper des clés faiblement référencées à des valeurs fortement référencées. Cela signifie que lorsqu'une clé n'est plus utilisée par l'application, le cache peut automatiquement recycler l'entrée de cache correspondante. Ce type de cache local est idéal pour les applications avec une concurrence élevée et de gros volumes de données.
Résumé
La mise en cache est un facteur clé dans l'amélioration des performances des applications, mais une mauvaise utilisation peut entraîner des effets négatifs. L'utilisation de la technologie d'amélioration du cache peut nous aider à mieux utiliser le cache et à l'optimiser si nécessaire. Les technologies ci-dessus améliorent non seulement les performances des applications, mais améliorent également leur évolutivité et leur robustesse.
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