Guava Cache jar下载地址

时间: 2023-07-17 13:54:29 浏览: 21
你可以在Maven中央库中下载Guava Cache jar包。以下是Maven依赖配置信息: ``` <dependency> <groupId>com.google.guava</groupId> <artifactId>guava</artifactId> <version>29.0-jre</version> </dependency> ``` 你也可以在以下链接中手动下载: https://mvnrepository.com/artifact/com.google.guava/guava/29.0-jre 请注意,这个链接可能会更新,所以请确保你下载的是最新版本的Guava Cache jar包。
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guava cache

Guava Cache是Google提供的一套Java工具包中的一部分,它是一套非常完善的本地缓存机制(JVM缓存)。它的设计灵感来源于ConcurrentHashMap,可以按照多种策略来清理存储在其中的缓存值,同时保持很高的并发读写性能。在使用Guava Cache时,可以通过get()或者put()等方法进行缓存操作,当进行这些操作时,Guava Cache会进行惰性删除,即在获取或者放置缓存的时候判断缓存是否过期并进行删除。在Guava Cache的核心原理中,使用Segment来进行缓存值的定位和管理。在创建Guava Cache对象时,可以使用CacheLoader来自动加载数据到缓存中,当缓存不存在时,CacheLoader会负责获取数据并将其放置到缓存中。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [[由零开始]Guava Cache介绍和用法](https://blog.csdn.net/qq497811258/article/details/108260969)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [Guava Cache简介、应用场景分析、代码实现以及核心的原理](https://blog.csdn.net/weixin_44795847/article/details/123702038)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

Guava cache

Guava Cache是一个全内存的本地缓存实现,是Guava工具包中的一个模块。它提供了简单易用且性能好的线程安全的本地缓存机制。Guava Cache适用于对性能有高要求、数据不经常变化、占用内存不大、需要访问整个集合、数据允许不时一致的场景。Guava Cache的优势包括缓存过期和淘汰机制、并发处理能力、更新锁定、集成数据源以及监控缓存加载/命中情况等。在创建Guava Cache对象时,可以使用CacheLoader来自动加载数据到缓存中,也可以使用Callable Callback来在缓存中获取数据并回填缓存。要删除缓存数据,可以使用Cache的invalidate方法来实现。<em>1</em><em>2</em><em>3</em> #### 引用[.reference_title] - *1* [Guava Cache本地缓存介绍及使用](https://blog.csdn.net/unbelievevc/article/details/128365002)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [Guava Cache简介、应用场景分析、代码实现以及核心的原理](https://blog.csdn.net/weixin_44795847/article/details/123702038)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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是什么?它的特点和用途是什么? 回答: Guava Cache 是一个全内存的本地缓存实现,它是 Guava 中的一个模块,提供了线程安全的实现机制。它被广泛应用于 Java 项目中。 Guava Cache 的特点包括简单易用和性能好。它可以用来缓存计算结果、提高系统性能、减少对外部资源的依赖性等。 Guava Cache 提供了多种移除缓存的方式,包括单个移除、批量移除和移除全部。该缓存模块是 Guava 中的一个重要组成部分,而 Guava 是谷歌开源的 Java 工具类库,被许多 Java 项目所依赖。除了缓存功能,Guava 还提供了其他功能,如集合、并发库、通用注解等。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [Guava Cache本地缓存介绍及使用](https://blog.csdn.net/unbelievevc/article/details/128365002)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *3* [Guava cache介绍](https://blog.csdn.net/elricboa/article/details/78734896)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
Guava Cache是Google Guava库中提供的一种本地缓存解决方案。它是一个基于内存的缓存,可以在应用程序内部存储数据,提高应用程序性能。 Guava Cache提供了以下特性: 1. 自动加载:当缓存中不存在某个键的值时,可以自动加载生成该值。 2. 自动移除:缓存中的某些条目可以在一定时间内自动过期,或者可以使用大小限制来限制缓存中的条目数。 3. 针对不同的缓存数据设置不同的过期时间、存活时间、最大值、最小值等。 4. 支持同步和异步缓存。 使用Guava Cache非常简单,只需要按以下步骤操作: 1. 引入Guava库。 2. 创建一个CacheBuilder对象,用于配置缓存。 3. 调用build()方法创建一个Cache对象。 4. 使用put()方法向缓存中添加数据。 5. 使用get()方法从缓存中读取数据,如果缓存中不存在该键对应的值,则可以自动加载。 6. 使用invalidate()方法从缓存中移除数据。 下面是一个简单的示例: java import com.google.common.cache.CacheBuilder; import com.google.common.cache.CacheLoader; import com.google.common.cache.LoadingCache; import java.util.concurrent.ExecutionException; import java.util.concurrent.TimeUnit; public class GuavaCacheExample { public static void main(String[] args) throws ExecutionException { // 创建一个CacheBuilder对象 CacheBuilder<Object, Object> cacheBuilder = CacheBuilder.newBuilder() .maximumSize(100) // 设置缓存最大条目数 .expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES); // 设置缓存过期时间 // 创建一个Cache对象 LoadingCache<String, String> cache = cacheBuilder.build(new CacheLoader<String, String>() { @Override public String load(String key) throws Exception { System.out.println("loading " + key); // 自动加载数据 return "value-" + key; } }); // 添加数据到缓存中 cache.put("key1", "value1"); cache.put("key2", "value2"); // 从缓存中读取数据 System.out.println(cache.get("key1")); // 输出"value1" System.out.println(cache.get("key3")); // 输出"loading key3"和"value-key3" // 移除缓存中的数据 cache.invalidate("key1"); System.out.println(cache.get("key1", () -> "default")); // 输出"default" } } 在这个示例中,我们使用CacheBuilder对象配置了缓存的最大条目数和过期时间。我们还使用CacheLoader对象创建了一个自动加载的缓存,当缓存中不存在某个键的值时,可以自动加载生成该值。我们使用put()方法向缓存中添加了两个数据,使用get()方法从缓存中读取了两个数据,并使用invalidate()方法从缓存中移除了一个数据。
Guava Cache是Google提供的一套Java工具包中的一部分,它是一套非常完善的本地缓存机制(JVM缓存)。它的设计灵感来自于ConcurrentHashMap,可以按照多种策略来清理存储在其中的缓存值,并且能够保持很高的并发读写性能。Guava Cache适用于对性能要求很高、不经常变化、占用内存不大、有访问整个集合的需求、数据允许不时时一致的场景。它有以下优势:缓存过期和淘汰机制、并发处理能力、分离锁机制、更新锁定、集成数据源、监控缓存加载/命中情况等。 Guava Cache的数据删除分为被动删除和主动删除。被动删除是基于数据大小的删除,可以通过设置缓存的最大个数来实现。当缓存中的数据超过最大个数时,根据LRU(最近最少使用)或FIFO(先进先出)等策略淘汰一部分数据。另外,Guava Cache还支持主动删除,可以通过调用缓存的invalidate方法手动删除指定的数据。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [Guava Cache简介、应用场景分析、代码实现以及核心的原理](https://blog.csdn.net/weixin_44795847/article/details/123702038)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]

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