You need to enable JavaScript to run this app.
最新活动
产品
解决方案
定价
生态与合作
支持与服务
开发者
了解我们

使用HazelCast实现Spring Boot自定义缓存解析器和缓存管理器

要使用Hazelcast实现Spring Boot自定义缓存解析器和缓存管理器,你需要按照以下步骤操作:

步骤1:添加依赖 首先,将Hazelcast的Spring Boot Starter依赖添加到你的项目中。在pom.xml文件中添加以下依赖:

<dependency>
    <groupId>com.hazelcast</groupId>
    <artifactId>hazelcast-spring</artifactId>
    <version>4.2.2</version>
</dependency>

步骤2:创建Hazelcast配置 创建一个Hazelcast的配置类,用于配置Hazelcast实例。例如,创建一个名为HazelcastConfig的类,如下所示:

import com.hazelcast.config.Config;
import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

@Configuration
@EnableCaching
public class HazelcastConfig {

    @Bean
    public Config hazelcastConfig() {
        Config config = new Config();
        // 添加其他配置项,如集群配置等
        return config;
    }
}

步骤3:实现自定义缓存解析器 创建一个实现Spring的CacheResolver接口的自定义缓存解析器。这个解析器将用于解析缓存注解,并返回一个HazelcastCache对象。例如,创建一个名为HazelcastCacheResolver的类,如下所示:

import com.hazelcast.core.HazelcastInstance;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.cache.Cache;
import org.springframework.cache.CacheManager;
import org.springframework.cache.annotation.CacheConfig;
import org.springframework.cache.interceptor.CacheOperationInvocationContext;
import org.springframework.cache.interceptor.CacheResolver;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.util.Collection;
import java.util.Collections;

@Component
public class HazelcastCacheResolver implements CacheResolver {

    @Autowired
    private HazelcastInstance hazelcastInstance;

    @Autowired
    private CacheManager cacheManager;

    @Override
    public Collection<? extends Cache> resolveCaches(CacheOperationInvocationContext<?> context) {
        CacheConfig cacheConfig = context.getMethod().getAnnotation(CacheConfig.class);
        String cacheName = cacheConfig.cacheNames()[0];
        Cache cache = cacheManager.getCache(cacheName);
        if (cache == null) {
            cache = createCache(cacheName);
            cacheManager.getCacheNames().add(cacheName);
        }
        return Collections.singleton(cache);
    }

    private Cache createCache(String cacheName) {
        return new HazelcastCache(cacheName, hazelcastInstance);
    }
}

步骤4:实现自定义缓存管理器 创建一个实现Spring的CacheManager接口的自定义缓存管理器。这个管理器将用于管理HazelcastCache对象。例如,创建一个名为HazelcastCacheManager的类,如下所示:

import com.hazelcast.core.HazelcastInstance;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.cache.Cache;
import org.springframework.cache.CacheManager;
import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

import java.util.Collection;
import java.util.Collections;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
import java.util.concurrent.ConcurrentMap;

@Configuration
@EnableCaching
public class HazelcastCacheManager implements CacheManager {

    private final ConcurrentMap<String, Cache> caches = new ConcurrentHashMap<>();

    @Autowired
    private HazelcastInstance hazelcastInstance;

    @Override
    public Cache getCache(String name) {
        Cache cache = caches.get(name);
        if (cache == null) {
            cache = createCache(name);
            caches.put(name, cache);
        }
        return cache;
    }

    @Override
    public Collection<String> getCacheNames() {
        return Collections.unmodifiableSet(caches.keySet());
    }

    private Cache createCache(String name) {
        return new HazelcastCache(name, hazelcastInstance);
    }
}

步骤5:实现自定义Hazelcast缓存 创建一个实现Spring的Cache接口的自定义Hazelcast缓存。这个缓存将使用Hazelcast实例来存储缓存数据。例如,创建一个名为HazelcastCache的类,如下所示:

import com.hazelcast.core.HazelcastInstance;
import com.hazelcast.core.IMap;
import org.springframework.cache.Cache;
import org.springframework.cache.support.SimpleValueWrapper;

import java.util.concurrent
本文内容通过AI工具匹配关键字智能整合而成,仅供参考,火山引擎不对内容的真实、准确或完整作任何形式的承诺。如有任何问题或意见,您可以通过联系service@volcengine.com进行反馈,火山引擎收到您的反馈后将及时答复和处理。
展开更多
面向开发者的云福利中心,ECS 60元/年,域名1元起,助力开发者快速在云上构建可靠应用

社区干货

掘地三尺,搞定 Redis 与 MySQL 数据一致性问题 | 社区征文

跟大家一起深入探索**缓存的工作机制和缓存一致性应对方案**。在本文正式开始之前,我觉得我们需要先取得以下两点的共识:1. 缓存必须要有过期时间;2. 保证数据库跟缓存的最终一致性即可,不必追求强一致性。... 这个在实现上是有难度的,而且一定会对性能有影响。如果真的对数据的一致性要求这么高,那引入缓存是否真的有必要呢?## 2. 缓存的使用策略在使用缓存时,通常有以下几种缓存使用策略用于提升系统性能:- `Cach...

基于 Flink 构建实时数据湖的实践

和导出、可以写**临时表**,也可以把元数据存储到 Catalog 中,使用 Catalog Table 进行数据导入导入。但是为了满足客户更复杂的需求,在实践过程中我们基于 Datastream API 开发了 CDC Schema 自动变更,可以实现整库... 会报错:Class cast excetpion;Row 4 写入时虽然类型和长度都匹配,但 Schema 含义不同,最终会在结果文件中写入一条脏数据。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/5...

基于 Flink 构建实时数据湖的实践

和导出、可以写 **临时表** ,也可以把元数据存储到 Catalog 中,使用 Catalog Table 进行数据导入导入。但是为了满足客户更复杂的需求,在实践过程中我们基于 Datastream API 开发了 CDC Schema 自动变更,可以实现整... 会报错:Class cast excetpion;Row 4 写入时虽然类型和长度都匹配,但 Schema 含义不同,最终会在结果文件中写入一条脏数据。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om...

基于 Flink 构建实时数据湖的实践

和导出、可以写 **临时表** ,也可以把元数据存储到 Catalog 中,使用 Catalog Table 进行数据导入导入。但是为了满足客户更复杂的需求,在实践过程中我们基于 Datastream API 开发了 CDC Schema 自动变更,可以实现整... 会报错:Class cast excetpion;Row 4 写入时虽然类型和长度都匹配,但 Schema 含义不同,最终会在结果文件中写入一条脏数据。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om...

特惠活动

热门爆款云服务器

100%性能独享,更高内存性能更佳,学习测试、web前端、企业应用首选,每日花费低至0.55元
60.00/1212.00/年
立即购买

域名注册服务

cn/top/com等热门域名,首年低至1元,邮箱建站必选
1.00/首年起32.00/首年起
立即购买

DCDN国内流量包100G

同时抵扣CDN与DCDN两种流量消耗,加速分发更实惠
2.00/20.00/年
立即购买

使用HazelCast实现Spring Boot自定义缓存解析器和缓存管理器-优选内容

掘地三尺,搞定 Redis 与 MySQL 数据一致性问题 | 社区征文
跟大家一起深入探索**缓存的工作机制和缓存一致性应对方案**。在本文正式开始之前,我觉得我们需要先取得以下两点的共识:1. 缓存必须要有过期时间;2. 保证数据库跟缓存的最终一致性即可,不必追求强一致性。... 这个在实现上是有难度的,而且一定会对性能有影响。如果真的对数据的一致性要求这么高,那引入缓存是否真的有必要呢?## 2. 缓存的使用策略在使用缓存时,通常有以下几种缓存使用策略用于提升系统性能:- `Cach...
基于 Flink 构建实时数据湖的实践
和导出、可以写**临时表**,也可以把元数据存储到 Catalog 中,使用 Catalog Table 进行数据导入导入。但是为了满足客户更复杂的需求,在实践过程中我们基于 Datastream API 开发了 CDC Schema 自动变更,可以实现整库... 会报错:Class cast excetpion;Row 4 写入时虽然类型和长度都匹配,但 Schema 含义不同,最终会在结果文件中写入一条脏数据。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/5...
基于 Flink 构建实时数据湖的实践
和导出、可以写 **临时表** ,也可以把元数据存储到 Catalog 中,使用 Catalog Table 进行数据导入导入。但是为了满足客户更复杂的需求,在实践过程中我们基于 Datastream API 开发了 CDC Schema 自动变更,可以实现整... 会报错:Class cast excetpion;Row 4 写入时虽然类型和长度都匹配,但 Schema 含义不同,最终会在结果文件中写入一条脏数据。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om...
基于 Flink 构建实时数据湖的实践
和导出、可以写 **临时表** ,也可以把元数据存储到 Catalog 中,使用 Catalog Table 进行数据导入导入。但是为了满足客户更复杂的需求,在实践过程中我们基于 Datastream API 开发了 CDC Schema 自动变更,可以实现整... 会报错:Class cast excetpion;Row 4 写入时虽然类型和长度都匹配,但 Schema 含义不同,最终会在结果文件中写入一条脏数据。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om...

使用HazelCast实现Spring Boot自定义缓存解析器和缓存管理器-相关内容

特惠活动

热门爆款云服务器

100%性能独享,更高内存性能更佳,学习测试、web前端、企业应用首选,每日花费低至0.55元
60.00/1212.00/年
立即购买

域名注册服务

cn/top/com等热门域名,首年低至1元,邮箱建站必选
1.00/首年起32.00/首年起
立即购买

DCDN国内流量包100G

同时抵扣CDN与DCDN两种流量消耗,加速分发更实惠
2.00/20.00/年
立即购买

产品体验

体验中心

云服务器特惠

云服务器
云服务器ECS新人特惠
立即抢购

白皮书

一图详解大模型
浓缩大模型架构,厘清生产和应用链路关系
立即获取

最新活动

爆款1核2G共享型服务器

首年60元,每月仅需5元,限量秒杀
立即抢购

火山引擎增长体验专区

丰富能力激励企业快速增长
查看详情

数据智能VeDI

易用的高性能大数据产品家族
了解详情

一键开启云上增长新空间

立即咨询