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摘要：
本文介绍了JetCache的异步API，通过异步方式访问缓存可以提升性能，降低RT。
JetCache的异步API和同步API是完全兼容的，甚至用同步的开发方式也能获得一部分异步带来的好处。

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本文简要介绍了基于注解来配置使用JetCache的方式。当使用JetCache的注解时，可以搭配Spring4.0.8以上版本，或者Spring Boot 1.1.9以上版本，本文同时展示了这两种情况下的配置方式。如果不需要使用注解，也可以。

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JetCache是由阿里巴巴开源的通用缓存访问框架，如果你对Spring Cache很熟悉的话，请一定花一点时间了解一下JetCache，它更好用。

JetCache提供的核心能力包括：

• 提供统一的，类似jsr-107风格的API访问Cache，并可通过注解创建并配置Cache实例
• 通过注解实现声明式的方法缓存，支持TTL和两级缓存
• 分布式缓存自动刷新，分布式锁 (2.2+)
• 支持异步Cache API
• Spring Boot支持
• Key的生成策略和Value的序列化策略是可以定制的
• 针对所有Cache实例和方法缓存的自动统计

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原文地址  译者：简直

缓存是提升性能的通用方法，现在大多数的缓存实现都使用了经典的技术。这篇文章中，我们会发掘 Caffeine 中的现代化的实现方法。Caffeine 是一个开源的 Java 缓存库，它能提供高命中率和出色的并发能力。期望读者们能被这些想法激发，进而将它们应用到任何你喜欢的编程语言中。

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原文链接 译文链接 翻译：踏雁寻花，校对：丁一

这里我将会给大家演示用ConcurrentHashMap类和lambda表达式实现一个本地缓存。因为Map有一个新的方法，在key为Null的时候自动计算一个新的value值。非常适合实现cache。来看下代码：

当然，这种方式很傻瓜。即使对于一个非常小的数，例如fibonacci(5)，上面的代码也会打印出很多行，而且都是在进行重复计算，输出如下（只截取一部分）：

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原文地址  译文地址    译者：许巧辉  校对：沈义扬

范例

LoadingCache<Key, Graph> graphs = CacheBuilder.newBuilder()
        .maximumSize(1000)
        .expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES)
        .removalListener(MY_LISTENER)
        .build(
            new CacheLoader<Key, Graph>() {
                public Graph load(Key key) throws AnyException {
                    return createExpensiveGraph(key);
                }
        });

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从Java视角理解系统结构连载, 关注我的微博(链接)了解最新动态

众所周知, CPU是计算机的大脑, 它负责执行程序的指令; 内存负责存数据, 包括程序自身数据. 同样大家都知道, 内存比CPU慢很多. 其实在30年前, CPU的频率和内存总线的频率在同一个级别, 访问内存只比访问CPU寄存器慢一点儿. 由于内存的发展都到技术及成本的限制, 现在获取内存中的一条数据大概需要200多个CPU周期(CPU cycles), 而CPU寄存器一般情况下1个CPU周期就够了.

CPU缓存
网页浏览器为了加快速度,会在本机存缓存以前浏览过的数据; 传统数据库或NoSQL数据库为了加速查询, 常在内存设置一个缓存, 减少对磁盘(慢)的IO. 同样内存与CPU的速度相差太远, 于是CPU设计者们就给CPU加上了缓存(CPU Cache). 如果你需要对同一批数据操作很多次, 那么把数据放至离CPU更近的缓存, 会给程序带来很大的速度提升. 例如, 做一个循环计数, 把计数变量放到缓存里,就不用每次循环都往内存存取数据了. 下面是CPU Cache的简单示意图.
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