guava

2025年java总结：缝缝补补又一年？图片来源网络，侵权联系删在Python、Go、Rust等语言的冲击下，Java似乎总是在"打补丁"而非彻底革新。然而，在2025年这个技术剧变的时代，我想分享一个不同的视角：这些所谓的"缝补"，实际上是精心设计的系统性进化。

Guava缓存使用入门本文总结自guava_cache本文主要关注guava缓存的使用，包括基本使用，清除策略，刷新缓存，以及一些批处理操作；

Google Guava工具类机制Google Guava 是一套由 Google 开发的高性能、高质量 Java 工具类库，旨在简化 Java 开发中的常见任务，提升代码可读性、健壮性和性能。它不仅仅是一个“工具箱”，更是一套经过生产验证的最佳实践集合。

写代码的小阿帆

Java本地缓存技术——Guava、Caffeine提到缓存我们首先会想到Redis，Redis是一种分布式缓存，应用进程与缓存进程运行在不同主机上，进程之间通过RPC或HTTP的方式通信。这种缓存方式可以实现服务解耦，但数据要经过网络传输，不可避免地会带来性能损耗，对实时性要求更高、缓存数据更少的场景下可以考虑本地缓存。

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1.guava-retrying 重试框架guava-retrying是基于Google Guava的重试框架，提供灵活的重试策略配置，解决Java项目中“失败重试”的通用场景（如接口调用超时、网络抖动、第三方服务不可用）。

山河亦问安

令牌桶算法的限流组件实现在高并发场景下，为了保护系统资源不被过度消耗，限流是一种非常重要的技术手段。限流（Rate Limiting）是指限制系统在单位时间内处理请求的数量，防止系统因为突发流量而崩溃。常见的限流算法包括：

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多智能体分布式模型预测控制在编队中的奇幻之旅（文献+程序）多智能体分布式模型预测控制编队队形变换论文复现带文档 MATLAB MPC 无人车无人机编队无人船无人艇控制编队控制强化学习嵌入式应用 simulink仿真验证 PID 智能体数量变化

Java-193 Spymemcached 深入解析：线程模型、Sharding 与序列化实践全拆解Spymemcached 是一个 memcached 的客户端，使用NIO实现。它主要有如下的特性：

Java-192 深入拆解 EVCache 内部原理：Memcached 架构、Slab 分配与 LRU 过期机制全解析EVCache 的内存存储是基于 Memcached 实现的。EVCache 的客户端是基于 Spymemcached 实现的。

Java-190 EVCache入门：Netflix 级分布式缓存架构、性能指标与多区域部署全解析EVCache 是一个由Netflix网飞公司开发的开源、高性能分布式缓存系统。它基于Memcached的内存存储架构，并采用Spymemcached客户端实现，专为大规模分布式环境设计。

Java-189 Guava Cache 源码剖析：LocalCache、Segment 与 LoadingCache 工作原理全解析Guava Cache的体系类图：LoadingCache这些类表示获取Cache的方式，可以有多种方式，但是他们的方法最终调用到LocalCache的方法，LocalCache是Guava Cache的核心类。

【实用工具类】基于 Guava Cache 实现通用 Token 缓存工具类（附完整源码）在日常开发中，Token缓存是非常常见的场景——比如接口调用的访问令牌、用户登录态Token、第三方服务的临时凭证等。如果每次使用Token都重新生成/请求，会增加系统开销；而手写缓存又容易出现重复造轮子、边界处理不完整的问题。

Java-187 Guava Cache 并发参数与 refreshAfterWrite 实战：LoadingCache 动态加载与自定义 LRU 全解析Guava Cache 通过设置 concurrencyLevel 参数来优化并发性能，使得缓存能够高效地支持多线程环境下的并发读写操作。以下是关于该机制的详细说明：

Java-188 Guava Cache 疑难问题实战：OOM、过期清理、命中率异常和阻塞排查Guava Cache 可能导致 OOM（内存溢出）的情况主要发生在以下两种场景：最佳实践建议：始终设置合理的过期策略：

Java-185 Guava Cache 实战：删除策略、过期机制与常见坑全梳理执行结果如下所示：Guava Cache的数据删除机制主要分为两种类型：被动删除和主动删除，它们各自有不同的触发条件和执行方式。

有梦想的攻城狮

resilience4j与guava详细比较Resilience4j与Guava在功能定位、设计理念、适用场景等方面存在显著差异，以下是详细比较：

Caffeine不只是Guava Cache升级版：高并发场景下的缓存设计与实战陷阱一、W-TinyLFU：缓存的“智能淘汰算法”很多人选缓存框架就看个API友好度，但真正的差距在淘汰算法上。传统的LRU（最近最少使用）在实际生产中经常表现不佳，因为它有个致命弱点：无法应对突发稀疏流量。

Java-184 缓存实战：本地缓存 vs 分布式缓存（含 Guava/Redis 7.2）互联网时代数据爆发式增长，用户规模不断扩大，系统面临着越来越高的并发量和吞吐量需求。在这样的背景下，传统数据库架构面临着严峻挑战：