1. 【java服务框架】多级缓存 使用openResty实现Nginx本地缓存
在Java服务框架中，多级缓存的实现可以通过OpenResty与Nginx配合来达成。首先，安装OpenResty，这是一个高性能的Web平台，支持高并发和动态Web应用。其架构如图所示，包含反向代理流程，通过OpenResty接收请求，处理后返回数据，可能先返回预设的假数据，再根据后续逻辑处理真实数据。
在OpenResty中，配置文件nginx.conf中需要指定Lua库目录并导入，如添加对/api/item的路径监听，这类似于SpringMVC的路径映射。业务逻辑通常在lua/item.lua文件中处理，类似于调用Java的service方法。例如，创建一个lua文件，使用ngx.say()返回假数据，并在页面上看到效果。
要处理请求参数，可以通过OpenResty的API获取前端传递的参数，如商品ID。通过正则表达式匹配获取ID，然后在lua/item.lua中处理，将ID添加到返回结果中。
在后续步骤中，OpenResty会发送请求到Tomcat服务器查询商品信息，这里可能需要封装一个http工具，借助OpenResty的内置API，实现对Tomcat的请求，并利用CJSON处理JSON数据。为了提高缓存效率，可以基于商品ID实现负载均衡，利用Nginx的路径哈希算法确保同一商品访问固定的Tomcat服务。
最后，通过在nginx.conf中定义和配置Tomcat集群，以及基于ID的负载均衡策略，可以确保缓存命中率的提升。在实际环境中，测试两台或多台Tomcat服务，可以看到不同ID的商品访问不同的服务实例。
通过以上步骤，OpenResty成功地实现了多级缓存，提高了Web应用的性能和用户体验。
2. Java的应用缓存cache如何入门
跟session不是一个概念，简单的谈下我个人对缓存的看法吧，你可以把它想象成一个容量大的hashMap，可以往里面get set数据，由于数据存在内存当中而不是数据库中，所以存取速度较快。
java常用的缓存有：ehcache, oscache,jcache，这些cache都是单机的，即存在本机的内存中，另外分布式的cache我用过memcache，它被独立部署在一台服务器上，可以实现多个客户端共用缓存。
一般用到缓存的场景：1.在处理并发请求，需要及时响应的。2.加快系统响应速度。举个例子：比如购物网站有 售卖物品的排行榜，这种数据都是由数据库中N多表关联查询排序得到的，那么就可以存在缓存当中，当页面请求查看排行榜时直接取缓存中的数据。后台定时任务根据一定的时间间隔计算好排行结果，再替换到当前缓存中。 这就是一个简单的缓存应用示例。
具体用法你可以参考 各个缓存的说明文档，网络一下很多的。 纯手打，望采纳~
3. java实现缓存技术
在处理数据量不大的情况下，可以考虑使用单例模式来构建缓存控制器。这种方式简单直接，易于理解和实现。当涉及到用户访问信息时，可以利用session来存储这些数据，这样在用户会话结束后，信息自然会被清除，无需额外操作。然而，当数据库表的数据量变得庞大时，直接将这些数据加载到内存中，尤其是考虑到虚拟机的垃圾回收机制可能无法及时回收不再使用的数据，会导致内存占用显著增加。因此，在这种场景下，建议采用缓存框架来管理数据，以提高系统的性能和稳定性。
使用缓存框架可以更好地控制数据的加载和存储，减少对数据库的直接访问，从而减轻数据库的负担，提高响应速度。缓存框架通常提供了一套灵活的配置选项，可以根据实际情况调整缓存策略，例如缓存数据的有效期、缓存失效的触发条件等。此外，缓存框架还支持多种数据存储方式，如内存缓存、分布式缓存等，可以根据具体需求选择最合适的方案。
当然，选择哪种技术方案应基于实际的测试结果和系统性能要求。通过具体的测试和评估，可以更准确地判断在何种情况下使用单例模式或缓存框架更为合适。这有助于确保系统能够高效、稳定地运行，满足业务需求。
总的来说，对于数据量较小的情况，单例模式和session是较为简单且有效的解决方案。而对于数据量较大的场景，使用缓存框架则更为合适。不过，具体的选择还需要结合实际的测试和评估结果来进行决策。