Redisson 3.45.0版本发布:分布式缓存与本地缓存的全面升级
Redisson是一个基于Redis的Java驻内存数据网格(In-Memory Data Grid)和分布式锁服务框架,它为Java开发者提供了简单易用的API来操作Redis。Redisson不仅支持Redis的所有数据结构,还提供了许多分布式Java对象和服务,如分布式集合、分布式锁、分布式服务等。
近日,Redisson发布了3.45.0版本,这个版本带来了多项重要改进和新特性,主要集中在缓存功能的增强上。本文将详细介绍这些更新内容,帮助开发者更好地理解和使用新版本的功能。
缓存功能全面升级
新增maxSize设置支持
3.45.0版本为多个框架的缓存实现增加了maxSize设置支持:
- Quarkus框架现在支持为缓存设置max-size参数
- RedissonSpringCacheV2Manager和RedissonSpringLocalCachedCacheV2Manager现在支持maxSize设置
- Hibernate中的RedissonRegionV2Factory和RedissonLocalCachedV2RegionFactory现在支持eviction.max_entries设置
- MyBatis中的RedissonCacheV2和RedissonLocalCachedCacheV2现在支持maxSize设置
- Micronaut框架中的redisson.caches-v2.*和redisson.local-caches-v2.*缓存配置现在支持maxSize设置
此外,RMapCacheV2接口新增了setMaxSize()方法,为开发者提供了更灵活的缓存大小控制能力。
新型缓存实现:RClusteredLocalCachedMapCacheNative
3.45.0版本引入了一个重要的新对象:RClusteredLocalCachedMapCacheNative。这个对象具有三大特性:
- 数据分区:支持在集群环境中分布式存储数据
- 本地缓存:每个节点维护自己的本地缓存,减少网络开销
- 原生驱逐:使用Redis原生机制进行缓存淘汰
围绕这一核心对象,Redisson为多个流行框架提供了相应的集成:
- RedissonClusteredSpringLocalCachedCacheNativeManager:Spring框架集成
- Micronaut的redisson.clustered-local-caches-native.*配置
- Hibernate的RedissonClusteredLocalCachedNativeRegionFactory
- Quarkus的CLUSTERED_LOCALCACHE_NATIVE缓存类型
- MyBatis的RedissonClusteredLocalCachedCacheNative
这些集成使得开发者可以在不同框架中轻松使用这种高性能的缓存实现。
JCache增强
Java Caching API(JSR-107)在3.45.0版本中得到了显著增强:
- 新增支持本地缓存和高级驱逐策略的JCache实现
- 新增支持本地缓存和原生驱逐的JCache实现
- 新增支持数据分区、本地缓存和原生驱逐的JCache实现
这些增强使得JCache在Redisson中的实现更加完善,能够满足不同场景下的性能需求。
API增强与改进
新增方法与功能
- RBitSet新增get(long...)方法,支持批量获取位值
- RBlockingQueue新增pollLastFromAnyWithName()方法,增强队列操作能力
- RObject接口新增getReferenceCount()、getAccessFrequency()、getInternalEncoding()方法,提供更多对象信息
- RExecutorService新增deregisterWorkers()方法,改进任务管理能力
- RMap接口新增valuesAsync()和entrySetAsync方法,支持异步操作
其他改进
- RSearch.search()方法现在会验证PARAMS参数
- 改进了Spring CacheConfig对象,现在可以通过它设置驱逐模式
问题修复
3.45.0版本修复了大量问题,主要包括:
- 修复了多个本地缓存实现中的delete()方法问题
- 修复了集群模式下JCache的各种问题,包括CROSSLOT错误、本地缓存更新不一致等
- 修复了多个缓存管理器(如RedissonClusteredSpringCacheNativeManager)的属性验证问题
- 修复了RLocalCachedMapCache和RLocalCachedMapCacheNative的getAll()方法可能返回错误结果的问题
- 修复了RJsonStore.isExists()方法不工作的问题
- 修复了多个缓存实现在useScriptCache=true时的LUA脚本问题
- 修复了ProtobufCodec与最新protobuf版本的兼容性问题
- 修复了RFairLock中的LUA脚本错误
- 修复了RRemoteExecutorService中expiration有序集合无限增长的问题
- 修复了Quarkus关闭过程在3.18及以上版本失败的问题
总结
Redisson 3.45.0版本在缓存功能方面进行了全面升级,特别是引入了支持数据分区、本地缓存和原生驱逐的新型缓存实现,为分布式系统提供了更高的性能和更好的扩展性。同时,新版本修复了大量问题,提高了框架的稳定性和可靠性。
对于正在使用或考虑使用Redisson的开发者来说,3.45.0版本值得关注和升级。特别是那些对缓存性能有较高要求的应用场景,新版本提供的各种缓存实现和优化将带来显著的性能提升。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~044CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。06GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!C0300- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









