// Persistenz & Daten

Caching mit Caffeine und Valkey

Lokales und verteiltes Caching richtig einsetzen, inklusive Invalidierung.

Inhouse-Schulung
1 Tag
Fortgeschritten
Remote oder vor Ort

Hölzerner Karteikasten mit leeren Karteikarten und bernsteinfarbenen Trennreitern — Symbolbild · KI-generiert

Was Sie mitnehmen

Sie setzen lokales Caching mit Caffeine passend zu Größe und Ablaufzeit ein.
Sie nutzen Valkey als verteilten Cache für mehrere Instanzen.
Sie wählen eine Invalidierungsstrategie und vermeiden veraltete Daten.
Sie binden beide Ebenen über die Spring Cache Abstraction ein.

Agenda

Die Agenda ist die Grundlage. Schwerpunkte und Beispiele stimmen wir vorab auf Ihr Team ab.

Vormittag

Wann Caching hilft: Lesemuster, Konsistenzanforderungen, Messen
Caffeine: Größenbegrenzung, Ablaufzeiten, Refresh, Statistiken
Spring Cache Abstraction mit @Cacheable, @CacheEvict, @CachePut
Übung: Teure Abfrage mit Caffeine cachen und Trefferquote messen

Nachmittag

Valkey als verteilter Cache: Datenstrukturen, TTL, Serialisierung
Anbindung aus Java mit Valkey GLIDE und der Spring-Cache-Abstraktion
Invalidierung: TTL, Ereignisse, Cache-Aside und zweistufiges Caching
Übung: Zweistufiges Caching mit Invalidierung über mehrere Instanzen

Voraussetzungen und Rahmen

Vorwissen: Erfahrung mit Java und Spring Boot. Container-Laufzeit Podman oder Docker Engine für Valkey.
Werkzeuge: Caffeine, Valkey (Open Source, Apache 2.0 / BSD)
Niveau: Fortgeschritten
Teilnehmende: bis 10 Personen, größere Gruppen auf Anfrage
Durchführung: Remote per Videokonferenz oder bei Ihnen vor Ort
Enthalten: Abstimmung vorab, Unterlagen, Übungsprojekte, Teilnahmebescheinigungen

// Trainer mit langjähriger Softwareentwicklungserfahrung, akademische Ausbildung in Informatik und KI.

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