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layering-cache 简介 layering-cache是一个支持分布式环境的多级缓存框架，使用方式和spring-cache类似。使用Caffeine作为一级本地缓存，使用redis作为二级集中式缓存。一级缓存和二级缓存的数据一致性是通过推和拉两种模式相结合的方式来实现的。推主要是基于redis的pub/sub机制，拉主要是基于消息队列和记录消费消息的偏移量来实现的。 支持 支持缓存命中率的监控统计，统计数据上报支持自定义扩展 内置dashboard，支持对缓存的管理和缓存命中率的查看 支持缓存过期时间在注解上直接配置 支持缓存的自动刷新（当缓存命中并发现二级缓存将要过期时，会开启一个异步线程刷新缓存） 缓存Key支持SpEL表达式 Redis支持Kryo、FastJson、Jackson、Jdk和Protostuff序列化，默认使用Protostuff序列化，并支持自定义的序列

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基于SSM框架的商品协同过滤推荐商城的功能描述，供你参考实现： 1. 用户管理： - 用户注册和登录：用户可以填写个人信息并注册账号，已注册的用户可以使用用户名和密码登录。用户信息将被保存在数据库中。 - 用户个人信息管理：用户可以查看和编辑个人信息，如用户名、密码、联系方式等。 2. 商品浏览与搜索： - 商品展示：用户可以浏览商城中的商品，可以按照商品分类、品牌、价格等条件进行筛选和排序。商品信息将从数据库中读取并展示给用户。 - 商品详细信息展示：用户可以点击商品，查看详细信息，包括商品名称、价格、描述等。商品信息将从数据库中读取并展示给用户。 - 商品搜索：用户可以通过关键字在商品库中进行搜索，匹配相关商品并展示。 3. 协同过滤推荐： - 用户喜好分析：系统会根据用户历史购买记录和评价等数据，对用户的喜好进行分析和建模。 - 商品推荐：系统会根据协同过滤算法，根据用户的喜好和行为，推荐相似的商品给用户。推荐结果将展示在用户个人界面。 4. 购物车与订单管理：添加购物车：用户可以将感兴趣的商品加入购物车。 购物车管理：用户

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