在上一篇文章<Java 数据持久化系列之JDBC>中,我们了解到使用 JDBC 创建 Connection 可以执行对应的SQL,但是创建 Connection 会消耗很多资源,所以 Java 持久化框架中往往不直接使用 JDBC,而是在其上建立数据库连接池层. 今天我们就先来了解一下池化技术的必要性.原理:然后使用 Apache-common-Pool2实现一个简单的数据库连接池:接着通过实验,对比简单连接池.HikariCP.Druid 等数据库连接池的性能数据,分析实现高性能数据库连接池…

在上一篇<Java 数据持久化系列之池化技术>中,我们了解了池化技术,并使用 Apache-common-Pool2 实现了一个简单连接池,实验对比了它和 HikariCP.Druid 等数据库连接池的性能数据.在性能方面,HikariCP遥遥领先,而且它还是 Spring Boot 2.0 默认的数据库连接池.下面我们就来了解一下这款明星级开源数据库连接池的实现. 本文的主要内容包括: HikariCP 简介,介绍它的特性和现况. HikariCP 的配置项详解,分析部分配置的影响. Hik…

前段时间小冰在工作中遇到了一系列关于数据持久化的问题,在排查问题时发现自己对 Java 后端的数据持久化框架的原理都不太了解,只有不断试错,因此走了很多弯路.于是下定决心,集中精力学习了持久化相关框架的原理和实现,总结出这个系列. 上图是我根据相关源码和网上资料总结的有关 Java 数据持久化的架构图(只代表本人想法,如有问题,欢迎留言指出).最下层就是今天要讲的 JDBC,上一层是数据库连接池层,包括 HikariCP 和 Druid等:再上一层是分库分表中间件,比如说 ShardingJDB…

作者:小傅哥 博客:https://bugstack.cn - 手写Mybatis系列文章 沉淀.分享.成长,让自己和他人都能有所收获! 一.前言 码农,只会做不会说? 你有发现吗,其实很大一部分码农,都只是会写代码,不会讲东西.一遇到述职.答辩.分享.汇报,就很难流畅且有高度.有深度,并融合一部分引入入胜的趣味性来让观众更好的接受和理解你要传递的信息. 那为什么已经做了还讲不出来呢?因为做只是在已确定目标和既定路线下的执行,但为什么确定这个目标.为什么制定这个路线.横向的参照对比.纵向的深度设…

恰当地使用对象池化技术,可以有效地减少对象生成和初始化时的消耗,提高系统的运行效率.Jakarta Commons Pool组件提供了一整套用于实现对象池化的框架,以及若干种各具特色的对象池实现,可以有效地减少处理对象池化时的工作量,为其它重要的工作留下更多的精力和时间.创建新的对象并初始化的操作,可能会消耗很多的时间.在这种对象的初始化工作包含了一些费时的操作(例如,从一台位于20,000千米以外的主机上读出一些数据)的时候,尤其是这样.在需要大量生成这样的对象的时候,就可能会对性能造成一些不…

一.前言 我们经常会接触各种池化的技术或者概念,包括对象池.连接池.线程池等,池化技术最大的好处就是实现对象的重复利用,尤其是创建和使用大对象或者宝贵资源(HTTP连接对象,MySQL连接对象)等方面的时候能够大大节省系统开销,对提升系统整体性能也至关重要. 在并发请求下,如果需要同时为几百个query操作创建/关闭MySQL的连接或者是为每一个HTTP请求创建一个处理线程或者是为每一个图片或者XML解析创建一个解析对象而不使用池化技术,将会给系统带来极大的负载挑战. 本文主要是分析common…

org.apache.commons.pool2.ObjectPool提供了对象池,开发的小伙伴们可以直接使用来构建一个对象池 使用该对象池具有两个简单的步骤: 1.创建对象工厂,org.apache.commons.pool2.BasePooledObjectFactory已经对工厂有抽象实现,所以只需要继承该类,实现模板方法即可 package com.seeyon.objectPool; import org.apache.commons.pool2.BasePooledObjectFac…

空间金字塔池化技术, 厉害之处,在于使得我们构建的网络,可以输入任意大小的图片,不需要经过裁剪缩放等操作. 是后续许多金字塔技术(psp,aspp等)的起源,主要的目的都是为了获取场景语境信息,获取上下文的联系. 如图所示,对于选择的不同大小的区域对应到卷积之后的特征图上,得到的也是大小不一致的特征图区域,厚度为256,对于每个区域(厚度为256),通过三种划分方式进行池化: (1)直接对整个区域池化,每层得到一个点,共256个点,构成一个1x256的向量 (2)将区域划分成2x2的格子,每个格…

作者 | 文永亮 研究方向 | 目标检测.GAN 研究动机 ​ 这是一篇发表于CVPR2019的关于显著性目标检测的paper,在U型结构的特征网络中,高层富含语义特征捕获的位置信息在自底向上的传播过程中可能会逐渐被稀释,另外卷积神经网络的感受野大小与深度是不成正比的,目前很多流行方法都是引入Attention(注意力机制),但是本文是基于U型结构的特征网络研究池化对显著性检测的改进,具体步骤是引入了两个模块GGM(Global Guidance Module,全局引导模块)和FAM(Featu…

/** * 仿照Android池化技术 * @author fgtian * */ public class ObjectCacheTest { public static class ObjectItem { private static int sPoolSize = 0; private static final int MAX_CACHE = 10; private static final Object sPoolLock = new Object(); private static…