原文出处:lukaseder         Java8简单的本地缓存实现 这里我将会给大家演示用ConcurrentHashMap类和lambda表达式实现一个本地缓存.因为Map有一个新的方法,在key为Null的时候自动计算一个新的value值.非常适合实现cache.来看下代码: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 public static void main(String[] args) {     for (int i = 0; i < 1

ConcurrentHashMap融合了Hashtable和HashMap二者的优势. Hashtable是做了线程同步,HashMap未考虑同步.所以HashMap在单线程下效率较高,Hashtable在多线程下同步操作能保证程序的正确性.  但是Hashtable每次执行同步操作都需要锁住整个结构. ConcurrentHashMap的出现就是为了解决Hashtable同步lock整个数据结构的问题.ConcurrentHashMap锁的方式是细颗粒度. ConcurrentHashMap将

redis数据库属于非关系型数据库,数据存放在内存堆栈中,效率比较高. 其存储数据是以json格式字符串存储字典的,而类似的关系型数据库无法实现这种数据的存储. 在爬取数据时,将数据暂存到redis中,等数据采集完成后,在从redis里将数据读取,并写入mysql数据库中. 在数据采集方面不在多说,只需将项目settings文件下的pipelines管道文件里的本地数据管道注释,让redis来接收数据即可. 从redis写数据入mysql的代码实现: 其实就是一个独立的python脚本文件  

iOS五种本地缓存数据方式   iOS本地缓存数据方式有五种:前言 1.直接写文件方式:可以存储的对象有NSString.NSArray.NSDictionary.NSData.NSNumber,数据全部存放在一个属性列表文件(*.plist文件)中. 2.NSUserDefaults(偏好设置),用来存储应用设置信息,文件放在perference目录下. 3.归档操作(NSkeyedArchiver),不同于前面两种,它可以把自定义对象存放在文件中. 4.coreData:coreData是苹

大家对这段代码肯定很熟悉吧: public List<UserInfo> SearchUsers(string userName) { string cacheKey=string.Format("SearchUsers_{0}", userName); List<UserInfo> users = cache.Find(cacheKey) as List<UserInfo>; if (users == null) { users = reposit

前面刚说到Guava Cache,他的优点是封装了get,put操作:提供线程安全的缓存操作:提供过期策略:提供回收策略:缓存监控.当缓存的数据超过最大值时,使用LRU算法替换.这一篇我们将要谈到一个新的本地缓存框架:Caffeine Cache.它也是站在巨人的肩膀上-Guava Cache,借着他的思想优化了算法发展而来. 本篇博文主要介绍Caffine Cache 的使用方式,以及Caffine Cache在SpringBoot中的使用. 1. Caffine Cache 在算法上的优点-

Hibernate中的三种状态   瞬时状态:刚创建的对象还没有被Session持久化.缓存中不存在这个对象的数据并且数据库中没有这个对象对应的数据为瞬时状态这个时候是没有OID. 持久状态:对象经过Session持久化操作,缓存中存在这个对象的数据为持久状态并且数据库中存在这个对象对应的数据为持久状态这个时候有OID. 游离状态:当Session关闭,缓存中不存在这个对象数据而数据库中有这个对象的数据并且有OID为游离状态. 注:OID为了在系统中能够找到所需对象,我们需要为每一个对象分配一个

前不久,业务实现上需要用到本地缓存来解决一些数据量相对较小但是频繁访问的数据,通过查找各种资料,找到了一种可以实现的方案--采用的是Google的CacheBuilder.下面是代码实现过程:1.首先在maven中引入下面的包: <dependency> <groupId>com.google.guava</groupId> <artifactId>guava</artifactId> <version>19.0</versio

使用IBatis作数据缓存 1.SqlMapConfig.xml中<settingscacheModelsEnabled="true" //设置为trueenhancementEnabled="true"lazyLoadingEnabled="true"............./> 2.cacheModel cacheModel的属性值等于指定的cacheModel元素的name属性值.属性cacheModel定义查询mapped

缓存,我相信大家对它一定不陌生,在项目中,缓存肯定是必不可少的.市面上有非常多的缓存工具,比如 Redis.Guava Cache 或者 EHcache.对于这些工具,我想大家肯定都非常熟悉,所以今天我们不聊它们,我们来聊一聊如何实现本地缓存.参考上面几种工具,要实现一个较好的本地缓存,平头哥认为要从以下三个方面开始. 1.存储集合的选择 实现本地缓存,存储容器肯定是 key/value 形式的数据结构,在 Java 中,也就是我们常用的 Map 集合.Map 中有 HashMap.Hashta

java中的本地缓存,工作后陆续用到,一直想写,一直无从下手,最近又涉及到这方面的问题了,梳理了一下.自己构造单例.guava.ehcache基本上涵盖了目前的大多数行为了.   为什么要有本地缓存? 在系统中,有些数据,数据量小,但是访问十分频繁(例如国家标准行政区域数据),针对这种场景,需要将数据搞到应用的本地缓存中,以提升系统的访问效率,减少无谓的数据库访问(数据库访问占用数据库连接,同时网络消耗比较大),但是有一点需要注意,就是缓存的占用空间以及缓存的失效策略.   为什么是本地缓存,而

一.序言 Caffeine是一个进程内部缓存框架,使用了Java 8最新的[StampedLock]乐观锁技术,极大提高缓存并发吞吐量,一个高性能的 Java 缓存库,被称为最快缓存. 二.缓存简介 (一)缓存对比 从横向对常用的缓存进行对比,有助于加深对缓存的理解,有助于提高技术选型的合理性.下面对比三种常用缓存:Redis.EhCache.Caffeine. 1.序列化 缓存 序列化 原因 Redis 必须实现序列化 进程间数据传输,因此必须实现序列化.大多数情况下涉及内网网络传输:作为缓存

//HTML5本地缓存数据 function putObj(key, data) { if (!!window.localStorage) { var obj = { "key": key, "data": data}; window.localStorage.setItem(key, JSON.stringify(obj)); } } function getObj(key) { var data = ""; if (localStorage.

1.为什么要使用缓存 由于服务器.数据库.网络等资源有限,无法支撑越来越多的请求与计算量,所以将一部分数据放在缓存中,以此减小薄弱环节的计算量和请求流程. 网站中缓存的应用场景:        1:可以缓存整个页面的html,提高访问响应能力:        2:针对局部页面元素进行缓存:        3:对复杂数据的结果进行缓存,例如一个查询需要结合多个数据集,然后根据这些数据集进行相应的运算,即使每个子集查询有缓存,但还是需要额外的运算,这种情况可以考虑缓存计算后的结果.        4

某些热点数据在短时间内可能会被成千上万次访问,所以除了放在redis之外,还可以放在本地内存,也就是JVM的内存中. 我们可以使用google的guava cache组件实现本地缓存,之所以选择guava是因为它可以控制key和value的大小和超时时间,可以配置LRU策略且guava是线程安全的. 首先引入guava cache <dependency> <groupId>com.google.guava</groupId> <artifactId>gua

微信小程序之数据缓存 开发中常用setStorageSync来实现本地数据缓存操作 (1)点击缓存案例: <button bindtap="toStorage">存储</button> // 本地存储 toStorage(){ // 获取用户数据存到本地 const appInstance = getApp() console.log(appInstance.globalData);//打印用户信息 try { wx.setStorageSync('userIn

一.背景介绍: 我们在进行数据存储的时候,有时候会加入本地缓存.分布式缓存以及数据库存储三级的结构,当我们取值的时候经常是像下面这样的流程: 1.先取本地缓存,如果值存在直接返回 2.本地缓存不存在,获取分布式缓存,存在直接返回,并更新本地缓存 3.分布式缓存不存在,查询数据库,更新分布式缓存.更新本地缓存,最后返回 但如果对于一些场景,可能只有本地缓存.只有分布式缓存或者说上面三种的几种组合,我们怎么要应对这样的变化,怎么能抽象出一套方式,能够应对各种不同数据存储方式造成的变化. 二.设计思路

一.项目功能概述 示例网址:http://www.todolist.cn/ 功能: 输入待做事项,回车,把任务添加到 [正在进行] [正在进行] 任务,勾选之后,变成已[经完成事项] [已完成事务],勾选之后,变回 [正在进行 ] 最后的删除按钮点之后删除事务 二.项目实现 2.1简单的添加.删除功能 [TodoList2 .js] import React,{Component} from 'react'; import './css/todolist.css'; class TodoList

广播变量 背景 一般Task大小超过10K时(Spark官方建议是20K),需要考虑使用广播变量进行优化.大表小表Join,小表使用广播的方式,减少Join操作. 参考:Spark广播变量与累加器 Local Dir 背景 shuffle过程中,临时数据需要写入本地磁盘.本地磁盘的临时目录通过参数spark.local.dir配置. 性能优化点 spark.local.dir支持配置多个目录.配置spark.local.dir有多个目录,每个目录对应不同的磁盘,这样可以提升IO效率.另外,可以采

JPA缓存(JPA Caching) JPA有两种类型的缓存: EntityManager自身就是一种缓存.事务中从数据库获取的和写入到数据库的数据会被缓存(什么样的数据会被缓存.在后面有介绍).在一个程序中或许会有非常多个不同的EntityManager实例.每个实例执行着不同的事务,拥有着它们自己的缓存. 当EntityManager提交一个事务后,它缓存的全部数据就会被合并到一个全局的缓存中. 全部的EntityManager都可以訪问这个全局的缓存. 全局缓存被称为二级缓存(Level

Redis 本地缓存+远程缓存方案 使用纯java的ehcache作为本地缓存 Reids 作为远程分布式缓存 解决redis缓存压力过大,提高缓存速度,以及缓存性能. Redis和ehcache缓存的区别 如果是单个应用或者对缓存访问要求很高的应用,用ehcache.如果是大型系统,存在缓存共享.分布式部署.缓存内容很大的,建议用redis. 缓存更新策略 1.广播更新策略 使用redis的发布与订阅来实现缓存更新广播,本地缓存存放更新频率低,但请求量很高的数据,对于更新频率很高的数据应该由r