以下代码参考于网上,做了小部分修改. 该代码实现了定时清除临时缓存的功能. 缓存管理类 package com.wbproject.util.cache; import java.time.LocalDateTime; import java.time.format.DateTimeFormatter; import java.util.Date; import java.util.HashMap; import java.util.HashSet; import java.util.Itera

前面我们介绍了MapReduce中的Join算法,我们提到了可以通过map端连接或reduce端连接实现join算法,在文章中,我们只给出了reduce端连接的例子,下面我们说说使用map端连接结合分布式缓存机制实现Join算法 1.介绍 我们使用频道类型数据集和机顶盒用户数据集,进行连接,统计出每天.每个频道.每分钟的收视人数 2.数据集 频道类型数据集就是channelType.csv文件,如下示例 机顶盒用户数据集来源于“08.统计电视机顶盒中无效用户数据,并以压缩格式输出有效数据”这个实

1.1.1         map端连接- DistributedCache分布式缓存小数据集 当一个数据集非常小时,可以将小数据集发送到每个节点,节点缓存到内存中,这个数据集称为边数据.用map函数将小数据集中的数据按键聚合到大的数据集中,输出连接数据集,进行连接操作. (1)   分布式缓存指定缓存文件 执行命令行时,采用hadoop  jar hadoop-example.jar MapSideJoinMain  -files input/cityfile/tb_dim_city.dat

甲爸爸提了一个需求,希望公众号内的商城能够像app一样,从商品详情页跳转至列表页及其他列表页时,可以实现列表页缓存(数据不刷新.位置固定到之前点的商品的位置) 本来想着scrollBehavior应该可以满足,但是实际操作中发现:如果列表带着分页,位置是不会定位到点击的位置的 在网上转了一圈,终于找到适合自己的方法——beforeRouteLeave 注:beforeRouteLeave只对一级页面起作用,不适用于children中的其他二级或其他级别的页面  以上是准备工作,接下来 可以步入正

Android开发中,向服务器请求一个列表并显示是非常常见的需求,但实现起来比较麻烦,代码繁杂. 随着应用的更新迭代,这种需求越来越多,我渐渐发现了实现这种需求的代码的共同点. 于是我将Activity中http列表请求和加载的相同功能代码提取出来,作为这种Activity的基类,名为BaseHttpListActivity. 之后将缓存功能也集成在BaseHttpListActivity中,然后还根据业务需求衍生出了BaseHttpListFragment. 后来又有了从本地数据库加载列表的需

获取列表片段 redis > LRANGE KEY_NAME START END lrange命令比较常用,返回从start到stop的所有元素的列表,start和stop都是从0开始. (1)查询所有(获取全部列表):LRANGE KEY_NAME 0 -1 []> LRANGE myList2 - ) "b" ) "e" ) "g" ) "b" ) "f" ) "e" )

/**  * 缓存池  * @author xiaoquan  * @create 2015年3月13日 上午10:32:13  * @see  */ public class CachePool {     private static CachePool instance;//缓存池唯一实例     private static Map<String,Object> cacheItems;//缓存Map           private CachePool(){         cach

package com.linmingliang.myblog.utils; import java.util.Map;import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap; /** * @Author: lml * @Date: 2018/6/1 17:15 * @Description: */public class MapCache { private static final MapCache mapCache; private Map<String

目录 关于缓存我们应该考虑什么?-intsmaze WeakHashMap弱引用-intsmaze 线程安全问题-intsmaze Collections-intsmaze ThreadLocal-intsmaze 序:使用java的Map做缓存,你是否考虑过容量导致的OOM问题,是否考虑命中率对性能的影响?? 应用系统开发中,我们经常会使用redis,memcache等第三方框架做缓存的解决方案,有的时候我们的需求以及应用场景并不是那么复杂,而且交付日期已经秒计了.我们怎么敢在现有的应用中引入

为什么要使用缓存 缓存最终的目的是为减轻服务端压力,减少网络传输请求 客户端缓存 浏览器访问自带缓存~~ 页面缓存 浏览器缓存 App客户端缓存    IOS 前端开发     底层都有缓存技术的 (移动端登录 用token 本地是有个文件的) 如果一旦请求到服务器端之后,会在本地缓存一份,快速响应给用户. 网络缓存 代理缓存(Nginx可以缓存) CDN缓存 服务器缓存 数据库缓存 平台缓存级缓存 缓存最终的目的是为减轻服务端压力,减少网络传输请求 Session 是存放在服务器端(保存在单个

之前只是听说过缓存池,也没有具体的接触到,今天做项目忽然想到了用缓存池,就花了一上午的时间研究了下缓存池的原理,并实现了基本的缓存池功能. /** * 缓存池 * @author xiaoquan * @create 2015年3月13日 上午10:32:13 * @see */ public class CachePool { private static CachePool instance;//缓存池唯一实例 private static Map<String,Object> cache

在学习python的过程中,无意中看到了函数式编程.在了解的过程中,明白了函数与函数式的区别,函数式编程的几种方式. 函数定义:函数是逻辑结构化和过程化的一种编程方法. 过程定义:过程就是简单特殊没有返回值的函数. 函数式编程定义:先定义一个数学函数,然后按照这个数学模型用编程语言去实现它. 1. 函数式编程实现的目的:可以使程序员写出更为精确和高效的代码. 2. 函数式编程的优势:在以函数式风格写代码时,函数应该设计成没有其他副作用.函数接收参数并生成输出而不保留任何状态或修改任何不反映在返回

 Howto: 如何将ArcGIS Server缓存移动到新服务器 文章编号: 33686 软件: ArcGIS Server 9.2, 9.3, 9.3.1 操作系统: Windows 2000, XP, 2003 Server 摘要: 这篇文章描述了如何将map或globe的缓存移动到新服务器的方法. 内容: 下面是确保在Web Mapping Application中缓存可以访问的检查列表.1)确保已经为新的服务器目录(新缓存目录)赋予ArcGISSOC账户适当的权限 在地图缓存所在的新

分布式缓存一个最重要的应用就是在进行join操作的时候,如果一个表很大,另一个表很小很小,我们就可以将这个小表进行广播处理,即每个计算节点 上都存一份,然后进行map端的连接操作,经过我的实验验证,这种情况下处理效率大大高于一般的reduce端join,广播处理就运用到了分布式缓存的 技术. DistributedCache将拷贝缓存的文件到Slave节点在任何Job在节点上执行之前,文件在每个Job中只会被拷贝一次,缓存的归档文件会被在Slave节 点中解压缩.将本地文件复制到HDFS中去,接

为什么要用缓存?如果问这个问题说明你还是新手,数据库吞吐量毕竟有限,每秒读写5000次了不起了,如果不用缓存,假设一个页面有100个数据库操作,50个用户并发数据库就歇菜,这样最多能支撑的pv也就50*3600*15=270万,而且数据库服务器累得半死,搞不好什么时候就累死了.我的这套缓存系统比单独用memcached做缓存还要强大,相当于在memcached上再做了两级缓存,大家都知道memcached很强了,但是吞吐量还是有限,每秒20000次get和put当遇到超大规模的应用时还是会歇菜,

一.Android中的缓存策略 一般来说,缓存策略主要包含缓存的添加.获取和删除这三类操作.如何添加和获取缓存这个比较好理解,那么为什么还要删除缓存呢?这是因为不管是内存缓存还是硬盘缓存,它们的缓存大小都是有限的.当缓存满了之后,再想其添加缓存,这个时候就需要删除一些旧的缓存并添加新的缓存. 因此LRU(Least Recently Used)缓存算法便应运而生,LRU是近期最少使用的算法,它的核心思想是当缓存满时,会优先淘汰那些近期最少使用的缓存对象.采用LRU算法的缓存有两种:LrhCach

概述 LruCache的核心原理就是对LinkedHashMap的有效利用,它的内部存在一个LinkedHashMap成员变量,值得注意的4个方法:构造方法.get.put.trimToSize LRU(Least Recently Used)缓存算法便应运而生,LRU是最近最少使用的算法,它的核心思想是当缓存满时,会优先淘汰那些最近最少使用的缓存对象.采用LRU算法的缓存有两种:LrhCache和DisLruCache,分别用于实现内存缓存和硬盘缓存,其核心思想都是LRU缓存算法. LRU原理

Spring-利用InitializingBean接口和zookeeper实现项目初始化缓存以及同步监听 1.先贴出几个需要用到的工具类 ZkClientUtils import com.ithzk.common.PropertiesUtil; import org.apache.curator.framework.CuratorFramework; import org.apache.curator.framework.CuratorFrameworkFactory; import org.a

LRU(Least Recently Used)  LRU是近期最少使用的算法,它的核心思想是当缓存满时,会优先淘汰那些近期最少使用的缓存对象. 采用LRU算法的缓存有两种:LrhCache和DisLruCache,分别用于实现内存缓存和硬盘缓存,其核心思想都是LRU缓存算法. 1.LruCache的介绍 LruCache是个泛型类,主要算法原理是把最近使用的对象用强引用(即我们平常使用的对象引用方式)存储在 LinkedHashMap 中.当缓存满时, 把最近最少使用的对象从内存中移除,并提供

Markdown版本笔记 我的GitHub首页 我的博客 我的微信 我的邮箱 MyAndroidBlogs baiqiantao baiqiantao bqt20094 baiqiantao@sina.com LruCache DiskLruCache 缓存 简介 案例 MD 目录 目录LruCache缓存策略LruCache 的使用LruCache 的实现原理LinkedHashMap 简介构造函数put 方法get 方法总结LruCache 源码类说明文档源码DiskLruCache缓存路径

彻底解析Android缓存机制——LruCache 关于Android的三级缓存,其中主要的就是内存缓存和硬盘缓存.这两种缓存机制的实现都应用到了LruCache算法,今天我们就从使用到源码解析,来彻底理解Android中的缓存机制. 一.Android中的缓存策略 一般来说,缓存策略主要包含缓存的添加.获取和删除这三类操作.如何添加和获取缓存这个比较好理解,那么为什么还要删除缓存呢?这是因为不管是内存缓存还是硬盘缓存,它们的缓存大小都是有限的.当缓存满了之后,再想其添加缓存,这个时候就需要删除