condition=false时,不读取缓存,直接执行方法体,并返回结果,同时返回结果也不放入缓存. ndition=true时,读取缓存,有缓存则直接返回.无则执行方法体,同时返回结果放入缓存(如果配置了result,且要求不为空,则不会缓存结果).

一.接口Condition.Conditional(原理) 主要提供一下方法 boolean matches(ConditionContext context, AnnotatedTypeMetadata metadata); true:表示装配 false:表示不装配 1.1.Conditional 在Spring4中引入,其主要作用就是判断条件是否满足,从而决定是否初始化并向容器注册Bean 注解:Conditional() 参数是数组,数组内的都是true才装配 @Target({Elem

[等待事件]序列等待事件总结(enq: SQ - contention.row cache lock.DFS lock handle和enq: SV -  contention) 1  BLOG文档结构图 2  前言部分 2.1  导读和注意事项 各位技术爱好者,看完本文后,你可以掌握如下的技能,也可以学到一些其它你所不知道的知识,~O(∩_∩)O~: ① 序列等待事件总结 ② enq: SQ - contention.row cache lock.DFS lock handle和enq: SV

调用同步锁的wait().notify().notifyAll()进行线程通信 看这个经典的存取款问题,要求两个线程存款,两个线程取款,账户里有余额的时候只能取款,没余额的时候只能存款,存取款金额相同.相当于存取款交替进行,金额相同. 线程间通信,需要通过同一个同步监视器(也就是this或者显式的Object对象)调用通信方法, Object有三个方法,可以用于线程间通信 wait() 当前线程等待,并释放同步锁 wait():无限期等待 wait(long timeout):等待timeout

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/elonpage/article/details/78965176 前言 整合有缓存.事务的spring boot项目一切正常. 在该项目上整合shiro安全框架,发现部分类的缓存Cache不能正常使用. 然后发现该类的注解基本失效,包括事务Transaction注解.事务不能正常运行. 分析 注解失效的类,都是在shiro框架中(UserRealm)使用过@Autowire注入的类. 基本确定是s

一.事件Event Event(事件):事件处理的机制:全局定义了一个内置标志Flag,如果Flag值为 False,那么当程序执行 event.wait方法时就会阻塞,如果Flag值为True,那么event.wait 方法时便不再阻塞. Event其实就是一个简化版的 Condition.Event没有锁,无法使线程进入同步阻塞状态. Event() set(): 将标志设为True,并通知所有处于等待阻塞状态的线程恢复运行状态. clear(): 将标志设为False. wait(time

转自:https://blog.csdn.net/dongyanxia1000/article/details/53392315 ---- Cache的容量很小,它保存的内容只是主存内容的一个子集,且Cache与主存的数据交换是以块(cache line)为单位的.为了把信息放到Cache中,必须应用某种函数把主存地址定位到Cache中,这称为地址映射. ---- 在信息按这种映射关系装入Cache后,CPU执行程序时,会将程序中的主存地址变换成Cache地址,这个变换过程叫做地址变换. Cac

目录 概览 Cache-Aside 读操作 更新操作 缓存失效 缓存更新 Read-Through Write-Through Write-Behind 总结 参考 概览 缓存是一个有着更快的查询速度的存储技术,这里的更快是指比起从初始的数据源查询(比如数据库,以下都称作数据库)而言.我们经常会把频繁请求的或是耗时计算的数据缓存起来,在程序收到请求这些数据的时候可以直接从缓存中查询数据返回给客户端来提高系统的吞吐量,现在我们来看看有哪些缓存模式可以考虑. Cache-Aside Cache-As

Java并发学习笔记 - yang_net - 博客频道 - CSDN.NET               Java并发学习笔记 - yang_net - 博客频道 - CSDN.NET 并发小结:高性能并发类库:基于CAS. 读写锁分离. 拆分锁粒度.volatile.AbstractQueuedSynchronizer实现, 来尽量减少高并发时的竞争.LockFree算法,不需要加锁.通常都是三个部分组成:循环.CAS (CompareAndSet).回退.(可以使用LockFree算法,来

1 重入锁的好搭档:Condition条件 如果大家理解了Object.wait()和Object.notify()方法的话,那么就能很容易理解Condition接口了.它和wait()和notify()方法的作用大致是相同的.我们通过重入锁Lock接口的new Condition()方法可以生成一个与当前重入锁绑定的Condition实例.利用Condition对象,我们就可以让线程在合适的时间等待,或者在某一特定时刻得到通知,继续执行.顺带一提,Condition接口的实现类是Conditi

http://haohaoxuexi.iteye.com/blog/2123030 Spring使用Cache 从3.1开始,Spring引入了对Cache的支持.其使用方法和原理都类似于Spring对事务管理的支持.Spring Cache是作用在方法上的,其核心思想是这样的:当我们在调用一个缓存方法时会把该方法参数和返回结果作为一个键值对存放在缓存中,等到下次利用同样的参数来调用该方法时将不再执行该方法,而是直接从缓存中获取结果进行返回.所以在使用Spring Cache的时候我们要保证我们

今天在做Spring使用Cache.整合Ehcache时发现一篇非常好的文章,原文地址 http://elim.iteye.com/blog/2123030 从3.1开始,Spring引入了对Cache的支持.其使用方法和原理都类似于Spring对事务管理的支持.Spring Cache是作用在方法上的,其核心思想是这样的:当我们在调用一个缓存方法时会把该方法参数和返回结果作为一个键值对存放在缓存中,等到下次利用同样的参数来调用该方法时将不再执行该方法,而是直接从缓存中获取结果进行返回.所以在使

1.2.CachePut annotation 在支持Spring Cache的环境下,对于使用@Cacheable标注的方法,Spring在每次执行前都会检查Cache中是否存在相同key的缓存元素,如果存在就不再执行该方法,而是直接从缓存中获取结果进行返回,否则才会执行并将返回结果存入指定的缓存中.@CachePut也可以声明一个方法支持缓存功能.与@Cacheable不同的是使用@CachePut标注的方法在执行前不会去检查缓存中是否存在之前执行过的结果,而是每次都会执行该方法,并将执行结

Spring使用Cache 从3.1开始,Spring引入了对Cache的支持.其使用方法和原理都类似于Spring对事务管理的支持.Spring Cache是作用在方法上的,其核心思想是这样的:当我们在调用一个缓存方法时会把该方法参数和返回结果作为一个键值对存放在缓存中,等到下次利用同样的参数来调用该方法时将不再执行该方法,而是直接从缓存中获取结果进行返回.所以在使用Spring Cache的时候我们要保证我们缓存的方法对于相同的方法参数要有相同的返回结果. 使用Spring Cache需要我

@ 目录 前言 正文 启动原理 事件驱动 自动配置原理 Condition注解原理 总结 前言 SpringBoot是Spring的包装,通过自动配置使得SpringBoot可以做到开箱即用,上手成本非常低,但是学习其实现原理的成本大大增加,需要先了解熟悉Spring原理.如果还不清楚Spring原理的,可以先查看博主之前的文章,本篇主要分析SpringBoot的启动.自动配置.Condition.事件驱动原理. 正文 启动原理 SpringBoot启动非常简单,因其内置了Tomcat,所以只需

前置知识: 在Spring Cache缓存中有两大组件CacheManager和Cache.在整个缓存中可以有多个CacheManager,他们负责管理他们里边的Cache.一个CacheManager中可以创建多个Cache,每个Cache负责存储一个种类数据,例如Salary Cache负责存储Salary相关的数据. 步骤: 一.开启基于注解的缓存功能 在启动类或者其他配置类中加入@EnabeleCaching注解 @SpringBootApplication @MapperScan("c

1.以本地模式实战map和filter 2.以集群模式实战textFile和cache 3.对Job输出结果进行升和降序 4.union 5.groupByKey 6.join 7.reduce 8.lookup 1.以本地模式实战map和filter 以local的方式,运行spark-shell. spark@SparkSingleNode:~$ cd /usr/local/spark/spark-1.5.2-bin-hadoop2.6/binspark@SparkSingleNode:/u

存储管理是操作系统非常重要的功能之一,本文主要介绍操作系统存储管理的基础知识,包括缓存相关知识.连续内存分配.伙伴系统.非连续内存分配.内存碎片等,并结合linux系统对这些知识进行简单的验证.文章内容来自笔者学习清华大学和UCSD的操作系统课程的笔记和总结,以及自己的思考和实践. 分层的存储管理: CPU(Central Processing Unit)是计算机的核心,其主要工作是解释计算机指令.处理数据.那么这些指令和数据来自哪里呢?和TCP/IP的分层设计思想一样,数据的存储管理也分为以下

Cache存储器 Cache(高速缓冲存储器) 高速缓冲存储器是位于主存与CPU之间的一级存储器,有静态存储芯片(SRAM)组成,容量比较小,速度比主存高得多,接近于CPU的速度,单位成本比内存高.Cache存储了频繁访问内存的数据. (1)Cache原理.命中率.失效率 使用Cache改善系统性能的主要依据是程序的局部性原理. 命中率.失效率 Cache的访问命中率为h(通常1-h就是Cache的失效率),Cache的访问周期时间是t1,主存储器的访问周期时间是t2,则整个系统的平均访存时间就

cache.伙伴系统.内存碎片.段式页式存储管理 目录 分层的存储管理 cache 局部性原理 置换算法 写回策略 linux环境下的cache 连续内存分配与内存碎片 内部碎片与外部碎片 动态分区分配策略 伙伴系统(buddy system) 非连续内存分配 段式 页式 段页式 总结 references 正文 存储管理是操作系统非常重要的功能之一,本文主要介绍操作系统存储管理的基础知识,包括缓存相关知识.连续内存分配.伙伴系统.非连续内存分配.内存碎片等,并结合linux系统对这些知识进行简

1.Application:用于保存所有用户共用的数据信息.在Asp.Net中类似的配置数据最好保存在Web.config文件中.如果使用Application对象,一个需要考虑的问题是任何写操作都要在Aapplication_OnStart事件(global.asax)中完成.尽管使用Application.Lock和Application.Unlock方法来避免写操作的同步,但是它串行化了Application对象的请求,当网站访问量大的时候会产生眼中的性能瓶颈.因此对号不要用此对象保存大的