@PostContruct是spring框架的注解,在方法上加该注解会在项目启动的时候执行该方法,也可以理解为在spring容器初始化的时候执行该方法.

1. LRU1.1. 原理 LRU(Least recently used,最近最少使用)算法根据数据的历史访问记录来进行淘汰数据,其核心思想是"如果数据最近被访问过,那么将来被访问的几率也更高". 1.2. 实现 最常见的实现是使用一个链表保存缓存数据,详细算法实现如下: 1. 新数据插入到链表头部: 2. 每当缓存命中(即缓存数据被访问),则将数据移到链表头部: 3. 当链表满的时候,将链表尾部的数据丢弃. 1.3. 分析 [命中率] 当存在热点数据时,LRU的效率很好,但偶发性的

发布时间:2014-07-02    来源:www.china-igbt.com 1994年5月出版的<测试与测量世界>中刊登了我冒险撰写的一篇名为<GPIB,时刻保持警惕>的文章,其中我预测风靡一时的仪器总线将被以太网和并行端口所取代.2003年4月,我又撰写了一篇名为<GPIB现仍占据主导地位>的文章,探讨形势是否已发生改变. 接下来在2006年,我发表了一篇名为<思考仪器总线的前景>的文章,之后有人就此发表评论:"我们没有合乎逻辑的理由淘汰G

看到园子里又有一波试图掀起C#和JAVA的谁更好的争论,对于这些一直不断的争论,我觉得实在没有必要,黑格尔的存在即合理,中国的老古语说的萝卜白菜各有所爱,大家争论的再多其实卵用也没用,还不如趁着闲暇时间看部电影,听听音乐,喝杯咖啡,看看小人书来的更好,正好有时间,多多休息,免得项目忙起来的时候加班加点的时候又觉得太忙太累都没法休息. 语言就像是你选择的老婆或者老公,如果大家都喜欢同一种类型的,那未免会形成独裁和单一,世界怎么能更加美好,怎么会有五颜六色,社会怎么进步.只有你喜欢丰满的,她喜欢精瘦

在10G之前,使用DBMS_STATS收集统计信息将会导致与此对象相关的游标失效,下次执行此 的时候将会进行HARD PARSE,除非收集的时候NO_INVALIDATE设置为TRUE. 由于硬解析会消耗大量的CPU,还会导致大量的library cache 和 shared pool 的LATCH竞争,因此 如果由于统计信息收集导致大量的的游标失效,可能会带来HARD PARSE风暴,造成系统的负担.   但是如果采用NO_INVALIDATE=TRUE的方法,由于游标不失效,游标无法利用到新

请珍惜小编劳动成果,该文章为小编原创,转载请注明出处. LRU算法,即Last Recently Used ---选择最后一次訪问时间距离当前时间最长的一页并淘汰之--即淘汰最长时间没有使用的页 依照最多5块的内存分配情况,实现LRU算法代码例如以下: public class LRU { private int theArray[]; private int back; //定义队尾 private int currentSize; //队列中存放元素个数 private int maxSiz

<一>问题描述: 有17个人围成一圈(编号为0-16),从第 0号的人开始从 1报数, 凡报到 3的倍数的人离开圈子,然后再数下去,直到最后只剩下一个人为止. 问此人原来的位置是多少号? <二>问题解决: 1.定义数组记录每个编号的状态(是否被淘汰): 2.在未被淘汰的人中检查是否数到3,若是,淘汰此人: 3.继续此过程至所有人被淘汰: <三>示例代码: #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS #include <stdlib.h>

1. LRU1.1. 原理 LRU(Least recently used,最近最少使用)算法根据数据的历史访问记录来进行淘汰数据,其核心思想是“如果数据最近被访问过,那么将来被访问的几率也更高”. 1.2. 实现 最常见的实现是使用一个链表保存缓存数据,详细算法实现如下: 1. 新数据插入到链表头部: 2. 每当缓存命中(即缓存数据被访问),则将数据移到链表头部: 3. 当链表满的时候,将链表尾部的数据丢弃. 1.3. 分析 [命中率] 当存在热点数据时,LRU的效率很好,但偶发性的.周期性的

1. LRU1.1. 原理 LRU(Least recently used,最近最少使用)算法根据数据的历史访问记录来进行淘汰数据,其核心思想是“如果数据最近被访问过,那么将来被访问的几率也更高”. 1.2. 实现 最常见的实现是使用一个链表保存缓存数据,详细算法实现如下: 1. 新数据插入到链表头部: 2. 每当缓存命中(即缓存数据被访问),则将数据移到链表头部: 3. 当链表满的时候,将链表尾部的数据丢弃. 1.3. 分析 [命中率] 当存在热点数据时,LRU的效率很好,但偶发性的.周期性的

问题描述: 有n个人围成一圈,顺序排号.从第一个人开始报数(1~3报数),凡报到3的人退出圈子,问最后留下的人原来排在第几号. 分析: 首先由用户输入人数n,然后对这n个人进行编号[因为如果不编号的话,我们就不能知道最后是哪位童鞋留下来了:)] 然后就开始了一圈一圈的循环,不断形成新的圈子,不断有人被淘汰,那么循环到什么时候截止呢?对只剩最后一个人,也就是说淘汰n-1了个人的时候,这个时候停止循环. 在实际情况中,应该是这n个人一开始围成了一个大圈子,然后随着不断的淘汰,圈子不断减小,最后剩下的

原文地址:http://www.360doc.com/content/13/0805/16/13247663_304923435.shtml 1 FIFO 1.1. 原理 按照“先进先出(First In,First Out)”的原理淘汰数据. 1.2. 实现 FIFO队列,具体实现如下: 1. 新访问的数据插入FIFO队列尾部,数据在FIFO队列中顺序移动: 2. 淘汰FIFO队列头部的数据: 1.3. 分析 l 命中率 命中率很低,因为命中率太低,实际应用中基本上不会采用. l 复杂度 简单

原文地址 :http://www.360doc.com/content/13/0805/16/13247663_304916783.shtml 1. LFU类 1.1. LFU 1.1.1. 原理 LFU(Least Frequently Used)算法根据数据的历史访问频率来淘汰数据,其核心思想是“如果数据过去被访问多次,那么将来被访问的频率也更高”. 1.1.2. 实现 LFU的每个数据块都有一个引用计数,所有数据块按照引用计数排序,具有相同引用计数的数据块则按照时间排序. 具体实现如下:

原文地址:http://www.360doc.com/content/13/0805/15/13247663_304901967.shtml 参考地址(一系列关于缓存的,后面几篇也都在这里有):http://www.360doc.com/userhome.aspx?userid=13247663&cid=48# 1. LRU1.1. 原理 LRU(Least recently used,最近最少使用)算法根据数据的历史访问记录来进行淘汰数据,其核心思想是“如果数据最近被访问过,那么将来被访问的几

原文地址:https://yq.aliyun.com/articles/257459# 背景 Redis作为一个高性能的内存NoSQL数据库,其容量受到最大内存限制的限制. 用户在使用Redis时,除了对性能,稳定性有很高的要求外,对内存占用也比较敏感.在使用过程中,有些用户会觉得自己的线上实例内存占用比自己预想的要大. 事实上,实例中的内存除了保存原始的键值对所需的开销外,还有一些运行时产生的额外内存,包括: 垃圾数据和过期Key所占空间 字典渐进式Rehash导致未及时删除的空间 Redis

请珍惜小编劳动成果,该文章为小编原创,转载请注明出处. LRU算法,即Last Recently Used ---选择最后一次访问时间距离当前时间最长的一页并淘汰之--即淘汰最长时间没有使用的页 按照最多5块的内存分配情况,实现LRU算法代码如下: public class LRU { private int theArray[]; private int back; //定义队尾 private int currentSize; //队列中存放元素个数 private int maxSize=

面试题 redis 的过期策略都有哪些?内存淘汰机制都有哪些?手写一下 LRU 代码实现? 面试官心理分析 如果你连这个问题都不知道,上来就懵了,回答不出来,那线上你写代码的时候,想当然的认为写进 redis 的数据就一定会存在,后面导致系统各种 bug,谁来负责? 常见的有两个问题: 往 redis 写入的数据怎么没了? 可能有同学会遇到,在生产环境的 redis 经常会丢掉一些数据,写进去了,过一会儿可能就没了.我的天,同学,你问这个问题就说明 redis 你就没用对啊.redis 是缓存,

今天我们来聊聊“链表(Linked list)”这个数据结构.学习链表有什么用呢?为了回答这个问题,我们先来讨论一个经典的链表应用场景,那就是+LRU+缓存淘汰算法. 缓存是一种提高数据读取性能的技术,在硬件设计.软件开发中都有着非常广泛的应用,比如常见的+CPU+缓存.数据库缓存.浏览器缓存等等. 缓存的大小有限,当缓存被用满时,哪些数据应该被清理出去,哪些数据应该被保留?这就需要缓存淘汰策略来决定.常见的策略有三种:先进先出策略 FIFO(First In,First Out).最少使用策略

Redis的过期策略 我们都知道,Redis是key-value数据库,我们可以设置Redis中缓存的key的过期时间.Redis的过期策略就是指当Redis中缓存的key过期了,Redis如何处理. 过期策略通常有以下三种: 定时过期:每个设置过期时间的key都需要创建一个定时器,到过期时间就会立即清除.该策略可以立即清除过期的数据,对内存很友好:但是会占用大量的CPU资源去处理过期的数据,从而影响缓存的响应时间和吞吐量. 惰性过期:只有当访问一个key时,才会判断该key是否已过期,过期则清

缓存淘汰策略: 一.什么是链表? 1.和数组一样,链表也是一种线性表. 2.从内存结构来看,链表的内存结构是不连续的内存空间,是将一组零散的内存块串联起来,从而进行数据存储的数据结构. 3.链表中的每一个内存块被称为节点Node.节点除了存储数据外,还需记录链上下一个节点的地址,即后继指针next. 二.为什么使用链表?即链表的特点 1.插入.删除数据效率高O(1)级别(只需更改指针指向即可),随机访问效率低O(n)级别(需要从链头至链尾进行遍历). 2.和数组相比,内存空间消耗更大,因为每个存

Redis的过期策略:通常有三种,Redis中同时使用惰性过期和定期过期两种过期策略组合. 定时过期:每个设置过期时间的key都需要创建一个定时器,到过期时间就会立即清除.该策略可以立即清除过期的数据,对内存很友好:                     但是会占用大量的CPU资源去处理过期的数据,从而影响缓存的响应时间和吞吐量. 惰性过期:只有当访问一个key时,才会判断该key是否已过期,过期则清除.该策略可以最大化地节省CPU资源,却对内存非常不友好.                  

摘要: 技术进步永不止步. 原文:jQuery的没落和技术发展的一般规律 作者:凌霄光 Fundebug经授权转载,版权归原作者所有. jQuery的成就 jQuery是一个伟大的库, 它解决了dom api兼容的问题,使得dom操作更简便 它支持类似css选择器的方式来选择组件 支持批量的操作数组中的元素,也叫隐式迭代 支持链式操作,可以在一条语句中完成很复杂的逻辑 有易于使用的插件扩展机制 deffered的异步方案比promise更早. 等等. jquery可以说在dom操作领域做的很棒了