二级缓存处理echache.xml解析

2024-09-06 10:08

本文主要是介绍二级缓存处理echache.xml解析,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

二级缓存处理echache.xml解析

<!-- Ehcache2.x的变化(取自https://github.com/springside/springside4/wiki/Ehcache) -->
<!-- 1)最好在ehcache.xml中声明不进行updateCheck -->
<!-- 2)为了配合BigMemory和Size Limit,原来的属性最好改名 -->
<!--   maxElementsInMemory->maxEntriesLocalHeap -->
<!--   maxElementsOnDisk->maxEntriesLocalDisk -->
<ehcache><defaultCachemaxElementsInMemory="2000"eternal="false"timeToIdleSeconds="120"timeToLiveSeconds="120"overflowToDisk="false"diskPersistent="false"memoryStoreEvictionPolicy="LRU"/><cache name="prodEhCache"maxElementsInMemory="2000"eternal="false"timeToIdleSeconds="120"timeToLiveSeconds="120"overflowToDisk="false"diskPersistent="false"memoryStoreEvictionPolicy="LRU"/>
</ehcache><!--<diskStore>==========当内存缓存中对象数量超过maxElementsInMemory时,将缓存对象写到磁盘缓存中(需对象实现序列化接口)<diskStore path="">==用来配置磁盘缓存使用的物理路径,Ehcache磁盘缓存使用的文件后缀名是*.data和*.indexname=================缓存名称,cache的唯一标识(ehcache会把这个cache放到HashMap里)maxElementsOnDisk====磁盘缓存中最多可以存放的元素数量,0表示无穷大maxElementsInMemory==内存缓存中最多可以存放的元素数量,若放入Cache中的元素超过这个数值,则有以下两种情况1)若overflowToDisk=true,则会将Cache中多出的元素放入磁盘文件中2)若overflowToDisk=false,则根据memoryStoreEvictionPolicy策略替换Cache中原有的元素eternal==============缓存中对象是否永久有效,即是否永驻内存,true时将忽略timeToIdleSeconds和timeToLiveSecondstimeToIdleSeconds====缓存数据在失效前的允许闲置时间(单位:秒),仅当eternal=false时使用,默认值是0表示可闲置时间无穷大,此为可选属性即访问这个cache中元素的最大间隔时间,若超过这个时间没有访问此Cache中的某个元素,那么此元素将被从Cache中清除timeToLiveSeconds====缓存数据在失效前的允许存活时间(单位:秒),仅当eternal=false时使用,默认值是0表示可存活时间无穷大即Cache中的某元素从创建到清楚的生存时间,也就是说从创建开始计时,当超过这个时间时,此元素将从Cache中清除overflowToDisk=======内存不足时,是否启用磁盘缓存(即内存中对象数量达到maxElementsInMemory时,Ehcache会将对象写到磁盘中)会根据标签中path值查找对应的属性值,写入磁盘的文件会放在path文件夹下,文件的名称是cache的名称,后缀名是datadiskPersistent=======是否持久化磁盘缓存,当这个属性的值为true时,系统在初始化时会在磁盘中查找文件名为cache名称,后缀名为index的文件这个文件中存放了已经持久化在磁盘中的cache的index,找到后会把cache加载到内存要想把cache真正持久化到磁盘,写程序时注意执行net.sf.ehcache.Cache.put(Element element)后要调用flush()方法diskExpiryThreadIntervalSeconds==磁盘缓存的清理线程运行间隔,默认是120秒diskSpoolBufferSizeMB============设置DiskStore(磁盘缓存)的缓存区大小,默认是30MBmemoryStoreEvictionPolicy========内存存储与释放策略,即达到maxElementsInMemory限制时,Ehcache会根据指定策略清理内存共有三种策略,分别为LRU(最近最少使用)、LFU(最常用的)、FIFO(先进先出)-->


这篇关于二级缓存处理echache.xml解析的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1141728

相关文章

在C#中合并和解析相对路径方式

《在C#中合并和解析相对路径方式》Path类提供了几个用于操作文件路径的静态方法,其中包括Combine方法和GetFullPath方法,Combine方法将两个路径合并在一起,但不会解析包含相对元素... 目录C#合并和解析相对路径System.IO.Path类幸运的是总结C#合并和解析相对路径对于 C

Java解析JSON的六种方案

《Java解析JSON的六种方案》这篇文章介绍了6种JSON解析方案,包括Jackson、Gson、FastJSON、JsonPath、、手动解析,分别阐述了它们的功能特点、代码示例、高级功能、优缺点... 目录前言1. 使用 Jackson:业界标配功能特点代码示例高级功能优缺点2. 使用 Gson:轻量

Java如何接收并解析HL7协议数据

《Java如何接收并解析HL7协议数据》文章主要介绍了HL7协议及其在医疗行业中的应用,详细描述了如何配置环境、接收和解析数据,以及与前端进行交互的实现方法,文章还分享了使用7Edit工具进行调试的经... 目录一、前言二、正文1、环境配置2、数据接收:HL7Monitor3、数据解析:HL7Busines

MyBatis延迟加载的处理方案

《MyBatis延迟加载的处理方案》MyBatis支持延迟加载(LazyLoading),允许在需要数据时才从数据库加载,而不是在查询结果第一次返回时就立即加载所有数据,延迟加载的核心思想是,将关联对... 目录MyBATis如何处理延迟加载?延迟加载的原理1. 开启延迟加载2. 延迟加载的配置2.1 使用

python解析HTML并提取span标签中的文本

《python解析HTML并提取span标签中的文本》在网页开发和数据抓取过程中,我们经常需要从HTML页面中提取信息,尤其是span元素中的文本,span标签是一个行内元素,通常用于包装一小段文本或... 目录一、安装相关依赖二、html 页面结构三、使用 BeautifulSoup javascript

Android WebView的加载超时处理方案

《AndroidWebView的加载超时处理方案》在Android开发中,WebView是一个常用的组件,用于在应用中嵌入网页,然而,当网络状况不佳或页面加载过慢时,用户可能会遇到加载超时的问题,本... 目录引言一、WebView加载超时的原因二、加载超时处理方案1. 使用Handler和Timer进行超

Python中处理NaN值的技巧分享

《Python中处理NaN值的技巧分享》在数据科学和数据分析领域,NaN(NotaNumber)是一个常见的概念,它表示一个缺失或未定义的数值,在Python中,尤其是在使用pandas库处理数据时,... 目录NaN 值的来源和影响使用 pandas 的 isna()和 isnull()函数直接比较 Na

详解Python中通用工具类与异常处理

《详解Python中通用工具类与异常处理》在Python开发中,编写可重用的工具类和通用的异常处理机制是提高代码质量和开发效率的关键,本文将介绍如何将特定的异常类改写为更通用的ValidationEx... 目录1. 通用异常类:ValidationException2. 通用工具类:Utils3. 示例文

网页解析 lxml 库--实战

lxml库使用流程 lxml 是 Python 的第三方解析库,完全使用 Python 语言编写,它对 XPath表达式提供了良好的支 持,因此能够了高效地解析 HTML/XML 文档。本节讲解如何通过 lxml 库解析 HTML 文档。 pip install lxml lxm| 库提供了一个 etree 模块,该模块专门用来解析 HTML/XML 文档,下面来介绍一下 lxml 库

无人叉车3d激光slam多房间建图定位异常处理方案-墙体画线地图切分方案

墙体画线地图切分方案 针对问题:墙体两侧特征混淆误匹配,导致建图和定位偏差,表现为过门跳变、外月台走歪等 ·解决思路:预期的根治方案IGICP需要较长时间完成上线,先使用切分地图的工程化方案,即墙体两侧切分为不同地图,在某一侧只使用该侧地图进行定位 方案思路 切分原理:切分地图基于关键帧位置,而非点云。 理论基础:光照是直线的,一帧点云必定只能照射到墙的一侧,无法同时照到两侧实践考虑:关