通过延迟加载思想,优化资源使用

本文探讨了如何通过延迟加载技术来优化资源使用。在给出的代码示例中,原本在外部类中的静态数组被移至内部类,确保只有在调用需要该数组的方法时才会初始化,从而减少不必要的内存占用。通过这种方式,可以实现频繁调用方法而不初始化无用属性,提高程序效率。

通过延迟加载思想,优化资源使用

优化资源一直是我们的追求,下面这段代码展开如何通过延迟加载思想,优化资源使用。
class ClassD{
//定义一个静态数组
static final int[] array = new int[1024];
//在数组前加final修饰,没有作用,因为final是对象类型,没有编译时优化
//依然加载类,初始化

}
//访问doSayHello(),类肯定会触发加载
public static void doSayHello() {
System.out.println(“helloworld”);
}
}
public class TestClassObject07{
public static void main(String[] args) {
ClassD.doSayHello();
}
}

分析过程:
思考1:数组长时间不用,会在内存中占用资源,会存在浪费。
访问doSayHello(),类肯定会触发加载,数组array会被初始化,
但是我门没有用这个数组,如何优化?

优化方向:延迟数组的初始化

因为加载外部类的时候,内部类不会被加载,所以我们可以将数组放在内部类里面,这就是延迟加载思想,优化资源使用
所以频繁访问doSayHello(),通过延迟加载思想,优化资源使用,就不会初始化属性(占用资源的一般都是属性)

要加载内部类,就需要访问add(int number)方法:

//-XX:+TraceClassLoading测试是否加载

class ClassD{
//因为加载外部类的时候,内部类不会被加载,所以我们可以将数组放在内部类里面

//所以不会初始化属性

static class Inner{//延迟加载

//定义一个静态数组类变量

static final int[] array = new int[1024];
//在数组前加final修饰,没有作用,因为final是对象类型,没有编译时优化

//依然加载类,初始化

}
//定义一个变量
static int size;//默认初始化0。记录有效元素个数(添加到数组中元素个数)

//访问doSayHello(),类肯定会触发加载
public static void doSayHello() {
System.out.println(“helloworld”);
}
//向数组添加一个整数
//如果长时间不向数组添加数据,就占用内存
//我们可以将数据放在size里
public static void add(int number) {
if(size==Inner.array.length) {
//size小于length的时候一直放,等于length的时候就返回

System.out.println(“数组已满”);
return;
}
Inner.array[size]=number;
size++;

}

}
public class TestClassObject07{
public static void main(String[] args) {
//ClassD.doSayHello();
//访问ClassD.array
//int array[] = ClassD.array;
//在数组前加final修饰,没有作用,因为final是对象类型,没有编译时优化

ClassD.add(10);
//要加载内部类,就需要访问add(int number)方法

}

}


多源数据接入 支持校园各业务系统数据接入:包括教务系统(学生成绩、课程信息)、学工系统(奖惩记录、资助信息)、后勤系统(宿舍分配、能耗数据)、图书馆系统(借阅记录、馆藏信息)、一卡通系统(消费数据、门禁记录)等。 接入方式:提供数据库直连(MySQL、SQL Server)、文件导入(CSV、Excel、JSON)、API 接口调用等多种方式,支持实时同步与定时批量同步。 数据标准化与治理 建立校园数据标准体系:统一数据格式(如日期格式、学号编码规则)、定义核心数据元(如 “学生” 包含学号、姓名、专业等必选字段)、规范代码集(如性别代码 “1 - 男,2 - 女”)。 数据清洗:自动检测并处理缺失值、重复值、异常值(如成绩 > 100 分),通过规则引擎实现数据校验(如 “学生年龄需在 16-30 岁之间”)。 元数据管理:记录数据来源、格式、更新频率、负责人等信息,生成数据血缘图谱,追踪数据从产生到应用的全生命周期。 二、数据共享与交换核心功能 分布式数据存储 基于 Hadoop HDFS 实现海量数据存储:结构化数据(成绩、消费记录)存入 HBase,非结构化数据(文档、图片、视频)直接存储于 HDFS,日志类数据通过 Flume 采集至 HDFS。 支持数据分片与副本机制,确保数据高可用(默认 3 副本存储),满足校园 PB 级数据存储需求。 数据交换引擎 构建点对点数据交换通道:各部门系统可通过交换引擎向平台上传数据或申请获取授权数据,支持同步 / 异步交换模式。 交换流程管理:定义数据交换规则(如 “学工系统每日向平台同步新增学生信息”),记录交换日志(成功 / 失败状态、数据量),失败时自动重试。 数据脱敏:对敏感数据(如身份证号、银行卡号)在交换过程中进行脱敏处理(如显示 “110********5678”),兼顾共享与隐私保护。
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