Spring 2.5 Perfomance Improvements 200% 直逼 Guice

Spring Framework 2.5版本通过采用ConcurrentHashMap显著提升了并发访问性能,相较于Spring 2.0版本提高了200%。在单一和并发访问场景下,Spring 2.5对比Guice在原型和单例模式中的表现都有所改善。
并发性能提升的原因之一是使用了 ConcurrentHashMap,原来的 Collections.synchronized(new HashMap()) 存在同步锁的性能瓶颈;

如果你是用JDK 5.0或以上的版本,就可以直接得到这个性能的提升的好处了。

或者下载 Emory concurrent utilities backport 加到 CLASSPATH 中
[url]http://dcl.mathcs.emory.edu/util/backport-util-concurrent/[/url]

当然还要努力,越快越好啦。。。

[quote]
The upcoming Spring Framework version 2.5 will bring a 200% improvement for concurrent access over Spring 2.0.*. I used Crazy Bob's Semi Useless Benchmark ™ as a starting point. I fiddled with the code slightly to change the default behavior from "prototype" to "singleton", and I saw that spring 2.5 was faster than Guice for singletons.

Here are some benchmarks (there is variability based on the runs)

* Spring 2.0 vs. guice 1.0:
o Prototype: Single thread: Spring is 50-150X slower. Concurrent: Spring is 50-150X slower.
o Singleton: Single thread: Spring 3X slower - 2X faster. Concurrent: Spring is 5-10X slower
* Spring 2.0.6 vs. guice 1.0:
o Prototype: Single thread: Spring is ~10X slower. Concurrent: Spring is 5X slower.
o Singleton: Single thread: Spring 2X slower - 2X faster. Concurrent: Spring:Guice ~2:3
* Spring 2.14m vs. guice 1.0:
o Prototype: Single thread: Spring is 5-7X slower. Concurrent: Spring is 3-4X slower.
o Singleton: Single thread: neck and neck. Concurrent: Spring is 1-1.5X faster
* guice 1.0:
o Prototype: Single thread vs. Concurrent: Concurrent might be a bit slower than single threaded
o Singleton: Single thread vs. Concurrent: Concurrent is quite a bit faster than single threaded
[/quote]

详细请见这里
[url]http://www.jroller.com/Solomon/entry/spring_2_5_perfomance_improvements[/url]
成都市作为中国西部地区具有战略地位的核心都市,其人口的空间分布状况对于城市规划、社会经济发展及公共资源配置等研究具有基础性数据价值。本文聚焦于2019年度成都市人口分布的空间数据集,该数据以矢量格式存储,属于地理信息系统中常用的数据交换形式。以下将对数据集内容及其相关技术要点进行系统阐述。 Shapefile 是一种由 Esri 公司提出的开放型地理空间数据格式,用于记录点、线、面等几何要素。该格式通常由一组相互关联的文件构成,主要包括存储几何信息的 SHP 文件、记录属性信息的 DBF 文件、定义坐标系统的 PRJ 文件以及提供快速检索功能的 SHX 文件。 1. **DBF 文件**:该文件以 dBase 表格形式保存与各地理要素相关联的属性信息,例如各区域的人口统计数值、行政区划名称及编码等。这类表格结构便于在各类 GIS 平台中进行查询与编辑。 2. **PRJ 文件**:此文件明确了数据所采用的空间参考系统。本数据集基于 WGS84 地理坐标系,该坐标系在全球范围内广泛应用于定位与空间分析,有助于实现跨区域数据的准确整合。 3. **SHP 文件**:该文件存储成都市各区(县)的几何边界,以多边形要素表示。每个多边形均配有唯一标识符,可与属性表中的相应记录关联,实现空间数据与统计数据的联结。 4. **SHX 文件**:作为形状索引文件,它提升了在大型数据集中定位特定几何对象的效率,支持快速读取与显示。 基于上述数据,可开展以下几类空间分析: - **人口密度评估**:结合各区域面积与对应人口数,计算并比较人口密度,识别高密度与低密度区域。 - **空间集聚识别**:运用热点分析(如 Getis-Ord Gi* 统计)或聚类算法(如 DBSCAN),探测人口在空间上的聚集特征。 - **空间相关性检验**:通过莫兰指数等空间自相关方法,分析人口分布是否呈现显著的空间关联模式。 - **多要素叠加分析**:将人口分布数据与地形、交通网络、环境指标等其他地理图层进行叠加,探究自然与人文因素对人口布局的影响机制。 2019 年成都市人口空间数据集为深入解析城市人口格局、优化国土空间规划及完善公共服务体系提供了重要的数据基础。借助地理信息系统工具,可开展多尺度、多维度的定量分析,从而为城市管理与学术研究提供科学依据。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)》的技术资源,重点围绕电力系统中连锁故障的传播路径展开研究,提出了一种N-k多阶段双层优化模型,并结合故障场景筛选方法,用于提升电力系统在复杂故障条件下的安全性与鲁棒性。该模型通过Matlab代码实现,具备较强的工程应用价值和学术参考意义,适用于电力系统风险评估、脆弱性分析及预防控制策略设计等场景。文中还列举了大量相关的科研技术支持方向,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、信号处理、电力系统管理等多个领域,展示了广泛的仿真与复现能力。; 适合人群:具备电力系统、自动化、电气工程等相关背景,熟悉Matlab编程,有一定科研基础的研究生、高校教师及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于电力系统连锁故障建模与风险评估研究;②支撑高水平论文(如EI/SCI)的模型复现与算法验证;③为电网安全分析、故障传播防控提供优化决策工具;④结合YALMIP等工具进行数学规划求解,提升科研效率。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源,下载完整代码与案例进行实践操作,重点关注双层优化结构与场景筛选逻辑的设计思路,同时可参考文档中提及的其他复现案例拓展研究视野。
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