Mybatis的一级缓存和二级缓存

本文详细解析了MyBatis的一级缓存和二级缓存机制。一级缓存为SqlSession级别,同一SqlSession下相同查询语句将从缓存获取结果;二级缓存基于mapper文件的namespace,允许多个sqlSession共享同一缓存区域,但须注意namespace相同的不同mapper间可能产生数据过期问题。

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一、一级缓存

  • 一级缓存是SqlSession级别的缓存。在操作数据库时需要构造sqlSession对象,在对象中有一个数据结构(HashMap)用于存储缓存数据。不同的sqlSession之间的缓存数据区域(HashMap)是互相不影响的。
  • 在同一个SqlSession下的同一条查询语句(参数也不变)会从缓存返回结果;更新语句(update、insert、delete)会刷新缓存。

 

二、二级缓存

  • 二级缓存是基于 mapper文件的namespace的,也就是说多个sqlSession可以共享一个mapper中的二级缓存区域,并且如果两个mapper的namespace相同,即使是两个mapper,那么这两个mapper中执行sql查询到的数据也将存在相同的二级缓存区域中。
  • 二级缓存基于namespace。如果一个user表,有两个不同namespace的Mapper都对其进行查询和更改,则互相不可见,容易读到过期数据。

https://www.jianshu.com/p/2be932206c59

https://blog.youkuaiyun.com/weixin_39312465/article/details/86624486

转载于:https://my.oschina.net/u/2286010/blog/3093739

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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