对象池Object Pool

本文介绍了对象池化技术的基本概念及其在减少频繁创建对象开销方面的作用。文章探讨了对象池化技术的工作原理,以及如何通过重复利用已创建的对象来提高性能。
 

创建新的对象并初始化的操作,可能会消耗很多的时间。在这种对象的初始化工作包含了一些费时的操作(例如,从一台位于20,000千米以外的主机上读出一些数据)的时候,尤其是这样。在需要大量生成这样的对象的时候,就可能会对性能造成一些不可忽略的影响。要缓解这个问题,除了选用更好的硬件和更棒的虚拟机以外,适当地采用一些能够减少对象创建次数的编码技巧,也是一种有效的对策。对象池化技术(Object Pooling)就是这方面的著名技巧,而Jakarta Commons Pool组件则是处理对象池化的得力外援。

对象池化技术

对象池化的基本思路是:将用过的对象保存起来,等下一次需要这种对象的时候,再拿出来重复使用,从而在一定程度上减少频繁创建对象所造成的开销。用于充当保存对象的“容器”的对象,被称为“对象池”(Object Pool,或简称Pool)。

对于没有状态的对象(例如String),在重复使用之前,无需进行任何处理;对于有状态的对象(例如StringBuffer),在重复使用之前,就需要把它们恢复到等同于刚刚生成时的状态。由于条件的限制,恢复某个对象的状态的操作不可能实现了的话,就得把这个对象抛弃,改用新创建的实例了。

并非所有对象都适合拿来池化――因为维护对象池也要造成一定开销。对生成时开销不大的对象进行池化,反而可能会出现“维护对象池的开销”大于“生成新对象的开销”,从而使性能降低的情况。但是对于生成时开销可观的对象,池化技术就是提高性能的有效策略了。

数据驱动的两阶段分布鲁棒(1-范数和∞-范数约束)的电热综合能源系统研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“数据驱动的两阶段分布鲁棒(1-范数和∞-范数约束)的电热综合能源系统研究”展开,提出了一种结合数据驱动与分布鲁棒优化方法的建模框架,用于解决电热综合能源系统在不确定性环境下的优化调度问题。研究采用两阶段优化结构,第一阶段进行预决策,第二阶段根据实际场景进行调整,通过引入1-范数和∞-范数约束来构建不确定集,有效刻画风电、负荷等不确定性变量的波动特性,提升模型的鲁棒性和实用性。文中提供了完整的Matlab代码实现,便于读者复现和验证算法性能,并结合具体案例分析了不同约束条件下系统运行的经济性与可靠性。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、鲁棒优化、不确定性建模等相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①掌握数据驱动的分布鲁棒优化方法在综合能源系统中的应用;②理解1-范数和∞-范数在构建不确定集中的作用与差异;③学习两阶段鲁棒优化模型的建模思路与Matlab实现技巧,用于科研复现、论文写作或工程项目建模。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注不确定集构建、两阶段模型结构设计及求解器调用方式,同时可尝试更换数据或调整约束参数以加深对模型鲁棒性的理解。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值