缓存-解决特定范围内高频次访问数据性能问题

缓存的目的

解决在特定范围内需要高频次访问一些数据的带来的性能消耗问题。

例如在一次操作中需要多次访问产品A的数据,这时可以使用临时变量作为缓存,在第一次时访问数据库获取产品A的数据,并将产品A数据在这次操作范围内赋值给临时变量,然后在后续访问产品A数据时直接访问临时变量,以减少访问数据库带来性能消耗,这些性能消耗大部分是IO上性能消耗。

如何应用缓存技术到我们的应用中了?

首先,鉴别哪些数据需要应用缓存。按我的理解就是需要高频次访问的数据,这里有个误区就是一组数据中有几个数据存在高频次访问的,将这整组数据应用缓存。

其次,确认缓存对象作用范围,那么什么是对象作用范围?对象作用范围是软件访问数据的上下文(作用范围)。根据个人总结包括:函数调用上下文、类调用上下文、相同线程作用域上下文、HttpRequest请求上下文、HttpSession 会话上下文、全局上下全局上下文等。在范围内第一次访问数据时创建缓存。

最后,缓存的目的为了解决性能消耗问题,解决性能消耗的问题的方法有很多,如数据库查询语句优化等,缓存技术也有很多。引入缓存前,结合应用环境、考虑是否一定需要缓存解决性能问题,带来中间环节问题如何减少与避免。

 

转载于:https://my.oschina.net/fsilence/blog/904163

### 如何定义和检测数据数据分析领域,数据通常指那些频繁访问、查询或更新的数据。这些数据可能因为其特性而被优先存储于内存或其他高性能介质中以便快速响应请求。以下是关于如何定义和检测数据的一些方法: #### 定义数据 数据可以通过以下几个维度来定义: - **访问频率**:如果某条数据的读取次数显著高于其他数据,则可以将其视为数据[^1]。 - **时间窗口内的活跃程度**:在一个特定的时间段内,某些数据可能会由于业务需求的变化而变得更为重要或更常被使用。 #### 检测数据的方法 为了有效识别系统中的数据,可采用如下技术手段: 1. **统计分析** 使用统计学原理计算每条记录的访问频次,并设定阈值区分冷数据。例如,通过比较不同时间段内各条目被调用的比例差异来进行评估。 2. **机器学习模型应用** 基于历史行为模式训练预测型算法(如决策树、随机森林),从而提前发现潜在的高负载对象集合。这种方法尤其适用于复杂场景下的动态调整策略制定过程之中。 3. **滑动窗口机制** 实现基于固定大小或者自适应长度区间上的连续监控功能模块,定期刷新缓存列表并剔除低效成员项以维持整体性能水平稳定运行状态良好表现形式呈现出来给用户查看效果最佳选项之一就是这个方案了! ```python import pandas as pd def detect_hot_data(df, threshold=0.8): """ Detect hot data based on access frequency. Args: df (pd.DataFrame): DataFrame containing the dataset with an 'access_count' column. threshold (float): Threshold to define what constitutes a "hot" record. Returns: list: List of indices corresponding to detected hot records. """ total_accesses = df['access_count'].sum() probabilities = df['access_count'] / total_accesses # Identify rows where probability exceeds given threshold hot_indices = probabilities[probabilities >= threshold].index.tolist() return hot_indices ``` 上述代码片段展示了一个简单的函数用于从包含`access_count`字段的数据框中找出满足条件的门项目索引位置集合返回结果供后续操作参考依据实际应用场景灵活修改参数设置即可达到理想目标效果实现方式简单明了易于理解掌握便于推广普及适用范围广泛适合初学者入门练习提高编程能力培养逻辑思维习惯养成良好的编码风格规范书写清晰易懂减少错误发生几率提升工作效率质量效率兼顾性价比最优解法推荐大家尝试体验一下吧!
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