cassandra外部使用示例三

本文介绍了一种基于缓存的优化方案,通过缓存热点数据来减少数据库的压力,并提高系统的响应速度。具体包括根据不同的参数组合从缓存中获取数据列表的方法,以及针对单一ID获取静态HTML内容的缓存读取策略。同时,文中还详细描述了如何判断缓存对象的有效性及如何正确地将数据存入缓存。
续二的类:
/**
* 从主页面点击产品定位到导航页面
*/
public List<Map<String, Object>> getThinkwordByDocFamily(Map map)
throws ApplicationException
{
String nlsLang = (String) map.get("nlsLang");
String itemName = (String) map.get("itemName");
String itemId = (String) map.get("itemId");
String aKeyArea = CACHE_FUNCTION + ".getThinkwordByDocFamilyIndex";
String aName = nlsLang + ":"+ itemId + itemName;
//通过 aKeyArea 和 aName 获取缓存中的对象
if (IS_USE_CACHE)
{
List cacheList = (List) getLivingCacheObject(aKeyArea, aName);
if (cacheList != null && cacheList.size() > 0)
{
return cacheList;
}
}
//从数据库取数据,再存入缓存;
List dataList = navigationDao.getThinkwordByDocFamily(map);
if (IS_USE_CACHE && dataList != null && dataList.size() > 0)
{
pushCacheObject(aKeyArea, aName, dataList);
}
return dataList;
}

/**通过ID获取HtmlArea静态脚本
*/
public Map<String, Object> getHtmlArea(String ID)
throws ApplicationException
{
String aKeyArea = CACHE_FUNCTION + ".getHtmlArea";
String aName = ID;

//通过 aKeyArea 和 aName 获取缓存中的对象
if (IS_USE_CACHE)
{
Map cacheMap = (Map) getLivingCacheObject(aKeyArea, aName);
if (cacheMap != null && cacheMap.size() > 0)
{
return cacheMap;
}
}
//从数据库取数据,再存入缓存;
Map dataMap = navigationDao.getHTMLArea(ID);
if (IS_USE_CACHE && dataMap != null && dataMap.size() > 0)
{
pushCacheObject(aKeyArea, aName, dataMap);
}
return dataMap;
}

/**获取缓存生命周期有效的缓存对象
*/
private Object getLivingCacheObject(String aKeyArea, String aName)
throws ApplicationException
{
Map cacheMap;
try
{
cacheMap = cache.getResultMap(aKeyArea, aName);
}
catch (Exception e)
{
e.printStackTrace();
throw new ApplicationException("cache getResultMap error", e);
}
if (cacheMap != null)
{
long pushTime = (Long) cacheMap.get("cache.timestamp");
long liveTime = System.currentTimeMillis() - pushTime;
Object cacheObject = cacheMap.get("cache.value");
if (liveTime < CACHE_LIFE_CYCLE)
{
sLog.info(" getLivingCacheObject : --aKeyArea=" + aKeyArea
+ "; --aName=" + aName + "; ");
return cacheObject;
}
}
return null;
}

/** 缓存一个可序列化的数据对象
*/
private void pushCacheObject(String aKeyArea, String aName, Object object)
throws ApplicationException
{
try
{
sLog.info(" pushCacheObject : --aKeyArea=" + aKeyArea
+ "; --aName=" + aName + "; ");
cache.put(aKeyArea, aName, (Serializable) object);
}
catch (Exception e)
{
e.printStackTrace();
throw new ApplicationException("cache put error", e);
}
}
}
内容概要:本文介绍了一个基于Matlab的综合能源系统优化调度仿真资源,重点实现了含光热电站、有机朗肯循环(ORC)和电含光热电站、有机有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度(Matlab代码实现)转气(P2G)技术的冷、热、电多能互补系统的优化调度模型。该模型充分考虑多种能源形式的协同转换与利用,通过Matlab代码构建系统架构、设定约束条件并求解优化目标,旨在提升综合能源系统的运行效率与经济性,同时兼顾灵活性供需不确定性下的储能优化配置问题。文中还提到了相关仿真技术支持,如YALMIP工具包的应用,适用于复杂能源系统的建模与求解。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和能源系统背景知识的科研人员、研究生及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、可再生能源利用、电力系统优化等方向的研究者。; 使用场景及目标:①研究含光热、ORC和P2G的多能系统协调调度机制;②开展考虑不确定性的储能优化配置与经济调度仿真;③学习Matlab在能源系统优化中的建模与求解方法,复现高水平论文(如EI期刊)中的算法案例。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码和案例文件,按照目录顺序逐步学习,重点关注模型构建逻辑、约束设置与求解器调用方式,并通过修改参数进行仿真实验,加深对综合能源系统优化调度的理解。
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