MBaen+Timer=减少数据库调用

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原创最新推荐文章于 2026-03-09 00:07:10 发布 669 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

Timer 使用教程通过以上步骤，你可以成功地使用清华大学 Timer 模型进行时间序列数据的训练和预测。Timer 模型的强大之处在于其能够处理大规模时间序列数据，并且在少样本学习任务中表现出色。希望这篇教程对你有所帮助，祝你在时间序列分析领域取得更大的进展！如果你有任何问题或需要进一步的帮助，请随时联系清华大学 Timer 模型的开发团队。他们通常会在 GitHub 仓库的 Issues 页面上积极回应社区的问题和建议。阅读详情

定义所需接口

public interface HomeDataMBean {
	
	public void getDataCount();
	
}

实现接口

public class HomeData implements HomeDataMBean {
	private static ConcurrentHashMap<String, Integer> dataMap = new ConcurrentHashMap<String, Integer>();
	public static ConcurrentHashMap<String, Integer> getDataMap() {
		return dataMap;
	}
	
	@Override
	public void getDataCount() {
		Timer timer = new Timer();
		timer.schedule(new TimerTask() {
			@Override
			public void run() {
				//每隔4小时更新Map中的数据
			}
		}, 1000, 14400000);
	}
}

初始化

try {
	HomeData homeData = new HomeData();
	MBeanServer mbs = ManagementFactory.getPlatformMBeanServer();
	ObjectName name = new ObjectName("com.inforstack.clinicalsense.jmx:type=HomeData");
	mbs.registerMBean(homeData, name);
	// ObjectName， 调用getDataCount,，调用方法所需参数，参数类型
	//我写的是无参方法所以传递两个null
	mbs.invoke(name, "getDataCount", null, null);
} catch (Exception e) {
	e.printStackTrace();
}