【技术心得】谈谈网站的本地数据缓存

本文深入探讨了本地数据缓存的概念、解决方案及其与池化的关联,详细介绍了Java、PHP领域的常见缓存实现,包括基于Map、复制、OSCache、EHCache等组件,以及PHP的编译缓存如APC、Accelerator、xcache等。

什么是本地数据缓存

区别于数据库缓存,本地数据缓存是将数据缓存在web服务器本地,而不是缓存在数据库服务器。

区别于分布式缓存,本地数据缓存不涉及到去远程取数据的缓存,一般就在内存中取得数据的缓存,或者加上在硬盘中通IO读取数据缓存。

凡是缓存都是基于“空间换时间”的优化基本法则,通过将数据缓存起来,建设计算和获取的时间。

本地数据缓存有哪些解决方案

Java领域,常见的缓存有基于Map的实现,基于复制的OSCacheEHCache等组件的实现。

Php的领域来说,由于PHP本身处于受管的环境下,不支持对象缓存。通常的本地数据缓存的方法是通过文件缓存,而文件缓存的效率不高,因此PHP领域才最先引入了先进的MemoryCached的分布式缓存。

不过另外一方面,php是解释性语言,因此产生了PHP的编译缓存,用于产生可以有虚拟机执行的。工具有:APCAcceleratorxcache等。

缓存与池化的关系

通常缓存与池化是紧密联系在一起的。对于对象的缓存就是对象池,线程的缓存就是线程池,数据库连接的缓存就是连接池。上述的OSCache,EHCache应该说都是一种对象池。

笔者的总结是池化是缓存的实现,缓存的方案有很多,所以缓存大于池化。

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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