Ehcache

本文介绍EhCache,一种快速、简单的纯Java缓存框架。它支持多种缓存策略,具备两级缓存机制,并能实现缓存数据的持久化。文章还详细解释了如何安装和配置EhCache,包括创建CacheManager及利用Cache进行数据存取。

EhCache 是一个纯Java的进程内缓存框架,具有快速、精干等特点,是Hibernate中默认的CacheProvider。


Ehcache缓存的特点:
1. 快速.
2. 简单.
3. 多种缓存策略
4. 缓存数据有两级:内存和磁盘,因此无需担心容量问题
5. 缓存数据会在虚拟机重启的过程中写入磁盘
6. 可以通过RMI、可插入API等方式进行分布式缓存
7. 具有缓存和缓存管理器的侦听接口
8. 支持多缓存管理器实例,以及一个实例的多个缓存区域
9. 提供Hibernate的缓存实现

Ehcache缓存的使用(1) – 安装ehcache
Ehcache 的特点,是一个纯Java ,过程中(也可以理解成插入式)缓存实现,单独安装Ehcache ,需把ehcache-X.X.jar 和相关类库方到classpath中。如项目已安装了Hibernate ,则不需要做什么,直接可以使用Ehcache 。

Ehcache缓存的使用(2) - 生成CacheManager
使用CacheManager 创建并管理Cache 
1.创建CacheManager有4种方式: 
A:使用默认配置文件创建 
Java代码 
1. CacheManager manager = CacheManager.create();  

B:使用指定配置文件创建 
Java代码 
1. CacheManager manager = CacheManager.create("src/config/ehcache.xml");  

C:从classpath中找寻配置文件并创建 
Java代码 
1. URL url = getClass().getResource("/anothername.xml");  
2. CacheManager manager = CacheManager.create(url);  

D:通过输入流创建 
Java代码 
1. InputStream fis = new FileInputStream(new File("src/config/ehcache.xml").getAbsolutePath());  
2. try {  
3. manager = CacheManager.create(fis);  
4. } finally {  
5. fis.close();  
6. }  

Ehcache缓存的使用(3) – 解读Ehcache配置文件ehcache.xml
重要的参数
<diskStore path="D:/work2/renhewww/cache"/>
<cache name=" sampleCache1"
      maxElementsInMemory="1"
           maxElementsOnDisk="10000"
           eternal="false"
           overflowToDisk="true"
           diskSpoolBufferSizeMB="20"
           diskPersistent="true"
           timeToIdleSeconds="43200"
           timeToLiveSeconds="86400"
           memoryStoreEvictionPolicy="LFU"
        />

Ehcache缓存的使用(4) – 创建Cache
通过CacheManager创建Cache
Cache cache = manager.getCache("sampleCache1"); 

Ehcache缓存的使用(5) – 利用cache存取数据
存储数据
Element element = new Element("key1", "value1");  
cache.put(new Element(element);  
获取数据
Element element = cache.get("key1"); 

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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