缓存穿透缓存击穿缓存雪崩

1 缓存穿透
1.1 什么是缓存穿透
    缓存穿透,是指查询一个数据库一定不存在的数据(核心:缓存和数据库该值不存在)。正常的使用缓存流程大致是,数据查询先进行缓存查询,如果key不存在或者key已经过期,再对数据库进行查询,并把查询到的对象,放进缓存。如果数据库查询对象为空,则不放进缓存。
1.2 带来的问题
    对于不存在的id 的数据,如果有大量的请求执行,会导致数据库压力过大宕机。
1.3 解决方法
    1.3.1在缓存中设置id的值空值(如果缓存中的数据key值和value都是动态的,要有更新策略,比如设置空值的保存时间),缓存中取到空值返回,不用再去访问数据库
    1.3.2保存缓存中的key 值(可以考虑使用BloomFilter),判断请求的key值是否存在,不存在的话都不用访问缓存的数据了
2 缓存击穿
2.1 什么是缓存击穿
    其实就是缓存穿透带来的问题,大量的请求访问缓存一个key 值,在一个时间点key值失效,大量的请求打到数据库上的行为。(核心:请求量大,缓存失效,访问数据库,数据库的值存在)
2.2 带来的问题
    数据库压力增大
2.3 解决方案
    2.3.1 设置缓存key值失效
    2.3.2 对缓存key 值的访问加锁,线程发现缓存key值不存在,加锁,读数据库,更新缓存,增加key值和value,其他线程读到key值取value,读不到,等待。
3.缓存雪崩
3.1 什么是缓存雪崩
    大量的缓存在同一个时间失效,可以是缓存设置的失效时间到了,也可以是缓存服务器宕机。所有请求都打到数据库上。
3.2 解决方法
    使用缓存集群,保证缓存的高可用。

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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