EhCache入门

一、简介
 
  Ehcache是一个用JAVA实现的,使用简单,高速,实现线程安全的缓存管理类库,Ehcache提供了用内存,磁盘文件存储,以及分布式存储方式等多种灵活的Cache管理方案。采用限制比较宽松的Apache Licensev2.0作为授权方式,被广泛地用于Hibernate,Spring,Cocoon等其他开源框架。

二、层次模型
   Ehcache的类层次模型主要为三层,最上层的是CacheManager,它是操作Ehcache的入口。我们可以通过CacheManager.getInstance()获得一个单个的CacheManager,或者通过CacheManager的构造函数创建一个新的CacheManager.每个CacheManager都管理着多个Cache。而每个Cache都以一种类Hash的方式,关联着多个Element。而Element则是我们用于存放要缓存内容的地方。

三、刷新策略
  ehcache的刷新策略是当缓存在放入的时候记录一个放入时间,它是用Lazy Evict的方式,在取的时候同设置的TTL比较。

四、回收策略

   缓存回收就是当缓存满了的时候,Ehcache会根据指定的策略来清理缓存。这里的缓存回收策略有别与Ehcache中的失效清理策略。失效清理策略是对失效的Element进行批量清理时所采用的策略,最终所有失效的Element都将被清理,只不过是清理的先后顺序不同罢了。Ehcache中缓存的最大Element数是由maxElementsInMemory来指定的。当缓存中的Element个数达到maxElementsInMemory指定的值时,Ehcache会根据具体的策略来清理缓存,默认的策略是LRU(最近最少使用)。
   磁盘缓存大小默认是没有限制的,不过可通过maxElementsOnDisk来指定。当磁盘缓存达到maxElementsOnDisk指定的值时,Ehcache会清理磁盘中的缓存使用默认策略是LFU(使用频率最低)。
   MemoryStore支持三种策略:LRU、LFU、FIFO。

   1.LRU:最近最少使用的,缓存的元素有一个时间戳,当缓存容量满了,而又需要腾出地方来缓存新的元素的时候,那么现有缓存元素中时间戳离当前时间最远的元素将被清除缓存。

   2.LFU:最少被使用,缓存的元素有一个hit属性,hit值最小的将会被清除缓存。

   3.FIFO:先进先出

五、事件处理
   可以为CacheManager添加事件监听,当对CacheManager增删Cache时,事件处理器将会得到通知。要配置事件处理,需要通过ehcache的配置文件来完成。可以为Cache添加事件监听,当对Cache增删Element时,事件处理器将会得到通知。要配置事件处理,需要通过ehcache的配置文件来完成。

六、使用场合
   1、比较少更新的数据
  EhCache一般要使用在比较少执行write操作的表(包括update,insert,delete等)[Hibernate的二级缓存也都是这样]
   2、对并发要求不是很严格的情况
   两台机子中的缓存是不能实时同步的
C语言-光伏MPPT算法:电导增量法扰动观察法+自动全局搜索Plecs最大功率跟踪算法仿真内容概要:本文档主要介绍了一种基于C语言实现的光伏最大功率点跟踪(MPPT)算法,结合电导增量法与扰动观察法,并引入自动全局搜索策略,利用Plecs仿真工具对算法进行建模与仿真验证。文档重点阐述了两种经典MPPT算法的原理、优缺点及其在不同光照和温度条件下的动态响应特性,同时提出一种改进的复合控制策略以提升系统在复杂环境下的跟踪精度与稳定性。通过仿真结果对比分析,验证了所提方法在快速性和准确性方面的优势,适用于光伏发电系统的高效能量转换控制。; 适合人群:具备一定C语言编程基础和电力电子知识背景,从事光伏系统开发、嵌入式控制或新能源技术研发的工程师及高校研究人员;工作年限1-3年的初级至中级研发人员尤为适合。; 使用场景及目标:①掌握电导增量法与扰动观察法在实际光伏系统中的实现机制与切换逻辑;②学习如何在Plecs中搭建MPPT控制系统仿真模型;③实现自动全局搜索以避免传统算法陷入局部峰值问题,提升复杂工况下的最大功率追踪效率;④为光伏逆变器或太阳能充电控制器的算法开发提供技术参考与实现范例。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的C语言算法逻辑与Plecs仿真模型同步学习,重点关注算法判断条件、步长调节策略及仿真参数设置。在理解基本原理的基础上,可通过修改光照强度、温度变化曲线等外部扰动因素,进一步测试算法鲁棒性,并尝试将其移植到实际嵌入式平台进行实验验证。
【无人机协同】动态环境下多无人机系统的协同路径规划与防撞研究(Matlab代码实现)​ 内容概要:本文围绕动态环境下多无人机系统的协同路径规划与防撞问题展开研究,提出基于Matlab的仿真代码实现方案。研究重点在于在复杂、动态环境中实现多无人机之间的高效协同飞行与避障,涵盖路径规划算法的设计与优化,确保无人机集群在执行任务过程中能够实时规避静态障碍物与动态冲突,保障飞行安全性与任务效率。文中结合智能优化算法,构建合理的成本目标函数(如路径长度、飞行高度、威胁规避、转弯角度等),并通过Matlab平台进行算法验证与仿真分析,展示多机协同的可行性与有效性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事无人机控制、路径规划、智能优化算法研究的科研人员及研究生。; 使用场景及目标:①应用于灾害救援、军事侦察、区域巡检等多无人机协同任务场景;②目标是掌握多无人机系统在动态环境下的路径规划与防撞机制,提升协同作业能力与自主决策水平;③通过Matlab仿真深入理解协同算法的实现逻辑与参数调优方法。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注目标函数设计、避障策略实现与多机协同逻辑,配合仿真结果分析算法性能,进一步可尝试引入新型智能算法进行优化改进。
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