小知识点-第五讲

今天说缓存

 

缓存是一块为提升系统性能开发的内存空间。主要作用是暂存数 据处理的结果,并提供下次访问使用。很多场合,数据的处理或数据获取都比较耗时耗资源,频繁的访问处理等有可能会耗尽cpu资源,因此采用缓存,将结果缓存起来,当其他线程或者客户端访问时,直接将结果 从缓存中取出返回。以此来提高系统的响应时间。

 

最简单的实现缓存:使用hashmap对象,这样做有一些问题,如何清理无效的数据,如何防止缓存数据过。多而导致内存溢出等等。一个稍好的直接方案,采用WeakHashMap 他 使用了弱引用维护一张哈希表,从而避免了内存溢出的问题。 再自己自我实现的小框架中 采用 CurrentHashMap+ 软引用 + 缓存策略(定时销毁)来实现一个简单的缓存小框架功能(并做好适配,毕竟缓存框架有很多)我这里只不想引用那些jar 包而写的,开源框架的功能比较完善。如何使用其他框架,那必须做到快速适配,不需要修改客户端调用代码,即可完成,感觉这个做的还不错。

现在主要说一下 通过动态代理来实现缓存方案。,使用动态代理无需修改一个逻辑方法的代码,便能增加缓存提高系统性能。

 

这里可以举例来说 通过cglib 生成动态代理类的方法拦截器。

 

public clas Cglibinterceptor implements MethodInterceptor{

A a = new A();

 

public Object intercept(Object obj,Method arg1,Object[] arg2,MethodProxy arg3) throws Throwable{

 

Object v = CacheUtil.get("cache",(Seriaalizable)arg2[0]);

if(v == null){

v = a.heavyMethod(((Integer)arg2[0]));

       CacheUtil.put("cache",(Integer)arg2[0],v);

}

               return v;

}

 

}

 

 

public static A newA{

 

Enhancer enhancer = new Enhander();

        enhancer.setSuperclas(A.class);

        enhancer.setCallback(new Cglibinterceptor() );

        A proxy = (A)enhancer.create();

        return proxy;

}

 

 

内容概要:本文详细阐述了DeepSeek大模型在服装行业的应用方案,旨在通过人工智能技术提升服装企业的运营效率和市场竞争力。文章首先介绍了服装行业的现状与挑战,指出传统模式难以应对复杂的市场变化。DeepSeek大模型凭借其强大的数据分析和模式识别能力,能够精准预测市场趋势、优化供应链管理、提升产品设计效率,并实现个性化推荐。具体应用场景包括设计灵感生成、自动化设计、虚拟试衣、需求预测、生产流程优化、精准营销、智能客服、用户体验提升等。此外,文章还探讨了数据安全与隐私保护的重要性,以及技术实施与集成的具体步骤。最后,文章展望了未来市场扩展和技术升级的方向,强调了持续优化和合作的重要性。 适用人群:服装行业的企业管理层、技术负责人、市场和销售团队、供应链管理人员。 使用场景及目标:①通过市场趋势预测和用户偏好分析,提升设计效率和产品创新;②优化供应链管理,减少库存积压和生产浪费;③实现精准营销,提高客户满意度和转化率;④通过智能客服和虚拟试衣技术,提升用户体验;⑤确保数据安全和隐私保护,建立用户信任。 阅读建议:此资源不仅涵盖技术实现的细节,还涉及业务流程的优化和管理策略的调整,建议读者结合实际业务需求,重点关注与自身工作相关的部分,并逐步推进技术的应用和创新。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值