JAVA客户端调用memcached

本文详细介绍了如何创建Memcached连接池并使用MemcachedClient进行操作,包括设置服务器、权重、初始化连接池参数及基本的set和get操作。
package com.memcached;


import java.net.InetSocketAddress;
import java.util.concurrent.Future;


import net.spy.memcached.MemcachedClient;


import com.danga.MemCached.MemCachedClient;
import com.danga.MemCached.SockIOPool;


/**
 * 创建 memcached连接池
 * @author peidw
 *
 */
public class MemcachedServer {


/**
* 客户端API:memcached client for ja
*/
public void mctest(){


String[] servers=new String[]{"192.168.75.132:11211"};
Integer[] weights={1};

// 从连接池获取一个连接实例
SockIOPool pool = SockIOPool.getInstance();
// 设置服务器和服务器负载量
pool.setServers( servers );
pool.setWeights( weights );
//设置初始连接数5 最小连接数 5 最大连接数 250
//设置一个连接最大空闲时间6小时
pool.setInitConn( 5 );
pool.setMinConn( 5 );
pool.setMaxConn( 250 );
pool.setMaxIdle( 1000 * 60 * 60 * 2 );
// 设置主线程睡眠时间  每隔30秒醒来 然后  开始维护 连接数大小
pool.setMaintSleep( 30 );
// 关闭nagle算法
// 设置 读取 超时3秒钟 set the read timeout to 3 secs
// 不设置连接超时
pool.setNagle( false );
pool.setSocketTO( 3000 );
pool.setSocketConnectTO( 0 );

pool.initialize();
MemCachedClient memCachedClient = new MemCachedClient();  
   for(int i = 0; i < 10; i++) {  
    /*将对象加入到memcached缓存*/  
       boolean success = memCachedClient.set("" + i, "Hello!");  
       /*从memcached缓存中按key值取对象*/  
       String result = (String) memCachedClient.get("" + i);  
       System.out.println(String.format("set( %d ): %s", i, success));  
       System.out.println(String.format("get( %d ): %s", i, result));  
    }


}

public void testSpyMem(){
try{  
           /*建立MemcachedClient 实例,并指定memcached服务的IP地址和端口号*/  
           MemcachedClient mc = new MemcachedClient(new InetSocketAddress("192.168.75.132", 11211));  
           Future<Boolean> b = null;  
           /*将key值,过期时间(秒)和要缓存的对象set到memcached中*/  
           b = mc.set("neea:testDaF:ksIdno", 900, "someObject");  
           System.out.println(mc.get("neea:testDaF:ksIdno")+"\n");
           if(b.get().booleanValue()==true){  
           
               mc.shutdown();  
           }  
           
           
       }  
       catch(Exception ex){  
           ex.printStackTrace();  
       }  
}

public static void main(String[] args) {
MemcachedServer ms=new MemcachedServer();
ms.mctest();
   ms.testSpyMem();
}


}
Nano-ESG数据资源库的构建基于2023年初至2024年秋季期间采集的逾84万条新闻文本,从中系统提炼出企业环境、社会及治理维度的信息。其构建流程首先依据特定术语在德语与英语新闻平台上检索,初步锁定与德国DAX 40成分股企业相关联的报道。随后借助嵌入技术对文本段落执行去重操作,以降低内容冗余。继而采用GLiNER这一跨语言零样本实体识别系统,排除与目标企业无关的文档。在此基础上,通过GPT-3.5与GPT-4o等大规模语言模型对文本进行双重筛选:一方面判定其与ESG议题的相关性,另一方面生成简明的内容概要。最终环节由GPT-4o模型完成,它对每篇文献进行ESG情感倾向(正面、中性或负面)的判定,并标注所涉及的ESG具体维度,从而形成具备时序特征的ESG情感与维度标注数据集。 该数据集适用于多类企业可持续性研究,例如ESG情感趋势分析、ESG维度细分类别研究,以及企业可持续性事件的时序演变追踪。研究者可利用数据集内提供的新闻摘要、情感标签与维度分类,深入考察企业在不同时期的环境、社会及治理表现。此外,借助Bertopic等主题建模方法,能够从数据中识别出与企业相关的核心ESG议题,并观察这些议题随时间的演进轨迹。该资源以其开放获取特性与连续的时间覆盖,为探究企业可持续性表现的动态变化提供了系统化的数据基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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