hibrnate内部缓存分析

YOLO26 多任务统一架构:检测 / 分割 / 姿态 / OBB 设计 YOLO26提出了一种多任务统一架构,整合了目标检测、实例分割、姿态估计和旋转框检测(OBB)四大计算机视觉任务。该架构采用共享Backbone和Neck的设计,配合轻量级任务特定Head,解决了传统方法中多模型并行带来的高开发成本、大内存占用和低推理效率问题。核心设计包括:1)共享特征提取层实现参数复用;2)模块化Head结构支持灵活任务组合;3)统一接口实现单模型多任务处理。实验表明,该架构在保持各任务性能的同时显著提升了系统效率,为多任务视觉系统提供了新的实现范式。 阅读详情

缓存的作用主要用来提高性能,可以简单的理解成一个Map;使用缓存涉及到三个操作:把数据放入缓存、从缓存中获取数据、删除缓存中的无效数据。

一、hibrnate内部缓存分析:

1、一级缓存:Session级别的缓存

       特点:生命周期短、作用范围小。随着session的结束而结束!

       缺陷:没有任何的保护,不能存过多数据,否则缓存会溢出!共享范围太小。

什么时候将数据放入缓存?

答:save,update,saveOrUpdate,load,get,list,iterate,lock这些方法都会将对象放在一级缓存中

什么时候从缓存中提取数据?

答:查询的时候:get()、load()先去缓存中找,如果有直接返回;如果没有则从数据库中找。Criteria、query接口实现的查询,不从缓存中提取数据

        注:一级缓存不能控制缓存的数量,所以要注意大批量操作数据时可能造成内存溢出;可以用evict(清除一级缓存中的一个对象),clear(清除一级缓存中的所有对象)方法清除缓存中的内容。

2、二级缓存:sessionFactory级别缓存

·实现为可插拔,通过修改cache.provider_class参数来改变;

hibernate内置了对EhCache,OSCache,TreeCache,SwarmCache的支持,可以通过实现CacheProvider和Cache接口来加入Hibernate不支持的缓存实现。

·在hibernate.cfg.xml中加入:

              <class-cache class="className" usage="read-only"/>

              或在映射文件的class元素加入子元素:

              <cache usage="read-write"/>

              其中usage:read-only,read-write,nonstrict-read-write,transactional。

       在配置文件中配置二级缓存,主要高速hibrnae第三方缓存的提供者是谁。

(1)       cache.use_second_level_cache:true决定要不要打开二级缓存打开,这个属性的默认值就是true

(2)cache.provider_class:cache的提供者是谁

<property name="cache.provider_class">

org.hibernate.cache.OSCacheProvider

</property>

(3)需要将oscache相关的jar包构建到项目中

(4)需要将oscache.properties拷贝src目录下

(5)方法一:在配置文件中<class-cache class=”com.hbsi.domain.User” usage=””>:告诉hibrnate哪些类是需要放入缓存的:

       Usage:    reade-only  效率高,但是有一个限制数据库不能被修改、Read-writer、nonstruct-read-writer、transactional

       方法二:在映射文件中<cache usage="read-write"/>告诉hibernate

              命中:

              错过:

              <property name=”gengerate_statisyics”>true</property>

对调是有很大的帮助,产生统计信息

在statistics st=session.getStatistics();//得到缓存统计信息

Statistics[

Start time=1324006095531,

sessions opened=0,

sessions closed=0,

transactions=0,

successful transactions=0,

optimistic lock failures=0,

flushes=0,

connections obtained=0,

statements prepared=0,

statements closed=0,

second level cache puts=0,

second level cache hits=0,

second level cache misses=0,

entities loaded=0,

entities updated=0,

entities inserted=0,

entities deleted=0,

entities fetched=0,

collections loaded=0,

collections updated=0,

collections removed=0,

collections recreated=0,

collections fetched=0,

queries executed to database=0,

query cache puts=0,

query cache hits=0,

query cache misses=0,

max query time=0

]

 

YOLOv11涨点改进| SCI一区2026 |独家创新首发、特征融合改进篇|引入FAFM特征对齐融合模块,通过特征对齐和融合两个阶段,助力多模态融合小目标检测,小目标检测,SAR图像目标检测高效涨点 🔥本文提出了一种改进YOLOv11网络模型的方法,通过引入FAFM(特征对齐融合模块)来解决多模态目标检测中的特征空间错位问题。FAFM模块采用可变形卷积和内容引导注意力机制,有效实现了跨模态特征对齐与融合,充分利用了不同模态间的互补信息。该方法在保持模型轻量化的同时,显著提升了目标检测精度和鲁棒性,特别是在复杂背景和模态差异较大的场景下表现突出。文章详细介绍了FAFM模块的结构、原理、优势,并提供了完整的代码实现和模型配置方案,为多模态目标检测任务提供了实用的技术参考。 阅读详情

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