spring+shiro+ehcache整合

1.导入jar包(pom.xml文件)

                 <!-- ehcache缓存框架 -->
		<dependency>
			<groupId>net.sf.ehcache</groupId>
			<artifactId>ehcache-core</artifactId>
			<version>2.6.11</version>
		</dependency>    

  Spring 整合 ehcache 包 spring-context-support 包

2.使用 ehcache ,导入 ehcache.xml 配置文件

解压 ehcache-core.jar 包 ,将 ehcache-failsafe.xml 复制 src/main/resources
改名 ehcache.xml

 

ehcache.xml文件

<ehcache xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:noNamespaceSchemaLocation="../config/ehcache.xsd">

    <diskStore path="java.io.tmpdir"/>
	<!-- 默认缓存区 -->
    <defaultCache
            maxElementsInMemory="10000"
            eternal="false"
            timeToIdleSeconds="120"
            timeToLiveSeconds="120"
            maxElementsOnDisk="10000000"
            diskExpiryThreadIntervalSeconds="120"
            memoryStoreEvictionPolicy="LRU">
        <persistence strategy="localTempSwap"/>
    </defaultCache>
    <!-- 自定义缓存区 -->
    <cache name="bos"
            maxElementsInMemory="10000"
            eternal="false"
            timeToIdleSeconds="120"
            timeToLiveSeconds="120"
            maxElementsOnDisk="10000000"
            diskExpiryThreadIntervalSeconds="120"
            memoryStoreEvictionPolicy="LRU">
        <persistence strategy="localTempSwap"/>
    </cache>
    <!-- 自定义缓存区 -->
    <cache name="standard"
            maxElementsInMemory="10000"
            eternal="false"
            timeToIdleSeconds="120"
            timeToLiveSeconds="120"
            maxElementsOnDisk="10000000"
            diskExpiryThreadIntervalSeconds="120"
            memoryStoreEvictionPolicy="LRU">
        <persistence strategy="localTempSwap"/>
    </cache>
    
</ehcache>

 

diskStore

指定数据存储位置,可指定磁盘中的文件夹位置

defaultCache

默认的管理策略

name

Cache的名称,必须是唯一的(ehcache会把这个cache放到HashMap里)

maxElementsInMemory

在内存中缓存的element的最大数目

如果放入cache中的元素超过这个数值,有两种情况:

1、若overflowToDisk的属性值为true,会将cache中多出的元素放入磁盘文件中。

2、若overflowToDisk的属性值为false,会根据memoryStoreEvictionPolicy的策略替换cache中原有的元素。

eternal

设定缓存的elements是否永远不过期。
如果为true,则缓存的数据始终有效,
如果为false那么还要根据timeToIdleSeconds,timeToLiveSeconds判断。

overflowToDisk

如果内存中数据超过内存限制,是否要缓存到磁盘上。

maxElementsOnDisk

在磁盘上缓存的element的最大数目,默认值为0,表示不限制。

timeToIdleSeconds

对象空闲时间,指对象在多长时间没有被访问就会失效。只对eternal为false的有效。默认值0,表示一直可以访问。以秒为单位。

timeToLiveSeconds

对象存活时间,指对象从创建到失效所需要的时间。只对eternal为false的有效。默认值0,表示一直可以访问。以秒为单位。 

diskPersistent

是否在磁盘上持久化。指重启jvm后,数据是否有效。默认为false。 

diskExpiryThreadIntervalSeconds

对象检测线程运行时间间隔。标识对象状态的线程多长时间运行一次。以秒为单位。

iskSpoolBufferSizeMB

DiskStore使用的磁盘大小,默认值30MB。每个cache使用各自的DiskStore。

memoryStoreEvictionPolicy

如果内存中数据超过内存限制,向磁盘缓存时的策略。默认值LRU,可选FIFO、LFU。

缓存的3 种清空策略 :

FIFO ,first in first out (先进先出).

LFU , Less Frequently Used (最少使用).意思是一直以来最少被使用的。缓存的元素有一个hit 属性,hit 值最小的将会被清出缓存。 

LRU ,Least Recently Used(最近最少使用). 
(ehcache 默认值).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出缓存。

 

3.applicationContext-ehcache.xml文件

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
	xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" 
	xmlns:cache="http://www.springframework.org/schema/cache"
	xsi:schemaLocation="
		http://www.springframework.org/schema/beans 
		http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd
		http://www.springframework.org/schema/cache 
		http://www.springframework.org/schema/cache/spring-cache.xsd ">
 
	 <!-- 缓存配置  -->
	<bean id="ehCacheManager" 
		class="org.springframework.cache.ehcache.EhCacheManagerFactoryBean">
		<property name="configLocation" value="classpath:ehcache.xml" />
	</bean>
	
	<!-- shiro封装cacheManager -->
	<bean id="shiroCacheManager" 
		class="org.apache.shiro.cache.ehcache.EhCacheManager">
		<property name="cacheManager" ref="ehCacheManager" />
	</bean>
	
	<!-- spring 封装ehcache缓存管理器  -->
	<bean id="springCacheManager" 
		class="org.springframework.cache.ehcache.EhCacheCacheManager">
		<property name="cacheManager" ref="ehCacheManager" />
	</bean>
	
	<!-- 激活spring 缓存注解 -->
	<cache:annotation-driven cache-manager="springCacheManager"/>
	
</beans>

  加载该配置文件

4.修改web.xml文件

<!-- spring配置文件位置 -->
	<context-param>
		<param-name>contextConfigLocation</param-name>
		<param-value>classpath:applicationContext*.xml</param-value>
	</context-param>

 5.将cache管理器注入到安全管理器中 

6.对认证数据、授权数据 哪些进行缓存 ?

对应到ehcache.xml文件中的自定义的缓存缓存区

注意: 使需要缓存对象,实现 Serializable 接口

使用注解进行开发

第七步: 在被 spring 管理 bean 对象方法上 使用@Cacheable 、@CacheEvict
@Cacheable 应用缓存区,对方法返回结果进行缓存 ---- 用于查询方法
@CacheEvict 清除缓存区数据 --- 用于 增加、修改、删除 方法

 

转载于:https://www.cnblogs.com/fjkgrbk/p/ehcache_spring_shiro.html

<think>好的,我现在需要帮助用户解决关于Dify循环实现的问题。首先,我需要明确用户的具体需求。他们提到“dify 循环实现”或“dify 如何处理循环”,但Dify本身可能没有直接称为“循环”的功能,所以需要结合现有文档中的信息来推断可能的解决方案。 根据用户提供的引用内容,Dify工作流中有迭代节点[^1]。这可能类似于编程中的循环结构,用于重复执行某个任务。例如,在处理列表数据或需要多次执行同一操作时,迭代节点可以派上用场。我需要详细解释迭代节点的配置和使用步骤,确保用户能够理解如何设置循环次数或遍历数据集。 另外,用户可能对如何处理循环中的错误或性能问题感兴趣。引用[2]提到在Dify中处理PEM文件的问题,这可能涉及在循环中正确处理数据格式,避免错误积累。需要提醒用户在循环中注意错误处理和资源管理,确保每次迭代的稳定性。 引用[3]中的例子展示了如何结合FastAPI和Selenium进行实时监控并生成GIF,这可能涉及循环截取浏览器内容。虽然Dify本身可能不直接控制这类循环,但可以通过外部脚本或定时任务触发工作流,模拟循环执行。这部分需要说明如何将外部循环机制与Dify结合使用。 接下来,我需要组织回答结构。首先介绍迭代节点的基本概念和配置步骤,然后讨论循环中的数据处理和错误处理,最后补充外部触发循环的方法。同时,生成相关问题以帮助用户进一步探索,比如优化循环性能或处理复杂数据结构。 需要确保回答符合格式要求,使用正确的中文表达,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,但当前问题不涉及数学公式,所以可能不需要使用。同时,引用标识要自然地添加到相关段落末尾,如、[^2]、[^3]。 最后,检查是否有遗漏点,比如Dify的其他循环相关功能或用户可能遇到的常见问题,确保回答全面且易于理解。</think>在Dify中处理循环逻辑主要通过**迭代节点**实现,以下是具体实现方式和应用场景的解析: ### 一、Dify循环实现机制 Dify通过**工作流设计器**中的迭代节点处理循环需求,其核心原理类似编程中的`for循环`。迭代节点可遍历以下数据类型: - 数组列表:`["A","B","C"]` - 字典集合:`{"key1":"value1", "key2":"value2"}` - 数值范围:通过`range()`函数生成序列 配置示例: ```python # 模拟迭代节点的数据输入 input_data = { "dataset": [1,2,3,4,5], "process_logic": "item * 2" # 对每个元素执行乘以2的操作 } ``` ### 二、迭代节点的关键配置步骤 1. **数据源绑定**:将数组/字典类型变量连接到迭代节点的输入端口 2. **循环变量命名**:设定当前元素的变量名(默认为`item`) 3. **子流程设计**:在迭代节点内部构建需要重复执行的逻辑模块 4. **结果聚合**:通过`outputs`收集所有迭代结果,支持数组或对象格式 $$ \text{总耗时} = \sum_{i=1}^{n}(单次迭代时间_i) + 系统开销 $$ ### 三、循环中的特殊处理 1. **错误中断控制**: - 启用`continueOnError`参数可跳过失败迭代 - 通过`try-catch`模块包裹敏感操作 2. **并行优化**: ```python # 伪代码示例 Parallel.forEach(dataset, lambda item: process(item)) ``` 3. **结果过滤**: ```python filtered = filter(lambda x: x%2==0, processed_results) ``` ### 四、应用场景案例 1. **批量文件处理**:遍历存储桶中的文件列表进行格式转换 2. **数据清洗**:对数据库查询结果集进行逐条校验 3. **API轮询**:定时循环调用第三方接口直到满足特定条件
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