214. mybaties 一级缓存 二级缓存

本文深入探讨了一级缓存与二级缓存的概念及其在MyBatis中的应用。一级缓存默认开启,作用于SqlSession级别,存储于内存中;二级缓存需手动配置,涉及缓存时间、大小及序列化要求,通过实例演示了二级缓存的启用及测试流程。

1. 一级缓存 与 二级缓存

参考:https://www.cnblogs.com/winclpt/articles/7511672.html

1.1 定义:

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1.2 代码中应用:

1.2.1 一级缓存:

        默认开启的   

    原理:是sqlsession级别的缓存,存放在内存中

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1.2.2 二级缓存:

    原理:

5bdb04d3d173064b6707333c98a2379b059.jpg

需要配置

        配置2处: 注意配置文件的位置 及 设置缓存的时间有效性

        <!--开启二级缓存-->
       <setting name="cacheEnabled" value="true"/>

        <!--
            eviction LRU
            flushInterval缓存时间,以毫秒为单位
            size缓存大小
            readOnly如果为false的话,缓存对象必须是可序列化的-->
          <cache eviction="LRU"
                   type="org.apache.ibatis.cache.impl.PerpetualCache"
                   flushInterval="60000"
                   size="1024"
                   readOnly="true"/> 

            c479434b2222c2718ea3518edfb9e6dfba9.jpg

   测试二级缓存:

  准备:开启二级缓存  ,系统配置日志

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测试过程:

第一次:直接查询数据库了

        db037ecabd0146e65845c6524b560f2941c.jpg

    bb8f12518aeb6d6eba0fca1accb18478e45.jpg

 

    

转载于:https://my.oschina.net/springMVCAndspring/blog/3023457

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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