数据加载到缓存

本文详细介绍了如何使用Java实现实时天气信息的缓存,包括加载缓存、从缓存获取天气信息流程以及异常处理。
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import weather.model.WeatherInfo;
import weather.service.impl.GetWeatherServiceImpl;
import weather.util.LogService;
import com.huisa.common.cache.jvmcache.ConcurrentMapImpl;

public class WeatherInfoCache {
	/**
	 * 实时天气信息缓存;key:cityid
	 */
	private static Map<String, List<WeatherInfo>> cache_weatherInfo = new ConcurrentMapImpl<String, List<WeatherInfo>>();
	private static GetWeatherServiceImpl service = new GetWeatherServiceImpl();

	// load缓存
	public static void loadAll() {
		try {
			List<WeatherInfo> weatherInfoList = service.weatherInfofindAll();
			// 清空缓存
			if (weatherInfoList.size() > 0) {
				cache_weatherInfo.clear();
			}
			// 处理缓存数据
			if (weatherInfoList != null && weatherInfoList.size() > 0) {
				for (WeatherInfo weatherInfo : weatherInfoList) {
					if (weatherInfo.getCityid() != null) {
						List<WeatherInfo> weatherInfoList_temp = cache_weatherInfo.get(weatherInfo.getCityid());
						if (weatherInfoList_temp == null) {
							weatherInfoList_temp = new ArrayList<WeatherInfo>();
						}
						weatherInfoList_temp.add(weatherInfo);
						cache_weatherInfo.put(weatherInfo.getCityid(),weatherInfoList_temp);
					}
				}
			}
		} catch (Exception e) {
			LogService.error("WeatherInfoCache.loadAll faild!", e);
		}
	}

	/** 从缓存weatherInfoList 缓存池 中取,没有 就从数据库中取 */

	public static List<WeatherInfo> getWeatherInfoList(String cityid) {
		if (cityid != null) {
		}
		List<WeatherInfo> WeatherInfoList = cache_weatherInfo.get(cityid);
		if (WeatherInfoList == null) {
			try {
				WeatherInfoList = service.findWeatherInfoByID(cityid);
			} catch (Exception e) {
				LogService.error("WeatherInfoCache.getWeatherInfoList faild!",e);
			}
			if (WeatherInfoList != null) {
				cache_weatherInfo.put(cityid, WeatherInfoList);
			}
		}
		return WeatherInfoList;
	}
}

### 数据加载缓存中的方法 在 SR(Software Relocation 或特定系统功能)环境下,将数据加载缓存中通常涉及以下几个方面: #### 缓存初始化与预热 为了提高系统的响应速度,在应用启动阶段可以通过批量读取数据库或其他持久化存储中的数据,并将其写入缓存。这种方式被称为 **缓存预热**[^2]。 ```python import redis def cache_preheat(redis_client, data_source): """ 将数据源中的数据加载到 Redis 缓存中。 :param redis_client: Redis 客户端实例 :param data_source: 数据源对象,例如数据库查询结果 """ for key, value in data_source.items(): redis_client.set(key, value) # 示例:假设有一个字典作为数据源 data_source = {"key1": "value1", "key2": "value2"} redis_client = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0) cache_preheat(redis_client, data_source) ``` 此代码片段展示了如何从一个简单的 Python 字典 `data_source` 加载数据到 Redis 缓存中。 --- #### 动态加载策略 当某些数据未命中缓存时,可以在访问过程中动态地从后端存储加载数据并更新缓存。这种模式称为 **懒加载** 或者 **按需加载**[^2]。 ```python def get_data_from_cache_or_db(redis_client, db_client, key): """ 优先从缓存获取数据;如果缓存不命中,则从数据加载并将结果加入缓存。 :param redis_client: Redis 客户端实例 :param db_client: 数据库客户端实例 :param key: 要查找的数据键 :return: 对应的值 """ cached_value = redis_client.get(key) if cached_value is not None: return cached_value.decode('utf-8') # 返回缓存中的值 # 如果缓存不命中,则从数据加载 db_value = db_client.query(key) if db_value is not None: redis_client.set(key, db_value) # 更新缓存 return db_value or "" # 假设存在一个 DB 查询函数 query() class MockDBClient: def query(self, key): mock_data = {"key1": "db-value1", "key2": "db-value2"} return mock_data.get(key) db_client = MockDBClient() get_data_from_cache_or_db(redis_client, db_client, "key1") ``` 在此示例中,`get_data_from_cache_or_db` 函数实现了基于 Redis 和模拟数据库的双层数据加载逻辑。 --- #### 高效传输与零拷贝技术 对于高性能场景下的数据加载,可以利用 DPDK 提供的技术特性,比如通过队列、内存管理和缓冲区管理器实现高效的零拷贝 DMA 操作[^1]。这种方法特别适用于需要频繁交换大量数据的情况,例如分布式缓存集群之间的同步操作。 --- #### 微服务环境下的追踪与监控 在复杂的微服务体系结构下,使用工具如 Zipkin 可以帮助开发者更好地理解不同服务间的数据流动情况以及潜在瓶颈所在[^3]。通过对调用链路进行分析,可以进一步优化缓存加载路径及其效率。 --- #### 静态资源配置与优化建议 除了传统的内存型缓存外,还应注意静态资源的加载方式。合理配置 CDN、合并压缩文件以及设置合适的 HTTP 缓存头部信息均有助于提升用户体验和降低服务器负载[^4]。 --- ### 总结 综上所述,在 SR 环境下将数据加载缓存的过程主要包括缓存预热、动态加载机制的设计,同时结合高效的数据传输技术和完善的性能监测手段共同完成整个流程。
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