membase get 的应用

本文介绍如何在membase中实现session机制,包括实时更新key的有效时间,并通过示例代码演示了使用MemcachedClient进行操作的方法。
最近有个项目需要模拟session机制,存储到membase中,供多个程序认证和单点登录使用。

需要对membase 中set进的某key实时更新有效时间。

1.cache.getAndTouch 对有效期有更新的作用。
MemcachedClient cache = new MemcachedClient(Arrays.asList(URI.create("http://172.16.2.47:8091/pools")), "login_session","login_session");

OperationFuture<Boolean> o = cache.set("11111",5,"11111aaaaaabbbccccDDD");

for(int i =0;i<10;i++){

Thread.sleep(1000*4);
CASValue a = cache.getAndTouch("11111", 5);
System.out.println(a.toString()+"-------");
String t = (String)a.getValue();
System.out.println(new Date()+" 时间 ====》"+i+"内容"+t);
}
每次都可以访问到key查询的value!

2.cache.getAndLock

MemcachedClient cache = new MemcachedClient(Arrays.asList(URI.create("http://172.16.2.47:8091/pools")), "login_session","login_session");

OperationFuture<Boolean> o =cache.set("11111",20,"11111aaaaaabbbccccDDD");

for(int i =0;i<10;i++){

CASValue s = cache.getAndLock("11111", 4);
String t = (String)s.getValue();
Thread.sleep(1000*4);

System.out.println(new Date()+" 时间 ====》"+i+"内容"+t);

}
前5次可以取出key的值,只有为null。
内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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