Maison Java javaDidacticiel Évaluer l'effet sur les performances du cache de premier niveau MyBatis dans un environnement simultané

Évaluer l'effet sur les performances du cache de premier niveau MyBatis dans un environnement simultané

Feb 24, 2024 pm 03:06 PM
mybatis 内存占用 Environnement simultané Cache L1

Évaluer leffet sur les performances du cache de premier niveau MyBatis dans un environnement simultané

Titre : Analyse de l'effet d'application du cache de premier niveau mybatis dans un environnement simultané

Introduction :
Lors de l'utilisation de mybatis pour l'accès à la base de données, le cache de premier niveau est activé par défaut. Il met en cache les résultats des requêtes pour réduire l'impact. sur la base de données. Cependant, dans un environnement simultané, le cache de premier niveau peut rencontrer certains problèmes. Cet article analysera l'effet d'application du cache de premier niveau mybatis dans un environnement simultané et donnera des exemples de code spécifiques.

1. Présentation du cache de premier niveau
Le cache de premier niveau de mybatis est un cache de niveau session. Il est activé par défaut et est thread-safe. L'idée principale du cache de premier niveau est de mettre en cache les résultats de chaque requête de la session. Si les paramètres de la requête suivante sont les mêmes, les résultats seront obtenus directement à partir du cache sans interroger à nouveau la base de données, ce qui est le cas. peut réduire le nombre d’accès à la base de données.

2. L'effet d'application du cache de premier niveau

  1. Réduire le nombre d'accès à la base de données : En utilisant le cache de premier niveau, vous pouvez réduire le nombre d'accès à la base de données et améliorer les performances du système. Dans un environnement simultané, plusieurs threads partagent la même session et peuvent partager des données dans le cache, évitant ainsi les opérations répétées de requête de base de données.
  2. Améliorer la vitesse de réponse du système : étant donné que le cache de premier niveau peut obtenir des résultats directement à partir du cache sans interroger la base de données, il peut réduire considérablement le temps de réponse du système et améliorer l'expérience utilisateur.

3. Problèmes de cache de premier niveau dans un environnement concurrent

  1. Incohérence des données : Dans un environnement concurrent, lorsque plusieurs threads partagent la même session, si l'un des threads modifie les données dans la base de données, alors l'autre les données obtenues par le thread à partir du cache sont des données anciennes, ce qui entraînera une incohérence des données. La solution à ce problème consiste à utiliser un cache de deuxième niveau ou à actualiser manuellement le cache.
  2. Utilisation excessive de la mémoire : en cas de concurrence importante, le cache de premier niveau peut occuper trop de mémoire, entraînant une diminution des performances du système. La solution à ce problème consiste à ajuster de manière appropriée la taille du cache de premier niveau ou à utiliser un cache de deuxième niveau.

Exemple de code :
Supposons qu'il existe une interface UserDao et un fichier UserMapper.xml. UserDao définit une méthode getUserById pour interroger les informations utilisateur en fonction de l'ID utilisateur. L'exemple de code est le suivant :

  1. Définition de l'interface UserDao

    public interface UserDao {
     User getUserById(int id);
    }
    Copier après la connexion
  2. Fichier de configuration UserMapper.xml

    <mapper namespace="com.example.UserDao">
     <select id="getUserById" resultType="com.example.User">
         SELECT * FROM user WHERE id = #{id}
     </select>
    </mapper>
    Copier après la connexion
  3. Code utilisant le cache de premier niveau

    public class Main {
     public static void main(String[] args) {
         SqlSessionFactory sqlSessionFactory = MyBatisUtil.getSqlSessionFactory(); // 获取SqlSessionFactory
         SqlSession sqlSession = sqlSessionFactory.openSession(); // 打开一个会话
         UserDao userDao = sqlSession.getMapper(UserDao.class); // 获取UserDao的实例
    
         User user1 = userDao.getUserById(1); // 第一次查询,会将结果缓存到一级缓存中
         User user2 = userDao.getUserById(1); // 第二次查询,直接从缓存中获取结果
    
         System.out.println(user1);
         System.out.println(user2);
    
         sqlSession.close(); // 关闭会话
     }
    }
    Copier après la connexion

Dans le code ci-dessus, la première requête sera mise en cache les résultats Vers le cache de premier niveau, la deuxième requête obtient les résultats directement du cache sans interroger à nouveau la base de données. Cela peut réduire le nombre d'accès à la base de données et améliorer les performances du système.

Conclusion : 
Le cache de premier niveau de mybatis peut réduire efficacement le nombre d'accès à la base de données et améliorer les performances du système dans un environnement simultané. Cependant, lorsque plusieurs threads partagent la même session, des problèmes d'incohérence des données peuvent survenir. Par conséquent, dans les applications réelles, il est nécessaire de déterminer s'il convient d'utiliser le cache de premier niveau en fonction des besoins spécifiques de l'entreprise et d'adopter des stratégies correspondantes pour résoudre les problèmes potentiels. Dans le même temps, l'utilisation de stratégies de mise en cache et de moyens techniques appropriés, tels que l'utilisation d'un cache de deuxième niveau ou l'actualisation manuelle du cache, peut optimiser davantage les performances du système.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Déclaration de ce site Web
Le contenu de cet article est volontairement contribué par les internautes et les droits d'auteur appartiennent à l'auteur original. Ce site n'assume aucune responsabilité légale correspondante. Si vous trouvez un contenu suspecté de plagiat ou de contrefaçon, veuillez contacter admin@php.cn

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io

Clothoff.io

Dissolvant de vêtements AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Générez AI Hentai gratuitement.

Article chaud

R.E.P.O. Crystals d'énergie expliqués et ce qu'ils font (cristal jaune)
3 Il y a quelques semaines By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Meilleurs paramètres graphiques
3 Il y a quelques semaines By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Comment réparer l'audio si vous n'entendez personne
3 Il y a quelques semaines By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
WWE 2K25: Comment déverrouiller tout dans Myrise
3 Il y a quelques semaines By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1

Bloc-notes++7.3.1

Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise

SublimeText3 version chinoise

Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1

Envoyer Studio 13.0.1

Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac

SublimeText3 version Mac

Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

Étapes détaillées pour nettoyer la mémoire à Xiaohongshu Étapes détaillées pour nettoyer la mémoire à Xiaohongshu Apr 26, 2024 am 10:43 AM

1. Ouvrez Xiaohongshu, cliquez sur Moi dans le coin inférieur droit 2. Cliquez sur l'icône des paramètres, cliquez sur Général 3. Cliquez sur Vider le cache

Que faire si votre téléphone Huawei a une mémoire insuffisante (Méthodes pratiques pour résoudre le problème de mémoire insuffisante) Que faire si votre téléphone Huawei a une mémoire insuffisante (Méthodes pratiques pour résoudre le problème de mémoire insuffisante) Apr 29, 2024 pm 06:34 PM

Le manque de mémoire sur les téléphones mobiles Huawei est devenu un problème courant auquel sont confrontés de nombreux utilisateurs, avec l'augmentation des applications mobiles et des fichiers multimédias. Pour aider les utilisateurs à utiliser pleinement l'espace de stockage de leurs téléphones mobiles, cet article présentera quelques méthodes pratiques pour résoudre le problème de mémoire insuffisante sur les téléphones mobiles Huawei. 1. Nettoyer le cache : enregistrements d'historique et données invalides pour libérer de l'espace mémoire et effacer les fichiers temporaires générés par les applications. Recherchez « Stockage » dans les paramètres de votre téléphone Huawei, cliquez sur « Vider le cache » et sélectionnez le bouton « Vider le cache » pour supprimer les fichiers de cache de l'application. 2. Désinstallez les applications rarement utilisées : pour libérer de l'espace mémoire, supprimez certaines applications rarement utilisées. Faites glisser vers le haut de l'écran du téléphone, appuyez longuement sur l'icône « Désinstaller » de l'application que vous souhaitez supprimer, puis cliquez sur le bouton de confirmation pour terminer la désinstallation. 3.Application mobile pour

Comment affiner la profondeur localement Comment affiner la profondeur localement Feb 19, 2025 pm 05:21 PM

Le réglage fin local des modèles de classe Deepseek est confronté au défi des ressources informatiques insuffisantes et de l'expertise. Pour relever ces défis, les stratégies suivantes peuvent être adoptées: quantification du modèle: convertir les paramètres du modèle en entiers à faible précision, réduisant l'empreinte de la mémoire. Utilisez des modèles plus petits: sélectionnez un modèle pré-entraîné avec des paramètres plus petits pour un réglage fin local plus facile. Sélection des données et prétraitement: sélectionnez des données de haute qualité et effectuez un prétraitement approprié pour éviter une mauvaise qualité des données affectant l'efficacité du modèle. Formation par lots: pour les grands ensembles de données, chargez les données en lots de formation pour éviter le débordement de la mémoire. Accélération avec GPU: Utilisez des cartes graphiques indépendantes pour accélérer le processus de formation et raccourcir le temps de formation.

NuScenes dernier SOTA SparseAD : les requêtes clairsemées contribuent à une conduite autonome efficace de bout en bout ! NuScenes dernier SOTA SparseAD : les requêtes clairsemées contribuent à une conduite autonome efficace de bout en bout ! Apr 17, 2024 pm 06:22 PM

Écrit à l'avant et point de départ Le paradigme de bout en bout utilise un cadre unifié pour réaliser plusieurs tâches dans les systèmes de conduite autonome. Malgré la simplicité et la clarté de ce paradigme, les performances des méthodes de conduite autonome de bout en bout sur les sous-tâches sont encore loin derrière les méthodes à tâche unique. Dans le même temps, les fonctionnalités de vue à vol d'oiseau (BEV) denses, largement utilisées dans les méthodes de bout en bout précédentes, rendent difficile l'adaptation à davantage de modalités ou de tâches. Un paradigme de conduite autonome de bout en bout (SparseAD) centré sur la recherche clairsemée est proposé ici, dans lequel la recherche clairsemée représente entièrement l'ensemble du scénario de conduite, y compris l'espace, le temps et les tâches, sans aucune représentation BEV dense. Plus précisément, une architecture clairsemée unifiée est conçue pour la connaissance des tâches, notamment la détection, le suivi et la cartographie en ligne. De plus, lourd

Que faire si le navigateur Edge prend trop de mémoire Que faire si le navigateur Edge prend trop de mémoire Que faire si le navigateur Edge prend trop de mémoire Que faire si le navigateur Edge prend trop de mémoire May 09, 2024 am 11:10 AM

1. Tout d’abord, entrez dans le navigateur Edge et cliquez sur les trois points dans le coin supérieur droit. 2. Ensuite, sélectionnez [Extensions] dans la barre des tâches. 3. Ensuite, fermez ou désinstallez les plug-ins dont vous n'avez pas besoin.

Pour seulement 250$, le directeur technique de Hugging Face vous apprend étape par étape comment peaufiner Llama 3 Pour seulement 250$, le directeur technique de Hugging Face vous apprend étape par étape comment peaufiner Llama 3 May 06, 2024 pm 03:52 PM

Les grands modèles de langage open source familiers tels que Llama3 lancé par Meta, les modèles Mistral et Mixtral lancés par MistralAI et Jamba lancé par AI21 Lab sont devenus des concurrents d'OpenAI. Dans la plupart des cas, les utilisateurs doivent affiner ces modèles open source en fonction de leurs propres données pour libérer pleinement le potentiel du modèle. Il n'est pas difficile d'affiner un grand modèle de langage (comme Mistral) par rapport à un petit en utilisant Q-Learning sur un seul GPU, mais le réglage efficace d'un grand modèle comme Llama370b ou Mixtral est resté un défi jusqu'à présent. . C'est pourquoi Philipp Sch, directeur technique de HuggingFace

L'impact de la vague de l'IA est évident. TrendForce a révisé à la hausse ses prévisions d'augmentation des prix des contrats de mémoire DRAM et de mémoire flash NAND ce trimestre. L'impact de la vague de l'IA est évident. TrendForce a révisé à la hausse ses prévisions d'augmentation des prix des contrats de mémoire DRAM et de mémoire flash NAND ce trimestre. May 07, 2024 pm 09:58 PM

Selon un rapport d'enquête TrendForce, la vague de l'IA a un impact significatif sur les marchés de la mémoire DRAM et de la mémoire flash NAND. Dans l'actualité de ce site du 7 mai, TrendForce a déclaré aujourd'hui dans son dernier rapport de recherche que l'agence avait augmenté les augmentations de prix contractuels pour deux types de produits de stockage ce trimestre. Plus précisément, TrendForce avait initialement estimé que le prix du contrat de mémoire DRAM au deuxième trimestre 2024 augmenterait de 3 à 8 %, et l'estime désormais à 13 à 18 % en termes de mémoire flash NAND, l'estimation initiale augmentera de 13 à 8 % ; 18 %, et la nouvelle estimation est de 15 % ~ 20 %, seul eMMC/UFS a une augmentation inférieure de 10 %. ▲Source de l'image TrendForce TrendForce a déclaré que l'agence prévoyait initialement de continuer à

Win11 prend-il moins de mémoire que Win10 ? Win11 prend-il moins de mémoire que Win10 ? Apr 18, 2024 am 12:57 AM

Oui, dans l’ensemble, Win11 consomme moins de mémoire que Win10. Les optimisations incluent un noyau système plus léger, une meilleure gestion de la mémoire, de nouvelles options d'hibernation et moins de processus en arrière-plan. Les tests montrent que l'empreinte mémoire de Win11 est généralement inférieure de 5 à 10 % à celle de Win10 dans des configurations similaires. Mais l'utilisation de la mémoire est également affectée par la configuration matérielle, les applications et les paramètres système.

See all articles