ホームページ Java &#&チュートリアル Java キャッシュ テクノロジの実装原則

Java キャッシュ テクノロジの実装原則

Jun 21, 2023 pm 01:43 PM
テクノロジー 実施原則 Javaキャッシュ

インターネットとモバイルインターネットの活発な発展に伴い、Java テクノロジーは情報構築の分野で重要な役割を果たしています。 Java Webアプリケーションを開発する際、データベースへのアクセスは頻繁に行われますが、データベースへのアクセスが頻繁に行われるとシステムのパフォーマンスに一定の影響を与えるため、この問題を解決するためにキャッシュ技術が広く利用されています。この記事では、Java キャッシュ テクノロジの実装原理を紹介します。

1. キャッシュ技術とは何ですか?
キャッシュ テクノロジは、頻繁にアクセスされるデータの一部を保存することで、データ アクセスを高速化するテクノロジです。キャッシュは高速メモリと呼ばれます。データベースや他のメモリからデータを読み取ることなく、キャッシュからデータをすばやく読み取ることができます。これにより、データ アクセスの速度が大幅に向上し、サーバーへの負荷が軽減されます。

2. キャッシュの実装方法
一般的なキャッシュの実装方法には、ローカル キャッシュと分散キャッシュがあります。ローカル キャッシュは、アプリケーション内のコードを通じてキャッシュが実装される方法を指します。一方、分散キャッシュは、キャッシュの共有と負荷分散を実現するために、ネットワークを介して複数のサーバーにキャッシュを保存することを指します。

3. Java キャッシュ テクノロジの実装原理
Java でのキャッシュ テクノロジの実装には、キャッシュ データの取得、キャッシュ データの保存、キャッシュ データの更新という 3 つの主要なステップが含まれます。

  1. キャッシュされたデータの取得
    Java では、キャッシュ フレームワーク (Ehcache など) を使用してキャッシュされたデータを取得できます。アプリケーションがデータのクエリまたは読み取りを行う必要がある場合、まずキャッシュにクエリを実行します。キャッシュにデータがある場合は直接返されます。キャッシュにデータがない場合は、データベースからデータが取得され、保存されます。キャッシュ内に保存されると、データはアプリケーション プログラムに返されます。
  2. キャッシュ データの保存
    Java では、キャッシュをメモリまたはファイル システムに保存できます。キャッシュされたデータの量が多い場合は、メモリ リソースの占有が多すぎることを避けるために、キャッシュをファイル システムに保存することを選択できます。 Ehcache フレームワークを使用する場合、キャッシュ データは Java オブジェクトに保存され、各キャッシュ オブジェクトには保存およびクエリ用の一意の識別子が与えられます。
  3. キャッシュされたデータの更新
    Java では、アプリケーションがデータを更新すると、キャッシュ内の対応するデータも更新する必要があります。データの不整合を避けるために、アプリケーションがデータを更新するときに、キャッシュ内の対応するデータを更新する必要があります。もちろん、キャッシュ内のデータが多すぎる場合は、リソースと時間が多すぎることを避けるためにキャッシュの更新を遅らせることもできます。

4. Java キャッシュ テクノロジの適用シナリオ
Java キャッシュ テクノロジは、次のような多くのシナリオに適用できます:

  1. アクセス頻度の高いデータ:アクセス頻度 より大きなデータ (Web サイトのホームページなど) の場合、キャッシュによってデータのアクセス速度が大幅に向上し、システム負荷が軽減されます。
  2. アクセス効率の低いデータ: アクセス効率の低い一部のデータ (複雑なクエリなど) については、キャッシュによってデータベースへの繰り返しのクエリを回避し、データ アクセス速度を向上させることができます。
  3. リアルタイム要件が低いデータ: リアルタイム要件が低い一部のデータについては、データをキャッシュしてデータ アクセスの頻度を減らし、システム パフォーマンスを向上させることができます。

結論:
Java キャッシュ テクノロジは、Java システムのパフォーマンスを向上させる重要な手段の 1 つです。実際のアプリケーションでは、効率的なデータ アクセスとビジネス処理を実現するために、実際の状況に基づいて適切なキャッシュ フレームワークとキャッシュ戦略を選択する必要があります。

以上がJava キャッシュ テクノロジの実装原則の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

このウェブサイトの声明
この記事の内容はネチズンが自主的に寄稿したものであり、著作権は原著者に帰属します。このサイトは、それに相当する法的責任を負いません。盗作または侵害の疑いのあるコンテンツを見つけた場合は、admin@php.cn までご連絡ください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

脱衣画像を無料で

Clothoff.io

Clothoff.io

AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

AIヘンタイを無料で生成します。

ホットツール

メモ帳++7.3.1

メモ帳++7.3.1

使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版

SublimeText3 中国語版

中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1

ゼンドスタジオ 13.0.1

強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6

ドリームウィーバー CS6

ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

自動運転と軌道予測についてはこの記事を読めば十分です! 自動運転と軌道予測についてはこの記事を読めば十分です! Feb 28, 2024 pm 07:20 PM

自動運転では軌道予測が重要な役割を果たしており、自動運転軌道予測とは、車両の走行過程におけるさまざまなデータを分析し、将来の車両の走行軌跡を予測することを指します。自動運転のコアモジュールとして、軌道予測の品質は下流の計画制御にとって非常に重要です。軌道予測タスクには豊富な技術スタックがあり、自動運転の動的/静的知覚、高精度地図、車線境界線、ニューラル ネットワーク アーキテクチャ (CNN&GNN&Transformer) スキルなどに精通している必要があります。始めるのは非常に困難です。多くのファンは、できるだけ早く軌道予測を始めて、落とし穴を避けたいと考えています。今日は、軌道予測に関するよくある問題と入門的な学習方法を取り上げます。関連知識の紹介 1. プレビュー用紙は整っていますか? A: まずアンケートを見てください。

Stable Diffusion 3 の論文がついに公開され、アーキテクチャの詳細が明らかになりましたが、Sora の再現に役立つでしょうか? Stable Diffusion 3 の論文がついに公開され、アーキテクチャの詳細が明らかになりましたが、Sora の再現に役立つでしょうか? Mar 06, 2024 pm 05:34 PM

StableDiffusion3 の論文がついに登場しました!このモデルは2週間前にリリースされ、Soraと同じDiT(DiffusionTransformer)アーキテクチャを採用しており、リリースされると大きな話題を呼びました。前バージョンと比較して、StableDiffusion3で生成される画像の品質が大幅に向上し、マルチテーマプロンプトに対応したほか、テキスト書き込み効果も向上し、文字化けが発生しなくなりました。 StabilityAI は、StableDiffusion3 はパラメータ サイズが 800M から 8B までの一連のモデルであると指摘しました。このパラメーター範囲は、モデルを多くのポータブル デバイス上で直接実行できることを意味し、AI の使用を大幅に削減します。

DualBEV: BEVFormer および BEVDet4D を大幅に上回る、本を開いてください! DualBEV: BEVFormer および BEVDet4D を大幅に上回る、本を開いてください! Mar 21, 2024 pm 05:21 PM

この論文では、自動運転においてさまざまな視野角 (遠近法や鳥瞰図など) から物体を正確に検出するという問題、特に、特徴を遠近法 (PV) 空間から鳥瞰図 (BEV) 空間に効果的に変換する方法について検討します。 Visual Transformation (VT) モジュールを介して実装されます。既存の手法は、2D から 3D への変換と 3D から 2D への変換という 2 つの戦略に大別されます。 2D から 3D への手法は、深さの確率を予測することで高密度の 2D フィーチャを改善しますが、特に遠方の領域では、深さ予測に固有の不確実性により不正確さが生じる可能性があります。 3D から 2D への方法では通常、3D クエリを使用して 2D フィーチャをサンプリングし、Transformer を通じて 3D と 2D フィーチャ間の対応のアテンション ウェイトを学習します。これにより、計算時間と展開時間が増加します。

「Minecraft」が AI の街に変わり、NPC の住人が本物の人間のようにロールプレイ 「Minecraft」が AI の街に変わり、NPC の住人が本物の人間のようにロールプレイ Jan 02, 2024 pm 06:25 PM

この四角い男性は、目の前にいる「招かれざる客」の正体について考えながら眉をひそめていることに注意してください。彼女が危険な状況にあることが判明し、これに気づくと、彼女は問題を解決するための戦略を見つけるためにすぐに頭の中で探索を始めました。最終的に、彼女は現場から逃走し、できるだけ早く助けを求め、直ちに行動を起こすことにしました。同時に、反対側の人も彼女と同じことを考えていた……『マインクラフト』では、登場人物全員が人工知能によって制御されている、そんなシーンがありました。それぞれに個性的な設定があり、例えば先ほどの女の子は17歳ながら賢くて勇敢な配達員です。彼らは記憶力と思考力を持ち、Minecraft の舞台となるこの小さな町で人間と同じように暮らしています。彼らを動かすのはまったく新しいものであり、

単なる 3D ガウス以上のもの!最先端の 3D 再構成技術の最新概要 単なる 3D ガウス以上のもの!最先端の 3D 再構成技術の最新概要 Jun 02, 2024 pm 06:57 PM

上記と著者の個人的な理解は、画像ベースの 3D 再構成は、一連の入力画像からオブジェクトまたはシーンの 3D 形状を推測することを含む困難なタスクであるということです。学習ベースの手法は、3D形状を直接推定できることから注目を集めています。このレビュー ペーパーは、これまでにない新しいビューの生成など、最先端の 3D 再構成技術に焦点を当てています。入力タイプ、モデル構造、出力表現、トレーニング戦略など、ガウス スプラッシュ メソッドの最近の開発の概要が提供されます。未解決の課題と今後の方向性についても議論します。この分野の急速な進歩と 3D 再構成手法を強化する数多くの機会を考慮すると、アルゴリズムを徹底的に調査することが重要であると思われます。したがって、この研究は、ガウス散乱の最近の進歩の包括的な概要を提供します。 (親指を上にスワイプしてください

Python の基盤テクノロジーが明らかに: ハッシュ アルゴリズムの実装方法 Python の基盤テクノロジーが明らかに: ハッシュ アルゴリズムの実装方法 Nov 08, 2023 pm 06:40 PM

Python の基礎となるテクノロジーを明らかにする: ハッシュ アルゴリズムを実装する方法、具体的なコード サンプルが必要です 要約: ハッシュ アルゴリズムは、コンピューター分野で一般的に使用されるテクノロジーの 1 つであり、データの一意の識別を迅速に決定するために使用されます。 Python は高級言語として、hash() 関数やさまざまなハッシュ アルゴリズムの実装など、多くの組み込みハッシュ関数を提供します。この記事では、ハッシュ アルゴリズムの原理と Python の基礎となる実装の詳細を明らかにし、具体的なコード例を示します。ハッシュ アルゴリズムの概要 ハッシュ アルゴリズムは、ハッシュ アルゴリズムとも呼ばれ、任意の長さのデータを次の形式に変換する方法です。

革新的な GPT-4o: 人間とコンピューターのインタラクション エクスペリエンスを再構築する 革新的な GPT-4o: 人間とコンピューターのインタラクション エクスペリエンスを再構築する Jun 07, 2024 pm 09:02 PM

OpenAI によってリリースされた GPT-4o モデルは、特に複数の入力メディア (テキスト、オーディオ、画像) を処理し、対応する出力を生成する機能において、間違いなく大きな進歩です。この機能により、人間とコンピューターの対話がより自然かつ直観的になり、AI の実用性と使いやすさが大幅に向上します。 GPT-4o の主なハイライトには、高いスケーラビリティ、マルチメディア入出力、自然言語理解機能のさらなる向上などが含まれます。 1. クロスメディア入出力: GPT-4o+ は、テキスト、オーディオ、画像の任意の組み合わせを入力として受け入れ、これらのメディアから出力を直接生成できます。これにより、単一の入力タイプのみを処理する従来の AI モデルの制限が打ち破られ、人間とコンピューターの対話がより柔軟かつ多様になります。このイノベーションはスマート アシスタントの強化に役立ちます

Kafka メッセージ キューの基礎となる実装メカニズムについての深い理解 Kafka メッセージ キューの基礎となる実装メカニズムについての深い理解 Feb 01, 2024 am 08:15 AM

Kafka メッセージ キューの基本的な実装原理の概要 Kafka は、大量のデータを処理でき、高スループットと低遅延を備えた分散型のスケーラブルなメッセージ キュー システムです。 Kafka は元々 LinkedIn によって開発され、現在は Apache Software Foundation のトップレベル プロジェクトです。アーキテクチャ Kafka は、複数のサーバーで構成される分散システムです。各サーバーはノードと呼ばれ、各ノードは独立したプロセスです。ノードはネットワークを介して接続され、クラスターを形成します。 K

See all articles