Java
javaTutorial
Bagaimana untuk menyelesaikan masalah penggunaan memori tinggi penghuraian XML dalam pembangunan Java
Bagaimana untuk menyelesaikan masalah penggunaan memori tinggi penghuraian XML dalam pembangunan Java
XML ialah format pertukaran data yang biasa digunakan Dalam pembangunan Java, fail XML berskala besar selalunya perlu dihuraikan. Walau bagaimanapun, oleh kerana fail XML selalunya mengandungi sejumlah besar nod dan elemen, kaedah penghuraian XML tradisional boleh membawa kepada penggunaan memori yang tinggi dengan mudah. Artikel ini akan memperkenalkan beberapa kaedah untuk menyelesaikan masalah penggunaan memori tinggi bagi penghuraian XML.
- Gunakan penghurai SAX
SAX (API Mudah untuk XML) ialah kaedah penghuraian XML dipacu peristiwa. Berbanding dengan kaedah penghuraian DOM (Model Objek Dokumen), penghurai SAX tidak memuatkan keseluruhan dokumen XML ke dalam ingatan semasa menghuraikan XML, tetapi membaca kandungan XML semasa menghuraikan. Ini boleh mengurangkan penggunaan memori dengan ketara.
Proses menghuraikan XML menggunakan SAX adalah seperti berikut:
- Buat objek penghurai SAX.
- Tulis semula kaedah pengendalian acara, termasuk dokumen mula, permulaan elemen, penamat elemen dan acara lain.
- Menghuraikan fail XML melalui objek penghurai Apabila penghurai membaca peristiwa yang sepadan, kaedah pemprosesan peristiwa yang sepadan dicetuskan.
- Gunakan penghurai StAX
StAX (API Penstriman untuk XML) juga merupakan kaedah penghuraian XML dipacu peristiwa, serupa dengan SAX, tetapi dengan API yang lebih ringkas. Penghurai StAX juga boleh membaca kandungan XML semasa menghuraikan untuk mengurangkan penggunaan memori.
Proses menghuraikan XML menggunakan StAX adalah seperti berikut:
- Buat objek penghurai StAX.
- Gelung untuk membaca acara dalam fail XML, termasuk elemen mula, elemen penamat, teks elemen dan acara lain.
- Lakukan operasi yang sepadan mengikut jenis acara yang berbeza.
- Menggunakan penghuraian tambahan
Penghuraian tambahan ialah cara membahagikan fail XML kepada bahagian kecil untuk menghurai. Penghuraian tambahan mengurangkan penggunaan memori berbanding dengan memuatkan keseluruhan fail XML sekaligus.
Proses penghuraian incremental adalah seperti berikut:
- Buat objek parser incremental.
- Tetapkan sumber input penghurai, yang boleh menjadi fail, aliran input, dsb.
- Gelung untuk mendapatkan hasil penghuraian penghurai, iaitu setiap blok dihuraikan dan jenis blok.
- Mengikut jenis blok, lakukan operasi yang sepadan.
- Gunakan teknologi pemampatan
Untuk fail XML yang besar terutamanya, anda boleh mempertimbangkan untuk menggunakan teknologi pemampatan untuk mengurangkan ruang memori yang mereka duduki. Java menyediakan pelbagai algoritma pemampatan dan penyahmampatan, seperti gzip, zip, dll.
Proses menggunakan teknologi pemampatan adalah seperti berikut:
- Mampatkan fail XML dan jana fail mampat yang sepadan.
- Apabila menghuraikan XML, mula-mula nyahmampat fail yang dimampatkan dan kemudian lakukan operasi penghuraian.
Ringkasan:
Dalam pembangunan Java, untuk menyelesaikan masalah penggunaan memori yang berlebihan bagi penghuraian XML, kaedah dipacu peristiwa seperti SAX dan StAX boleh digunakan untuk menghuraikan bagi mengurangkan penggunaan memori. Pada masa yang sama, penggunaan teknologi parsing dan pemampatan tambahan juga boleh mengurangkan penggunaan memori dengan berkesan. Dalam pembangunan sebenar, memilih kaedah penghuraian yang sesuai mengikut keperluan dan senario tertentu boleh menyelesaikan masalah penggunaan memori yang berlebihan dalam penghuraian XML dengan lebih baik.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk menyelesaikan masalah penggunaan memori tinggi penghuraian XML dalam pembangunan Java. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
Alat AI Hot
Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik
AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.
Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma
Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI
AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.
Artikel Panas
Alat panas
Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma
SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan
Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual
SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)
Topik panas
1377
52
Apa yang perlu dilakukan jika telefon Huawei anda mempunyai memori yang tidak mencukupi (Kaedah praktikal untuk menyelesaikan masalah memori yang tidak mencukupi)
Apr 29, 2024 pm 06:34 PM
Memori yang tidak mencukupi pada telefon mudah alih Huawei telah menjadi masalah biasa yang dihadapi oleh ramai pengguna, dengan peningkatan dalam aplikasi mudah alih dan fail media. Untuk membantu pengguna menggunakan sepenuhnya ruang storan telefon bimbit mereka, artikel ini akan memperkenalkan beberapa kaedah praktikal untuk menyelesaikan masalah memori yang tidak mencukupi pada telefon mudah alih Huawei. 1. Bersihkan cache: rekod sejarah dan data tidak sah untuk mengosongkan ruang memori dan mengosongkan fail sementara yang dijana oleh aplikasi. Cari "Storan" dalam tetapan telefon Huawei anda, klik "Kosongkan Cache" dan pilih butang "Kosongkan Cache" untuk memadam fail cache aplikasi. 2. Nyahpasang aplikasi yang jarang digunakan: Untuk mengosongkan ruang memori, padamkan beberapa aplikasi yang jarang digunakan. Seret ia ke bahagian atas skrin telefon, tekan lama ikon "Nyahpasang" aplikasi yang ingin anda padamkan, kemudian klik butang pengesahan untuk menyelesaikan penyahpasangan. 3.Aplikasi mudah alih untuk
Langkah terperinci untuk membersihkan memori di Xiaohongshu
Apr 26, 2024 am 10:43 AM
1. Buka Xiaohongshu, klik Saya di sudut kanan bawah 2. Klik ikon tetapan, klik Umum 3. Klik Kosongkan Cache
Cara menyempurnakan deepseek di dalam negara
Feb 19, 2025 pm 05:21 PM
Penalaan setempat model kelas DeepSeek menghadapi cabaran sumber dan kepakaran pengkomputeran yang tidak mencukupi. Untuk menangani cabaran-cabaran ini, strategi berikut boleh diterima pakai: Kuantisasi model: Menukar parameter model ke dalam bilangan bulat ketepatan rendah, mengurangkan jejak memori. Gunakan model yang lebih kecil: Pilih model pretrained dengan parameter yang lebih kecil untuk penalaan halus tempatan yang lebih mudah. Pemilihan data dan pra-proses: Pilih data berkualiti tinggi dan lakukan pra-proses yang sesuai untuk mengelakkan kualiti data yang lemah yang mempengaruhi keberkesanan model. Latihan Batch: Untuk set data yang besar, beban data dalam kelompok untuk latihan untuk mengelakkan limpahan memori. Percepatan dengan GPU: Gunakan kad grafik bebas untuk mempercepatkan proses latihan dan memendekkan masa latihan.
Apa yang perlu dilakukan jika pelayar Edge menggunakan terlalu banyak memori Apa yang perlu dilakukan jika pelayar Edge menggunakan terlalu banyak memori
May 09, 2024 am 11:10 AM
1. Mula-mula, masukkan pelayar Edge dan klik tiga titik di penjuru kanan sebelah atas. 2. Kemudian, pilih [Sambungan] dalam bar tugas. 3. Seterusnya, tutup atau nyahpasang pemalam yang anda tidak perlukan.
Dengan hanya $250, pengarah teknikal Hugging Face mengajar anda cara memperhalusi Llama 3
May 06, 2024 pm 03:52 PM
Model bahasa besar sumber terbuka yang biasa seperti Llama3 yang dilancarkan oleh model Meta, Mistral dan Mixtral yang dilancarkan oleh MistralAI, dan Jamba yang dilancarkan oleh AI21 Lab telah menjadi pesaing OpenAI. Dalam kebanyakan kes, pengguna perlu memperhalusi model sumber terbuka ini berdasarkan data mereka sendiri untuk melancarkan potensi model sepenuhnya. Tidak sukar untuk memperhalusi model bahasa besar (seperti Mistral) berbanding model kecil menggunakan Q-Learning pada GPU tunggal, tetapi penalaan halus yang cekap bagi model besar seperti Llama370b atau Mixtral kekal sebagai cabaran sehingga kini . Oleh itu, Philipp Sch, pengarah teknikal HuggingFace
Kesan gelombang AI adalah jelas TrendForce telah menyemak semula ramalannya untuk memori DRAM dan harga kontrak memori kilat NAND meningkat pada suku ini.
May 07, 2024 pm 09:58 PM
Menurut laporan tinjauan TrendForce, gelombang AI mempunyai impak yang besar pada memori DRAM dan pasaran memori flash NAND. Dalam berita laman web ini pada 7 Mei, TrendForce berkata dalam laporan penyelidikan terbarunya hari ini bahawa agensi itu telah meningkatkan kenaikan harga kontrak untuk dua jenis produk storan pada suku ini. Secara khusus, TrendForce pada asalnya menganggarkan bahawa harga kontrak memori DRAM pada suku kedua 2024 akan meningkat sebanyak 3~8%, dan kini menganggarkannya pada 13~18% dari segi memori kilat NAND, anggaran asal akan meningkat sebanyak 13~ 18%, dan anggaran baharu ialah 15%. ~20%, hanya eMMC/UFS mempunyai peningkatan yang lebih rendah sebanyak 10%. ▲Sumber imej TrendForce TrendForce menyatakan bahawa agensi itu pada asalnya menjangkakan untuk meneruskan
Pengoptimuman program C++: teknik pengurangan kerumitan masa
Jun 01, 2024 am 11:19 AM
Kerumitan masa mengukur masa pelaksanaan algoritma berbanding saiz input. Petua untuk mengurangkan kerumitan masa program C++ termasuk: memilih bekas yang sesuai (seperti vektor, senarai) untuk mengoptimumkan storan dan pengurusan data. Gunakan algoritma yang cekap seperti isihan pantas untuk mengurangkan masa pengiraan. Hapuskan berbilang operasi untuk mengurangkan pengiraan berganda. Gunakan cawangan bersyarat untuk mengelakkan pengiraan yang tidak perlu. Optimumkan carian linear dengan menggunakan algoritma yang lebih pantas seperti carian binari.
Apakah maksud sizeof dalam bahasa c
Apr 29, 2024 pm 07:48 PM
sizeof ialah operator dalam C yang mengembalikan bilangan bait memori yang diduduki oleh jenis data atau pembolehubah tertentu. Ia berfungsi untuk tujuan berikut: Menentukan saiz jenis data Peruntukan memori dinamik Mendapatkan saiz struktur dan kesatuan Memastikan keserasian merentas platform
