加速你的應用程式:Guava快取的簡易指南
加速你的應用程式:Guava快取的簡易指南
Guava缓存是一个高性能的内存缓存库,它可以显著提高应用程序的性能。它提供了多种缓存策略,包括LRU(最近最少使用)、LFU(最近最不经常使用)和TTL(生存时间)。
1. 安装Guava缓存
在你的项目中添加Guava缓存库的依赖。
<dependency> <groupId>com.google.guava</groupId> <artifactId>guava</artifactId> <version>31.1-jre</version> </dependency>
2. 创建缓存
import com.google.common.cache.CacheBuilder; import com.google.common.cache.CacheLoader; import com.google.common.cache.LoadingCache; public class GuavaCacheExample { public static void main(String[] args) { // 创建一个LRU缓存,最大容量为100 LoadingCache<String, String> cache = CacheBuilder.newBuilder() .maximumSize(100) .build(new CacheLoader<String, String>() { @Override public String load(String key) throws Exception { // 从数据库或其他数据源中加载数据 return "value-" + key; } }); // 将数据放入缓存中 cache.put("key1", "value1"); cache.put("key2", "value2"); // 从缓存中获取数据 String value1 = cache.getIfPresent("key1"); String value2 = cache.getIfPresent("key2"); // 输出结果 System.out.println(value1); // value1 System.out.println(value2); // value2 } }
3. 使用缓存
一旦你创建了缓存,你就可以使用它来存储和检索数据。你可以使用put()
方法将数据放入缓存中,使用get()
方法从缓存中获取数据。
// 将数据放入缓存中 cache.put("key3", "value3"); // 从缓存中获取数据 String value3 = cache.getIfPresent("key3"); // 输出结果 System.out.println(value3); // value3
4. 缓存策略
Guava缓存提供了多种缓存策略,包括LRU(最近最少使用)、LFU(最近最不经常使用)和TTL(生存时间)。你可以根据你的具体需求选择合适的缓存策略。
// 创建一个LRU缓存,最大容量为100 LoadingCache<String, String> lruCache = CacheBuilder.newBuilder() .maximumSize(100) .build(new CacheLoader<String, String>() { @Override public String load(String key) throws Exception { // 从数据库或其他数据源中加载数据 return "value-" + key; } }); // 创建一个LFU缓存,最大容量为100 LoadingCache<String, String> lfuCache = CacheBuilder.newBuilder() .maximumSize(100) .weigher(Weighers.singleton()) .build(new CacheLoader<String, String>() { @Override public String load(String key) throws Exception { // 从数据库或其他数据源中加载数据 return "value-" + key; } }); // 创建一个TTL缓存,生存时间为10秒 LoadingCache<String, String> ttlCache = CacheBuilder.newBuilder() .expireAfterWrite(10, TimeUnit.SECONDS) .build(new CacheLoader<String, String>() { @Override public String load(String key) throws Exception { // 从数据库或其他数据源中加载数据 return "value-" + key; } });
5. 缓存统计信息
Guava缓存提供了丰富的统计信息,你可以使用这些统计信息来了解缓存的使用情况。
// 获取缓存的命中率 double hitRate = cache.stats().hitRate(); // 获取缓存的未命中率 double missRate = cache.stats().missRate(); // 获取缓存的平均加载时间 long averageLoadTime = cache.stats().averageLoadPenalty(); // 获取缓存的大小 long size = cache.size();
6. 结论
Guava缓存是一个高性能的内存缓存库,它可以显著提高应用程序的性能。它提供了多种缓存策略,包括LRU(最近最少使用)、LFU(最近最不经常使用)和TTL(生存时间)。你可以根据你的具体需求选择合适的缓存策略。
以上是加速你的應用程式:Guava快取的簡易指南的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

熱AI工具

Undresser.AI Undress
人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover
用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool
免費脫衣圖片

Clothoff.io
AI脫衣器

AI Hentai Generator
免費產生 AI 無盡。

熱門文章

熱工具

記事本++7.3.1
好用且免費的程式碼編輯器

SublimeText3漢化版
中文版,非常好用

禪工作室 13.0.1
強大的PHP整合開發環境

Dreamweaver CS6
視覺化網頁開發工具

SublimeText3 Mac版
神級程式碼編輯軟體(SublimeText3)

熱門話題

Diffusion不僅可以更好地模仿,而且可以進行「創作」。擴散模型(DiffusionModel)是一種影像生成模型。與先前AI領域大名鼎鼎的GAN、VAE等演算法,擴散模型另闢蹊徑,其主要想法是先對影像增加噪聲,再逐步去噪的過程。其中如何去噪還原原影像是演算法的核心部分。最終演算法能夠從一張隨機的雜訊影像中產生影像。近年來,生成式AI的驚人成長將文字轉換為圖像生成、視訊生成等領域的許多令人興奮的應用提供了支援。這些生成工具背後的基本原理是擴散的概念,這是一種特殊的取樣機制,克服了先前的方法中被

Kimi:一句話,十幾秒鐘,一份PPT就新鮮出爐了。 PPT這玩意兒,可太招人煩了!開個碰頭會,要有PPT;寫個週報,要做PPT;拉個投資,要展示PPT;就連控訴出軌,都得發個PPT。大學比較像是學了個PPT專業,上課看PPT,下課做PPT。或許,37年前丹尼斯・奧斯汀發明PPT時也沒想到,有一天PPT竟然如此氾濫成災。嗎嘍們做PPT的苦逼經歷,說起來都是淚。 「一份二十多頁的PPT花了三個月,改了幾十遍,看到PPT都想吐」;「最巔峰的時候,一天做了五個PPT,連呼吸都是PPT」;「臨時開個會,都要做個

北京時間6月20日凌晨,在西雅圖舉辦的國際電腦視覺頂會CVPR2024正式公佈了最佳論文等獎項。今年共有10篇論文獲獎,其中2篇最佳論文,2篇最佳學生論文,另外還有2篇最佳論文提名和4篇最佳學生論文提名。電腦視覺(CV)領域的頂級會議是CVPR,每年都會吸引大量研究機構和高校參會。根據統計,今年共提交了11532份論文,2719篇被接收,錄取率為23.6%。根據佐治亞理工學院對CVPR2024的數據統計分析,從研究主題來看,論文數量最多的是圖像和視頻合成與生成(Imageandvideosyn

DNS(DomainNameSystem)是網際網路中用來將網域名稱轉換為對應IP位址的系統。在Linux系統中,DNS快取是一種將網域名稱和IP位址的映射關係儲存在本地的機制,可提高網域解析速度,減輕DNS伺服器的負擔。 DNS快取允許系統在之後存取相同網域名稱時快速檢索IP位址,而不必每次都向DNS伺服器發出查詢請求,從而提高網路效能和效率。本文不念將和大家一起探討如何在Linux上查看和刷新DNS緩存,以及相關的詳細內容和範例程式碼。 DNS快取的重要性在Linux系統中,DNS快取扮演關鍵的角色。它的存在

我們知道LLM是在大規模電腦叢集上使用海量資料訓練得到的,本站曾介紹過不少用於輔助和改進LLM訓練流程的方法和技術。而今天,我們要分享的是一篇深入技術底層的文章,介紹如何將一堆連作業系統也沒有的「裸機」變成用來訓練LLM的電腦叢集。這篇文章來自於AI新創公司Imbue,該公司致力於透過理解機器的思維方式來實現通用智慧。當然,將一堆連作業系統也沒有的「裸機」變成用於訓練LLM的電腦叢集並不是一個輕鬆的過程,充滿了探索和試錯,但Imbue最終成功訓練了一個700億參數的LLM,並在此過程中積累

標題:技術入門者必看:C語言和Python難易度解析,需要具體程式碼範例在當今數位化時代,程式設計技術已成為一項越來越重要的能力。無論是想要從事軟體開發、數據分析、人工智慧等領域,還是僅僅出於興趣學習編程,選擇一門合適的程式語言是第一步。而在眾多程式語言中,C語言和Python作為兩種廣泛應用的程式語言,各有其特色。本文將對C語言和Python的難易度進行解析

機器之能報道編輯:楊文以大模型、AIGC為代表的人工智慧浪潮已經在悄悄改變我們生活及工作方式,但絕大部分人依然不知道該如何使用。因此,我們推出了「AI在用」專欄,透過直覺、有趣且簡潔的人工智慧使用案例,來具體介紹AI使用方法,並激發大家思考。我們也歡迎讀者投稿親自實踐的創新用例。影片連結:https://mp.weixin.qq.com/s/2hX_i7li3RqdE4u016yGhQ最近,獨居女孩的生活Vlog在小紅書上走紅。一個插畫風格的動畫,再配上幾句治癒系文案,短短幾天就能輕鬆狂攬上

檢索增強式產生(RAG)是一種使用檢索提升語言模型的技術。具體來說,就是在語言模型生成答案之前,先從廣泛的文檔資料庫中檢索相關信息,然後利用這些信息來引導生成過程。這種技術能大幅提升內容的準確性和相關性,並能有效緩解幻覺問題,提高知識更新的速度,並增強內容生成的可追溯性。 RAG無疑是最令人興奮的人工智慧研究領域之一。有關RAG的更多詳情請參閱本站專欄文章《專補大模型短板的RAG有哪些新進展?這篇綜述講明白了》。但RAG也並非完美,使用者在使用時也常會遭遇一些「痛點」。近日,英偉達生成式AI高階解決
