动态规划问题总结

原创整理不易,转载请注明出处:使用Memcached、Spring
AOP构建数据库前端缓存框架

代码下载地址:http://www.zuidaima.com/share/1781569917635584.htm

数 据库访问可能是很多网站的瓶颈。动不动就连接池耗尽、内存溢出等。前面已经讲到如果我们的网站是一个分布式的大型站点,那么使用memcached实现数 据库的前端缓存是个很不错的选择;但如果网站本身足够小只有一个服务器,甚至是vps的那种,不推荐使用memcached,使用Hibernate或者 Mybatis框架自带的缓存系统就行了。

  一、开启memcached服务器端服务

  如果已经安装了memcached服务器端程序,请确认服务器端服务已开启。

  二、引入jar

  1.  alisoft-xplatform-asf-cache-2.5.1.jar

  2.  commons-logging-1.0.4.jar

  3.  hessian-3.0.1.jar

  4.  log4j-1.2.9.jar  

5.  stax-api-1.0.1.jar

  6.  wstx-asl-2.0.2.jar

  三、创建memcached客户端配置文件

<memcached>
 <!-- name 属性是程序中使用Cache的唯一标识;socketpool 属性将会关联到后面的socketpool配置; -->
 <client name="mclient_0" compressEnable="true" defaultEncoding="UTF-8"
  socketpool="pool_0">
  <!-- 可选,用来处理出错情况 -->
  <errorHandler>com.alisoft.xplatform.asf.cache.memcached.MemcachedErrorHandler
  </errorHandler>
 </client>

 <!--
  name 属性和client 配置中的socketpool 属性相关联。
  maintSleep属性是后台线程管理SocketIO池的检查间隔时间,如果设置为0,则表明不需要后台线程维护SocketIO线程池,默认需要管理。
  socketTO 属性是Socket操作超时配置,单位ms。 aliveCheck
  属性表示在使用Socket以前是否先检查Socket状态。
 -->
 <socketpool name="pool_0" maintSleep="5000" socketTO="3000"
  failover="true" aliveCheck="true" initConn="5" minConn="5" maxConn="250"
  nagle="false">
  <!-- 设置memcache服务端实例地址.多个地址用","隔开 -->
  <servers>127.0.0.1:11211</servers>
  <!--
   可选配置。表明了上面设置的服务器实例的Load权重. 例如 <weights>3,7</weights> 表示30% load 在
   10.2.224.36:33001, 70% load 在 10.2.224.46:33001

  <weights>3,7</weights>
  -->
 </socketpool>
</memcached>

  四、创建memcached客户端程序

  客户端工具类:

package com.zuidaima.usersmanager.memcached.client;

import com.alisoft.xplatform.asf.cache.ICacheManager;
import com.alisoft.xplatform.asf.cache.IMemcachedCache;
import com.alisoft.xplatform.asf.cache.memcached.CacheUtil;
import com.alisoft.xplatform.asf.cache.memcached.MemcachedCacheManager;

public class MemcachedCache {
 private ICacheManager<IMemcachedCache> manager;
 private IMemcachedCache cache;

 public MemcachedCache(){
  manager = CacheUtil.getCacheManager(IMemcachedCache.class,
    MemcachedCacheManager.class.getName());
  manager.setConfigFile("memcached.xml");
  manager.setResponseStatInterval(5*1000);
  manager.start();
  cache = manager.getCache("mclient_0");
 }

 /**
  * 获取缓存接口
  * @return
  */
 public IMemcachedCache getCache(){
  return cache;
 }

 /**
  * 数据放入缓存
  * @param key
  * @param object
  */
 public void put(String key,Object object){
  cache.put(key, object);
 }

 /**
  * 从缓存中读取数据
  * @param key
  * @return
  */
 public Object get(String key){
  return cache.get(key);
 }
}

  五、使用Spring AOP在数据查询的Service层实现数据缓存及读取

   实现数据缓存的过程很简单,就是在Service层查询数据库操作前判断要查询的数据在缓存中是否存在,如果不存在就到数据库中查询,查询完成后将数据 放入缓存系统;如果要查询的数据在缓存中已经存在,则直接从缓存中读取,不需要操作数据库。这就大大降低了数据库的连接次数。原理就是这么简单。

  但是,如果直接对Service层代码进行修改,就违背了“开放-封闭”原则,也会导致缓存系统的操作代码散落到Service层的各处,不方便代码的管理和维护。所以,Spring AOP华丽登场了。它使用非入侵式的来创建、管理这些缓存操作代码。

  关于Spring AOP本身的一些知识,我们这里不做讲述。参考资料:

  由于首先要判断查询数据是否存在于缓存系统,如果存在直接从缓存中读取,也就是说Service层的查询代码根本不会执行;另一方面,如果数据在缓存系统中不存在,从数据库查询出的结果,我们需要将其放入缓存系统中。

  我们来看Spring AOP的几个装备中哪个适用呢?那就是最强大的环绕通知装备@Around!

  下面以UserService为例,其源代码如下:

package com.zuidaima.usersmanager.service.impl;

import java.util.List;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;

import com.zuidaima.usersmanager.dao.IUserMapper;
import com.zuidaima.usersmanager.model.Users;
import com.zuidaima.usersmanager.service.IUserService;

//使用Service注解 不需要再在配置文件中配置bean
@Service
public class UserServiceImpl implements IUserService{
 @Autowired
 private IUserMapper userMapper;

 @Override
 @Transactional
 public Users findUserByName(String name) {
  return userMapper.findUserByName(name);
 }

 ……
}

  findUserByName主要实现按照用户名查询用户的功能,现在我们使用Spring AOP来实现缓存:

package com.zuidaima.usersmanager.aop.service;

import org.apache.log4j.Logger;
import org.aspectj.lang.ProceedingJoinPoint;
import org.aspectj.lang.annotation.Around;
import org.aspectj.lang.annotation.Aspect;
import org.aspectj.lang.annotation.Pointcut;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;

import com.zuidaima.usersmanager.memcached.client.MemcachedCache;
import com.zuidaima.usersmanager.model.Users;

@Aspect
public class UserServiceInterceptor {
 public static final Logger log = Logger
   .getLogger(UserServiceInterceptor.class);

//将缓存客户端工具类 MemcachedCache 织入进来
 @Autowired
 private MemcachedCache memcachedCache;

 /*
  * 定义pointcunt
  */
 @Pointcut("execution(* com.zuidaima.usersmanager.service.impl.UserServiceImpl.*(..))")
 public void aPointcut() {

 }

 /**
  * 环绕装备 用于拦截查询 如果缓存中有数据,直接从缓存中读取;否则从数据库读取并将结果放入缓存
  *
  * @param call
  * @param name
  * @return
  */
 @Around("aPointcut()&&args(name)")
 public Users doFindUserByNameAround(ProceedingJoinPoint call, String name) {
  Users users = null;
  if (memcachedCache.getCache().containsKey("findUserByName_" + name)) {
   users = (Users) memcachedCache.get("findUserByName_" + name);
   log.debug("从缓存中读取!findUserByName_" + name);
  } else {
   try {
    users = (Users) call.proceed();
    if (users != null) {
     memcachedCache.put("findUserByName_" + name, users);
     log.debug("缓存装备被执行:findUserByName_" + name);
    }
   } catch (Throwable e) {
    e.printStackTrace();
   }
  }
  return users;
 }
}

 环绕通知装备需要一个ProceedingJoinPoint 类型的参数,它的强大之处在于可以代理一个我们的切入点,指定切入点方法是否执行,或者获取执行后的返回结果!!

  memcachedCache.getCache().containsKey("findUserByName_" + name)

  可以判断缓存中是否有指定的数据。如果有则直接从缓存中读取:

  users = (Users) memcachedCache.get("findUserByName_" + name);

  否则调用切入点UserServiceImpl的findUserByName方法:

  users = (Users) call.proceed();

  call.proceed()表示执行切入点的方法。

  使用Spring AOP以后,整个缓存系统代码看起来 就是这么优雅!UserServiceImpl根本不知道外界发了什么,更不知道外界调用它的findUserByName的时候已经被拦截了!

  那天不用缓存系统,只需要将Aop这块的代码去掉即可。

  当然,我们还需要在Spring配置文件中注册一个memcached客户端工具类的bean:

<!-- MemcachedCache缓存 -->
<bean id="MemcachedCache" class="com.zuidaima.usersmanager.memcached.client.MemcachedCache"></bean>

动态规划问题总结

时间: 2024-08-07 21:19:28

动态规划问题总结的相关文章

Leetcode 494 Target Sum 动态规划 背包+滚动数据

这是一道水题,作为没有货的水货楼主如是说. 题意:已知一个数组nums {a1,a2,a3,.....,an}(其中0<ai <=1000(1<=k<=n, n<=20))和一个数S c1a1c2a2c3a3......cnan = S, 其中ci(1<=i<=n)可以在加号和减号之中任选. 求有多少种{c1,c2,c3,...,cn}的排列能使上述等式成立. 例如: 输入:nums is [1, 1, 1, 1, 1], S is 3. 输出 : 5符合要求5种

活动选择的贪心算法与动态规划(未完成)

// greedy_algorithm.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include<iostream> #include<queue> using namespace std; #define NofActivity 11 int c[NofActivity + 1][NofActivity + 1]; int reme[NofActivity + 1][NofActivity + 1]; //活动的

求不相邻金币相加和的最大值--动态规划1

求不相邻金币相加和的最大值. 输入n个金币的金币面值(正数自定义),求这些金币不相邻和的最大值. 动态规划问题1 设f(n)为第n个金币数的最大值,f(0)=0,f(1)=a[1],输入的数组从下标为1开始. f(n)=max{a[n]+f(n-2),f(n-1)}. 代码如下: import java.util.Scanner; public class Jin_bi_zui_da_zhi { public static void main(String[] args) { Scanner s

[动态规划] 黑客的攻击 Hacker&#39;s CrackDown Uva 11825

抽象为数学模型就是,  取尽可能多的互不相交的子集 ,  使得每一个子集都能覆盖全集 #include <algorithm> #include <cstring> #include <cstdio> using namespace std; int n; int P[1000],cover[1000],f[1000]; int main(){ scanf("%d", &n); for (int i = 0; i < n;i++) {

Beauty Of algorithms(七)动态规划 钢条分割 矩阵链乘 最长公共子序列 最优二叉树

1.动态规划                动态规划的方法与方法类似,英文"dynamic programming",这里的programming不是程序的意思,而是一种表格法.都是通过组合子问题的解来解决原问题,分治方法将划分为互不相交的子问题,递归的求解子问题,再将它们的解组合起来求出原问题的解.与之相反动态规划应用于子问题的重叠情况,即不同的子问题具有公共的子问题,子问题的求解是递归进行 的,将其划分为更小的子问题,动态规划,每个子问题只求解一次,将其保存在表格中,从而无需每次求

Hdoj 1176 免费馅饼 【动态规划】

免费馅饼 Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 26110    Accepted Submission(s): 8905 Problem Description 都说天上不会掉馅饼,但有一天gameboy正走在回家的小径上,忽然天上掉下大把大把的馅饼.说来gameboy的人品实在是太好了,这馅饼别处都不掉,就掉落在他身旁的1

Fibonacci斐波拉契数列----------动态规划DP

n==10 20 30 40 50 46 体验一下,感受一下,运行时间 #include <stdio.h>int fib(int n){ if (n<=1)     return 1; else            return fib(n-1)+fib(n-2); }int main( ){ int n; scanf("%d",&n); printf("%d\n" ,fib(n) );} 先 n==10 20 30 40 50 46

pat 1068 动态规划/Fina More Conis

1068. Find More Coins (30) Eva loves to collect coins from all over the universe, including some other planets like Mars. One day she visited a universal shopping mall which could accept all kinds of coins as payments. However, there was a special re

动态规划(4)——最长上升子序列(作业题NYOJ201)

作业题 描述 小白同学这学期有一门课程叫做<数值计算方法>,这是一门有效使用数字计算机求数学问题近似解的方法与过程,以及由相关理论构成的学科-- 今天他们的Teacher S,给他们出了一道作业题.Teacher S给了他们很多的点,让他们利用拉格朗日插值公式,计算出某严格单调函数的曲线.现在小白抄下了这些点,但是问题出现了,由于我们的小白同学上课时走了一下神,他多抄下来很多点,也就是说这些点整体连线不一定还是严格递增或递减的了.这可怎么处理呢.为此我们的小白同学制定了以下的取点规则: 1.取

动态规划之矩阵连乘

[问题描述] 给定n个矩阵{A1,A2,-,An},其中Ai与Ai+1是可乘的,i=1,2-,n-1.如何确定计算矩阵连乘积的计算次序,使得依此次序计算矩阵连乘积需要的数乘次数最少.例如,给定三个连乘矩阵{A1,A2,A3}的维数分别是10*100,100*5和5*50,采用(A1A2)A3,乘法次数为10*100*5+10*5*50=7500次,而采用A1(A2A3),乘法次数为100*5*50+10*100*50=75000次乘法,显然,最好的次序是(A1A2)A3,乘法次数为7500次.