Apache Turbine Fulcrum Cache 指南
2024-08-07 19:49:51作者:明树来
1. 项目介绍
Apache Turbine Fulcrum Cache 是一个缓存组件,它旨在提高应用程序的性能和效率。通过存储经常访问但不频繁更新的数据,如查找表或配置信息,这个组件可以减少对数据库的依赖。Turbine Fulcrum Cache 支持EHCache 和 JCS(Cache Object System) 作为底层实现,并提供了全局缓存服务。
2. 项目快速启动
安装依赖
确保你的项目中已经包含了 Apache Turbine Fulcrum Cache 的依赖。如果你使用的是 Maven,可以在 pom.xml 文件中添加以下依赖:
<dependency>
<groupId>org.apache.turbine</groupId>
<artifactId>turbine-fulcrum-cache</artifactId>
<version>最新版本号(请在Maven仓库搜索或查看官方文档获取)</version>
</dependency>
配置 Cache Service
在你的项目配置文件中,配置 GlobalCacheService,例如使用 JCS 实现:
<component id="GlobalCacheService"
class="org.apache.fulcrum.cache.impl.JCSCacheService">
<!-- 可选参数 -->
<param name="region" value="your_cache_region"/>
<!-- 更多配置可参考JCS官方文档 -->
<param name="configurationFile" value="/path/to/your/jcs-config-file.xml"/>
<!-- 可以设置缓存检查频率,默认是5秒 -->
<param name="cacheCheckFrequency" value="5000"/>
</component>
初始化并使用缓存
在代码中,你可以如下方式初始化和使用缓存服务:
import org.apache.fulcrum.cache.Cache;
import org.apache.fulcrum.factory.TurbineComponentFactory;
public class App {
public static void main(String[] args) {
// 初始化工厂
TurbineComponentFactory factory = new TurbineComponentFactory();
factory.initialize();
// 获取缓存服务
Cache cache = (Cache) factory.getComponentInstance("GlobalCacheService");
// 存储数据
cache.put("key", "value");
// 获取数据
String value = (String) cache.get("key");
// 关闭工厂
factory.shutdown();
}
}
3. 应用案例和最佳实践
- 查找表:将常使用的国家/地区、状态等静态数据存储在缓存中,避免频繁查询数据库。
- 会话管理:缓存用户的会话信息,减轻服务器负担。
- 热门内容:对于新闻网站或其他高流量应用,缓存热点文章或评论,提高页面加载速度。
最佳实践包括定期清理过期对象,根据应用需求调整缓存容量和策略,以及监控缓存命中率来优化性能。
4. 典型生态项目
Turbine Fulcrum Cache 可以与其他 Apache 组件结合使用,比如:
- Turbine:一个用于构建动态网站和服务的框架。
- Velocity:快速且轻量级的模板引擎。
- Jakarta Commons:提供各种实用工具类的项目,包括 Cache 库。
同时,由于其基于标准的缓存接口设计,它可以与其他系统集成,如 Spring 或 Hibernate 进行缓存管理。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
暂无简介
Dart
671
155
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
660
309
Ascend Extension for PyTorch
Python
220
236
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
392
3.84 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322