Scalacache 项目启动与配置教程
2025-05-11 08:04:30作者:龚格成
1. 项目目录结构及介绍
Scalacache 是一个用于 Scala 的缓存库,它提供了一个简单的 API,用于访问不同的缓存后端。以下是项目的目录结构及其简要介绍:
scalacache/
├── build.sbt # SBT 构建配置文件
├── project/
│ ├── build.properties # 项目构建属性配置
│ └── plugins.sbt # SBT 插件配置
├── src/
│ ├── main/
│ │ ├── java/ # Java 源代码目录
│ │ ├── scala/ # Scala 源代码目录
│ │ └── resources/ # 资源文件目录,如配置文件、数据文件等
│ └── test/
│ ├── java/ # Java 测试代码目录
│ └── scala/ # Scala 测试代码目录
└── target/ # 构建目标目录,存放编译后的文件
build.sbt:这是 Scalacache 的 SBT 构建配置文件,包含了项目依赖、编译设置等信息。project/:此目录包含了项目的构建属性和插件配置。src/main/:这是主要的源代码目录,包含了项目的 Java 和 Scala 源代码,以及资源文件。src/test/:包含了项目的单元测试代码。target/:构建目标目录,所有编译后的文件和文档都会放在这里。
2. 项目的启动文件介绍
Scalacache 项目的主要启动文件是位于 src/main/scala 目录下的 Scala 文件。通常情况下,可能会有一个 Main.scala 文件或者类似的文件,作为程序的入口点。以下是启动文件的一个简单示例:
object Main extends App {
// 初始化缓存
val cache = CaffeineCache[Int, String](Caffeine.newBuilder().expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES))
// 示例:添加一个缓存条目
cache.put(1, " Scalacache 是一个缓存库")
// 示例:获取一个缓存条目
val result = cache.get(1)
println(result.getOrElse("未找到缓存"))
// 程序的其他逻辑...
}
这个启动文件定义了一个 Main 对象,它扩展了 App 特质,这使得它可以在运行时作为应用程序的入口点。在上面的代码中,我们初始化了一个缓存,并展示了如何添加和获取缓存条目。
3. 项目的配置文件介绍
Scalacache 项目的配置文件通常位于 src/main/resources 目录下。这些文件包含了项目运行时需要的环境参数和配置信息。以下是一个典型的配置文件示例,假设是一个名为 application.conf 的类型-safe 配置文件:
# application.conf
scalacache {
caffeine {
expireAfterWrite = 10 minutes
initialCapacity = 100
maximumSize = 1000
}
}
在这个配置文件中,我们定义了 Caffeine 缓存的一些配置,如过期时间、初始容量和最大大小。在 Scalacache 中,可以使用 Config 对象来读取这些配置,并相应地设置缓存。
请注意,实际的项目可能有不同的配置文件和方式来管理设置,这取决于项目的具体需求和使用的技术栈。
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
最新内容推荐
全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 Launch4j中文版:Java应用程序打包成EXE的终极解决方案 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 基于Matlab的等几何分析IGA软件包:工程计算与几何建模的完美融合 XMODEM协议C语言实现:嵌入式系统串口文件传输的经典解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
415
3.2 K
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
暂无简介
Dart
680
160
🔥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
65
19
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
259
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++
689
327
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
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
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
662