我在想如何才能节省通过jndi查找远程ejb引用的时间。我有一个应用程序需要非常快地运行，但它还必须调用远程ejb，这会减慢它的速度。所以我的解决方案是这样的:我采用了apachecommons-pool库并将其StackObjectPool实现用于我的远程ejb引用缓存。privatestaticfinalObjectPoolpool=newStackObjectPool(newRemoteEjbFactory());工厂看起来像这样:publicstaticclassRemoteEjbFactoryextendsBasePoolableObjectFactory{@Override

据我所知，此方法会记住(缓存)作为参数传递的供应商的值。据我了解，它的行为类似于单例模式。谁能解释它是如何工作的？publicstaticSuppliermemoize(finalSuppliervalueSupplier){finalListmemoryList=newArrayList();return()->{if(memoryList.isEmpty()){memoryList.add(valueSupplier.get());}returnmemoryList.get(0);};}用法如下:SuppliercachedValue=memoize(()->someClassOb

假设我有一个表示复数的简单接口(interface)，它的实例是不可变的。为了简洁起见，我省略了明显的plus、minus、times和divide方法，它们只会创建并返回一个新的不可变实例。publicinterfaceComplex{doublereal();doubleimaginary();doubleabsolute();doubleangle();}现在的问题是，将其实现为不可变类的最佳方法是什么？最简单直接的“我只在性能出现问题时才关心它”的方法是将实部和虚部存储为最终字段，并在每次调用这些方法时计算绝对值和角度。这使类保持小而简单，但显然最后两个方法每次都返回相同的结果

我正在使用spring缓存抽象来缓存服务层中的对象。这适用于简单的get/put操作，如下所示:staticprivatefinalStringcacheName="messages";@CacheEvict(value=cacheName,key="#message.id")publicvoiddeleteMessage(Messagemessage){...}@Cacheable(value=cacheName,key="#id")publicMessagefindMessage(Longid){...}@CachePut(value=cacheName,key="#message

如何防止以高效的方式同时多次加载缓存中不存在的值？一个典型的缓存用法是下面的伪代码:Objectget(Objectkey){Objectvalue=cache.get(key);if(value==null){value=loadFromService(key);cache.set(key,value);}returnvalue;}问题:在从服务(数据库、WebService、RemoteEJB或其他任何东西)加载值之前，可能会同时进行第二次调用，这将使值再次加载。比如我在缓存用户X的所有item，而这个用户经常被查看，有很多item，那么很有可能会同时调用他所有item的load，

我有以下来自JoshuaBloch的effectivejava的代码(第9项，第3章，第49页)Ifaclassisimmutableandthecostofcomputingthehashcodeissignificant,youmightconsidercachingthehashcodeintheobjectratherthanrecalculatingiteachtimeitisrequested.Ifyoubelievethatmostobjectsofthistypewillbeusedashashkeys,thenyoushouldcalculatethehashcode

引言早期的业务都是基于单体节点部署，由于前期访问流量不大，因此单体结构也可满足需求，但随着业务增长，流量也越来越大，那么最终单台服务器受到的访问压力也会逐步增高。时间一长，单台服务器性能无法跟上业务增长，就会造成线上频繁宕机的现象发生，最终导致系统瘫痪无法继续处理用户的请求。从上面的描述中，主要存在两个问题：①单体结构的部署方式无法承载日益增长的业务流量。②当后端节点宕机后，整个系统会陷入瘫痪，导致整个项目不可用。因此在这种背景下，引入负载均衡技术可带来的收益：系统的高可用：当某个节点宕机后可以迅速将流量转移至其他节点。系统的高性能：多台服务器共同对外提供服务，为整个系统提供了更高规模的吞吐。

目录Flink容错机制一，检查点：二，保存点：Flink容错机制一，检查点：    在出现故障时，我们将系统重置回正确状态，以确保数据的完整性和准确性。在流处理中，我们采用存档和读档的策略，将之前的计算结果进行保存。这样，在系统重启后，我们可以继续处理新数据，而无需重新计算。    更重要的是，在有状态的流处理中，任务需要保持其之前的状态，以便继续处理新数据。为了实现这一目标，我们将之前某个时间点的所有状态保存下来，这个“存档”被称为“检查点”。    检查点是Flink容错机制的核心。它关注的是故障恢复的结果：在故障恢复后，处理的结果应与故障发生前完全一致。因此，有时将checkpoint称

我有几个表，其中的条目很少，而且它们永远不会动态变化。所以我想将整个表缓存在内存中以减少数据库的负载。我可以通过静态map轻松实现这一点，并在静态block中填充map。我想知道是否可以通过Ehcache+hibernate以更有效的方式实现同​​样的功能？ 最佳答案 Ehcache比Map有更多的特性:限制内存中元素的最大数量溢出到磁盘(如果超过上述数量)为元素设置生存时间和空闲时间允许在集群内复制如果您不需要任何这些，您可以安全地使用Map-它会更容易配置。 关于java-Ehcac

Java的序列化和反序列化机制问题导入:在阅读ArrayList源码的时候,注意到,其内部的成员变量动态数组elementData被Java中的关键字transient修饰transient关键字意味着Java在序列化时会跳过该字段(不序列化该字段)而Java在默认情况下会序列化类(实现了Java.io.Serializable接口的类)的所有非瞬态(未被transient关键字修饰)和非静态('未被static关键字修饰')字段为什么ArrayList要给非常重要的动态数组成员变量elementData添加transient关键字?事实上,ArrayList给elementData添加tra