BigCache 是用于在 Go 中写入千兆字节数据的高效缓存。快速，并发，逐行扫描内存缓存，以保持大量条目，而不影响性能。 BigCache 在堆上保留条目，但为它们省略了 GC。 要实现对字节数组的操作，因此在大多数用例中将需要在高速缓存前面进行条目（de）序列化。
使用
简单初始化
import "github.com/allegro/bigcache"
cache, _ := bigcache.NewBigCache(bigcache.DefaultConfig(10 * time.Minute))
cache.Set("my-unique-key", []byte("value"))
entry, _ := cache.Get("my-unique-key")
fmt.Println(string(entry))
自定义初始化
import (
"log"
"github.com/allegro/bigcache"
)
config := bigcache.Config {
// number of shards (must be a power of 2)
Shards: 1024,
// time after which entry can be evicted
LifeWindow: 10 * time.Minute,
// rps * lifeWindow, used only in initial memory allocation
MaxEntriesInWindow: 1000 * 10 * 60,
// max entry size in bytes, used only in initial memory allocation
MaxEntrySize: 500,
// prints information about additional memory allocation
Verbose: true,
// cache will not allocate more memory than this limit, value in MB
// if value is reached then the oldest entries can be overridden for the new ones
// 0 value means no size limit
HardMaxCacheSize: 8192,
// callback fired when the oldest entry is removed because of its
// expiration time or no space left for the new entry. Default value is nil which
// means no callback and it prevents from unwrapping the oldest entry.
OnRemove: nil,
}
cache, initErr := bigcache.NewBigCache(config)
if initErr != nil {
log.Fatal(initErr)
}
cache.Set("my-unique-key", []byte("value"))
if entry, err := cache.Get("my-unique-key"); err == nil {
fmt.Println(string(entry))
}-
前言 BigCache作为一个知名的本地存储库，其本身存在着很多巧妙的设计理念与实现，本系列将从源码入手，一步一步做出解析，希望感兴趣的可以共勉。 NewBigCache() 该函数位于bigcache/bigcache.go内 NewBigCache函数作为BigCache的实例化函数，作用是根据给定的配置返回一个cahce实例，可以直接自定义bigcache的Config结构体，也可以使用默认
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bigcache 快速，并发，退出内存中的高速缓存被写入，以保留大量条目，而不会影响性能。 BigCache将条目保留在堆上，但省略了它们的GC。 为此，需要对字节片进行操作，因此在大多数使用情况下，需要在缓存前面进行条目（反序列化）。 Requires Go 1.12 or newer. 原理 bigcache几个核心的数据结构： leftWindown hasher cacheShard :s
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bigcache 官方文档 https://godoc.org/github.com/allegro/bigcache bigcache 导入 import "github.com/allegro/bigcache" bigcache 是用于在go中写入千兆字节数据的高效缓存。快速、并发、逐行扫描内存缓存，以保持大量条目，而不影响性能。 例程 package main impor
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BigCache type BigCache struct { shards []*cacheShard //分片 lifeWindow uint64 //过期时间 clock clock //时间获取的方法 hash Hasher //hash算法 config Config //配置文件 shardMask
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几天前，我读了一篇关于BigCache的文章，我对它是如何做到以下两点十分感兴趣： 加速并发访问 避免高额的GC开销 于是我去阅读了它的代码。我觉得它的做法很赞，所以我写了这篇文章来与你分享。 BigCache 是一个快速，支持并发访问，自淘汰的内存型缓存，可以在存储大量元素时依然保持高性能。BigCache将元素保存在堆上却避免了GC的开销。 —— 摘自《BigCache README 中的简介
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问题内容： 我正在寻找一个高效的Swing Java组件，可以将其插入应用程序UI。我已经尝试使用Swing中的类，例如JTextArea，但是没有用；它们根本不够高性能，并且具有任何严重的缺点。此外，如果它具有标准的控制台功能，如滚动锁定，清晰的控制台，颜色等，那就太好了。 编辑：忘了说了，这个控制台将有很多调试信息流入其中，并且它需要完全可滚动。 克里斯，干杯 问题答案： 我看不到使用JTex
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安装jieba分词工具 在https://pypi.python.org/pypi/jieba/下载jieba-0.38.zip 解压后执行： python setup.py install 试验切词效果 创建testjieba.py文件内容如下： # coding:utf-8 #!/usr/local/bin/python import jieba seg_list = jieba.cut(
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我的Spring应用程序由两个上下文xml配置文件组成，第一个是根上下文。xml仅扫描非控制器带注释的bean： 而第二个servlet上下文。xml包含所有spring mvc设置和扫描控制器带注释的bean web.xml上的DispatcherServlet配置如下所示 我想尝试基于注释的缓存，所以我将以下bean定义添加到root-context.xml 并使用一个带有注释的类来测试这一点
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问题内容： 下面的Go代码读取10,000条记录的CSV（时间戳和浮点数），对数据进行一些操作，然后将原始值以及的附加列写入到另一个CSV中。但是，它的运行速度非常慢（例如，数小时，但大部分时间是），我很好奇我可以处理的CSV读取/写入是否效率低下。 我正在寻求帮助，以使此CSV读/写模板代码尽快。对于此问题的范围，我们不必担心该方法。 问题答案： 您先将文件加载到内存中，然后再对其进行处理，这对
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问题内容： 我有一个非常大的XML文件，需要将其转换为另一个XML文件，并且我想使用XSLT做到这一点。我对内存优化而不是速度优化更感兴趣（尽管速度也不错！）。 您将推荐使用哪个基于Java的XSLT处理器？ 您是否会推荐其他方法（非XSLT，非Java？），如果可以，为什么？ 问题中的XML文件很大，但不是很深-有数百万行（元素），但只有大约3个级别。 问题答案： 目前，只有三个 已知的XSLT
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我相信，明智地使用Hibernate的二级缓存可以很好地提高我的应用程序的性能，为此，我已经开始从internet和Hibernate课程学习它。虽然关于二级缓存及其工作方式有很多很好的解释，但我的目标是从我没有找到的具体问题开始，准确地了解事物的工作方式，因此我将问一些关于Hibernate缓存的一般问题，特别是关于二级缓存的问题。 A、 我很乐意回答问题，即使有些问题看起来很明显或无关紧要 >