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JPress的ehcache缓存方案、以及踩过ehcache的坑

精通JFinal视频教程:http://www.roncoo.com/course/view/a033a4dff3a2473f9f9f6667cf069ffd 最近为了提高JPress的性能,减少数据查询的次数,JPress大量使用了ehcache缓存作为起内置缓存,同时session也是基于ehcache重新实现的支持分部署的session解决方案。 因为JPress是基于JFinal快速开发框架,而JFinal又内置了ehcache的插件,使用起来及其简单。 1、JFinal里配置ehcachePlugin插件。 publicvoidconfigPlugin(Pluginsme){me.add(newEhCachePlugin());//添加其他插件} 2、在classPath下添加ehcache的配置文件ehcache.xml <?xmlversion="1.0"encoding="UTF-8"?> <ehcachexmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:noName...

Elasticsearch顶尖高手系列课程

Elasticsearch,是目前行业中非常热门的一个技术。Elasticsearch是一种分布式的海量数据搜索与分析的技术,可以用于电商网站、门户网站、企业IT系统等各种场景下的搜索引擎,也可以用于对海量的数据进行近实时的数据分析。相较于Lucene来说,Elasticsearch天然的分布式特性,让其可以支持海量的、PB级的大数据搜索。相对于Spark Streaming、Storm等大数据实时计算引擎来说,Elasticsearch天生为分布式执行数据分析操作而生的架构,海量数据量级下的近实时(秒级)性能支持,以及无比强大的搜索和聚合分析的语法支持,让ES更加适合进行大数据场景下的数据分析应用。 Spark Streaming进行实时数据分析,有天然的无法全量多数据流join、内核shuffle过程大量基于磁盘落地等缺陷,导致其实时数据分析功能较差,实时数据分析性能也较差。Storm则作为实时计算引擎的鼻祖,由于其对SQL的支持很弱,导致其非常不适合进行实时数据分析,开发成本巨大。而Elasticsearch克服了上述大数据技术的缺点,更加适合进行大数据场景下的数据分析操作。 ...

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