[转载红鱼儿]kbmmw 开发点滴:kbmMW缓存机制

简介: kbmMW提供了稳顾机制,分为服务端的Cache及客户端的Cache。以客户端为例,当客户端发出相同的数据查询请求时,kbmMW会在客户端的Cache中查找,如果找到,则不再向服务器请求数据。 为了启用一个ClientQuery使用稳存,首先要设置其以下两个属性: kbmMWClientQuery.

kbmMW提供了稳顾机制,分为服务端的Cache及客户端的Cache。以客户端为例,当客户端发出相同的数据查询请求时,kbmMW会在客户端的Cache中查找,如果找到,则不再向服务器请求数据。

为了启用一个ClientQuery使用稳存,首先要设置其以下两个属性:

kbmMWClientQuery.Cached:=True;//打开数据集的稳存

kbmMWClientQuery.CacheFlags:

  • mwcfDontAge - 缓存的内容不过期,一直在Cache保留
  • mwcfDontGarbageCollect - 缓存的内容不做垃圾回收,效果同mwcfDontAge
  • mwcfDefsOnly - 仅缓存数据集的定义,包括字段定义及参数定义
  • mwcfUpdateOnResolve - 如果数据集被解析(对数据集的修改向服务器做了提交)则缓存内容将用新的数据、字段及参数定义更新,即对数据集进行重新缓存
  • mwcfLeaveOnResolve - 如果数据集被解析(对数据集的修改向服务器做了提交)则从缓存中删除
  • mwcfNoParamsInCacheID - 数据集的参数不做为Cache ID的内容(Cache ID是一个字符串,缓存一个数据集时生成的名称,如果不用参数做为名称的一部分,则数据集用不同的查询参数时,将共用一个缓存内容)
  • mwcfIgnoreCachedParams - 没启用.

其次,还要对ClientConnectionPool设置:

kbmMWClientConnectionPool1.EnableCache:=True;
kbmMWClientConnectionPool1
.MaxCacheAge:=30;
kbmMWClientConnectionPool1
.MaxCacheEntries:=100;
kbmMWClientConnectionPool1
.MaxCacheRecordCount:=10000;

客户端的请求代码:
procedure TForm2.btnLoadData(Sender: TObject);
begin
  kbmMWClientQuery1.Close;
  kbmmWClientQuery1.Query.Text:='@T1';
  kbmMWClientQuery1.FieldDefs.Update;
  kbmMWClientQuery1.Params.ParamByName('F1').AsInteger:=5;
  kbmMWClientQuery1.Open;
  kbmMWClientQuery2.Close;
  kbmMWClientQuery2.Open;

end;
利用dbmonitor查看SQL执行情况,当第二次点击btnLoadData按钮时,dbMonitor中不再有查询SQL被执行。
同样的方法,适用于服务器端。在测试中发现,作为QueryService的Query属性的数据集,不能被缓存,不知什么原因。经向xalion求教,才明白:原来做为QueryService的默认Query,因频发被调用,出于性能考虑,所以不应该缓存,那在服务器端的缓存机制,实际上就是对命名查询(Named Query)数据集的处理,因他的SQL是静态不变的。
目录
相关文章
|
缓存 并行计算 PyTorch
PyTorch CUDA内存管理优化:深度理解GPU资源分配与缓存机制
本文深入探讨了PyTorch中GPU内存管理的核心机制,特别是CUDA缓存分配器的作用与优化策略。文章分析了常见的“CUDA out of memory”问题及其成因,并通过实际案例(如Llama 1B模型训练)展示了内存分配模式。PyTorch的缓存分配器通过内存池化、延迟释放和碎片化优化等技术,显著提升了内存使用效率,减少了系统调用开销。此外,文章还介绍了高级优化方法,包括混合精度训练、梯度检查点技术及自定义内存分配器配置。这些策略有助于开发者在有限硬件资源下实现更高性能的深度学习模型训练与推理。
2338 0
|
缓存 Java 数据库连接
mybatis复习05,mybatis的缓存机制(一级缓存和二级缓存及第三方缓存)
文章介绍了MyBatis的缓存机制,包括一级缓存和二级缓存的配置和使用,以及如何整合第三方缓存EHCache。详细解释了一级缓存的生命周期、二级缓存的开启条件和配置属性,以及如何通过ehcache.xml配置文件和logback.xml日志配置文件来实现EHCache的整合。
mybatis复习05,mybatis的缓存机制(一级缓存和二级缓存及第三方缓存)
|
存储 缓存 分布式计算
【赵渝强老师】Spark RDD的缓存机制
Spark RDD通过`persist`或`cache`方法可将计算结果缓存,但并非立即生效,而是在触发action时才缓存到内存中供重用。`cache`方法实际调用了`persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY)`。RDD缓存可能因内存不足被删除,建议结合检查点机制保证容错。示例中,读取大文件并多次调用`count`,使用缓存后执行效率显著提升,最后一次计算仅耗时98ms。
448 0
【赵渝强老师】Spark RDD的缓存机制
|
存储 缓存 监控
后端开发中的缓存机制:深度解析与最佳实践####
本文深入探讨了后端开发中不可或缺的一环——缓存机制,旨在为读者提供一份详尽的指南,涵盖缓存的基本原理、常见类型(如内存缓存、磁盘缓存、分布式缓存等)、主流技术选型(Redis、Memcached、Ehcache等),以及在实际项目中如何根据业务需求设计并实施高效的缓存策略。不同于常规摘要的概述性质,本摘要直接点明文章将围绕“深度解析”与“最佳实践”两大核心展开,既适合初学者构建基础认知框架,也为有经验的开发者提供优化建议与实战技巧。 ####
|
缓存 Java 数据库连接
深入探讨:Spring与MyBatis中的连接池与缓存机制
Spring 与 MyBatis 提供了强大的连接池和缓存机制,通过合理配置和使用这些机制,可以显著提升应用的性能和可扩展性。连接池通过复用数据库连接减少了连接创建和销毁的开销,而 MyBatis 的一级缓存和二级缓存则通过缓存查询结果减少了数据库访问次数。在实际应用中,结合具体的业务需求和系统架构,优化连接池和缓存的配置,是提升系统性能的重要手段。
579 4
|
缓存 Java 数据库连接
MyBatis缓存机制
MyBatis提供两级缓存机制:一级缓存(Local Cache)默认开启,作用范围为SqlSession,重复查询时直接从缓存读取;二级缓存(Second Level Cache)需手动开启,作用于Mapper级别,支持跨SqlSession共享数据,减少数据库访问,提升性能。
396 1
|
存储 缓存 负载均衡
Nginx代理缓存机制
【10月更文挑战第2天】
468 4
|
存储 缓存 NoSQL
深入理解后端缓存机制的重要性与实践
本文将探讨在后端开发中缓存机制的应用及其重要性。缓存,作为提高系统性能和用户体验的关键技术,对于后端开发来说至关重要。通过减少数据库访问次数和缩短响应时间,缓存可以显著提升应用程序的性能。本文将从缓存的基本概念入手,介绍常见的缓存策略和实现方式,并通过实例展示如何在后端开发中有效应用缓存技术。最后,我们将讨论缓存带来的一些挑战及其解决方案,帮助您在实际项目中更好地利用缓存机制。
|
机器学习/深度学习 缓存 NoSQL
深度学习在图像识别中的应用与挑战后端开发中的数据缓存策略
本文深入探讨了深度学习技术在图像识别领域的应用,包括卷积神经网络(CNN)的原理、常见模型如ResNet和VGG的介绍,以及这些模型在实际应用中的表现。同时,文章也讨论了数据增强、模型集成等改进性能的方法,并指出了当前面临的计算资源需求高、数据隐私等挑战。通过综合分析,本文旨在为深度学习在图像识别中的进一步研究和应用提供参考。 本文探讨了后端开发中数据缓存的重要性和实现方法,通过具体案例解析Redis在实际应用中的使用。首先介绍了缓存的基本概念及其在后端系统性能优化中的作用;接着详细讲解了Redis的常见数据类型和应用场景;最后通过一个实际项目展示了如何在Django框架中集成Redis,
|
缓存 Java Python
python垃圾回收&缓存机制
python垃圾回收&缓存机制