❓ Какие есть подходы к реализации кеширования данных?
1. Простое кеширование с использованием коллекций
Один из базовых способов — это использование стандартных коллекций, таких как HashMap, для хранения кешированных данных. Такой подход подходит для небольших проектов, где важна простота, но он не решает вопросов управления размером кеша, его очистки или устойчивости к памяти.
2. LRU (Least Recently Used) кеширование
Этот метод используется, когда необходимо удалять из кеша давно используемые объекты. Это можно реализовать через LinkedHashMap, у которого есть встроенная поддержка порядка доступа. Подходит для кеширования, где важно ограничить размер кеша и удалять старые данные по мере заполнения. 3. Использование слабых и мягких ссылок
SoftReference — используется для кешей, которые могут быть удалены только в случае нехватки памяти. Это полезно, когда объекты кешируются, но их можно безопасно уничтожить, если система нуждается в памяти.
WeakReference — используется для более "легких" объектов, которые могут быть собраны сборщиком мусора сразу, как только на них не будет ссылок. Это подходит для краткоживущих данных.
4. Кеш с ограничением по времени (Time-based Caching)
Данные в таком кеше автоматически удаляются или обновляются после заданного времени. Это особенно полезно для данных, которые устаревают со временем, например, результаты запросов к базе данных или API.
5. Распределённое кеширование
Если приложение распределено, кеширование можно реализовать с использованием внешних инструментов, таких как Redis или Memcached, которые позволяют кешировать данные на уровне нескольких серверов и обеспечивать консистентность данных в распределённых системах.
❓ Какие есть подходы к реализации кеширования данных?
1. Простое кеширование с использованием коллекций
Один из базовых способов — это использование стандартных коллекций, таких как HashMap, для хранения кешированных данных. Такой подход подходит для небольших проектов, где важна простота, но он не решает вопросов управления размером кеша, его очистки или устойчивости к памяти.
2. LRU (Least Recently Used) кеширование
Этот метод используется, когда необходимо удалять из кеша давно используемые объекты. Это можно реализовать через LinkedHashMap, у которого есть встроенная поддержка порядка доступа. Подходит для кеширования, где важно ограничить размер кеша и удалять старые данные по мере заполнения. 3. Использование слабых и мягких ссылок
SoftReference — используется для кешей, которые могут быть удалены только в случае нехватки памяти. Это полезно, когда объекты кешируются, но их можно безопасно уничтожить, если система нуждается в памяти.
WeakReference — используется для более "легких" объектов, которые могут быть собраны сборщиком мусора сразу, как только на них не будет ссылок. Это подходит для краткоживущих данных.
4. Кеш с ограничением по времени (Time-based Caching)
Данные в таком кеше автоматически удаляются или обновляются после заданного времени. Это особенно полезно для данных, которые устаревают со временем, например, результаты запросов к базе данных или API.
5. Распределённое кеширование
Если приложение распределено, кеширование можно реализовать с использованием внешних инструментов, таких как Redis или Memcached, которые позволяют кешировать данные на уровне нескольких серверов и обеспечивать консистентность данных в распределённых системах.
Pinterest (PINS) closed at $71.75 in the latest trading session, marking a -0.18% move from the prior day. This change lagged the S&P 500's daily gain of 0.1%. Meanwhile, the Dow gained 0.9%, and the Nasdaq, a tech-heavy index, lost 0.59%.
Heading into today, shares of the digital pinboard and shopping tool company had lost 17.41% over the past month, lagging the Computer and Technology sector's loss of 5.38% and the S&P 500's gain of 0.71% in that time.
Investors will be hoping for strength from PINS as it approaches its next earnings release. The company is expected to report EPS of $0.07, up 170% from the prior-year quarter. Our most recent consensus estimate is calling for quarterly revenue of $467.87 million, up 72.05% from the year-ago period.
The S&P 500 slumped 1.8% on Monday and Tuesday, thanks to China Evergrande, the Chinese property company that looks like it is ready to default on its more-than $300 billion in debt. Cries of the next Lehman Brothers—or maybe the next Silverado?—echoed through the canyons of Wall Street as investors prepared for the worst.
Библиотека собеса по Java | вопросы с собеседований from in
