❓ 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.
I have no inside knowledge of a potential stock listing of the popular anti-Whatsapp messaging app, Telegram. But I know this much, judging by most people I talk to, especially crypto investors, if Telegram ever went public, people would gobble it up. I know I would. I’m waiting for it. So is Sergei Sergienko, who claims he owns $800,000 of Telegram’s pre-initial coin offering (ICO) tokens. “If Telegram does a SPAC IPO, there would be demand for this issue. It would probably outstrip the interest we saw during the ICO. Why? Because as of right now Telegram looks like a liberal application that can accept anyone - right after WhatsApp and others have turn on the censorship,” he says.
The messaging service and social-media platform owes creditors roughly $700 million by the end of April, according to people briefed on the company’s plans and loan documents viewed by The Wall Street Journal. At the same time, Telegram Group Inc. must cover rising equipment and bandwidth expenses because of its rapid growth, despite going years without attempting to generate revenue.
Библиотека собеса по Java | вопросы с собеседований from us
