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保持视图实例处于活动状态还是每次都获取它?

保持视图实例处于活动状态还是每次都获取它,取决于具体的应用场景和需求。

如果视图实例是频繁使用且需要保持状态的,可以选择保持视图实例处于活动状态。这样可以避免每次都重新获取视图实例的开销,提高系统性能和响应速度。在这种情况下,可以使用缓存技术将视图实例存储在内存或其他高速存储介质中,以便快速访问。

然而,如果视图实例的状态会频繁变化,或者资源有限且需要及时释放,那么每次都获取视图实例可能更合适。这样可以确保每次获取到的视图实例都是最新的,并且可以及时释放不再使用的资源,避免资源浪费。

总之,保持视图实例处于活动状态还是每次都获取它,需要根据具体情况进行权衡和选择。在实际应用中,可以根据性能需求、资源限制、数据变化等因素进行评估,并结合缓存技术、资源管理策略等手段进行优化。

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分布式缓存小结

1) 高性能:当传统数据库面临大规模数据访问时,磁盘I/O 往往成为性能瓶颈,从而导致过高的响应延迟.分布式缓存将高速内存作为数据对象的存储介质,数据以key/value 形式存储,理想情况下可以获得DRAM 级的读写性能; 2) 动态扩展性:支持弹性扩展,通过动态增加或减少节点应对变化的数据访问负载,提供可预测的性能与扩展性;同时,最大限度地提高资源利用率; 3) 高可用性:可用性包含数据可用性与服务可用性两方面.基于冗余机制实现高可用性,无单点失效(single point of failure),支持故障的自动发现,透明地实施故障切换,不会因服务器故障而导致缓存服务中断或数据丢失.动态扩展时自动均衡数据分区,同时保障缓存服务持续可用; 4) 易用性:提供单一的数据与管理视图;API 接口简单,且与拓扑结构无关;动态扩展或失效恢复时无需人工配置;自动选取备份节点;多数缓存系统提供了图形化的管理控制台,便于统一维护; 5) 分布式代码执行(distributed code execution):将任务代码转移到各数据节点并行执行,客户端聚合返回结果,从而有效避免了缓存数据的移动与传输.最新的Java 数据网格规范JSR-347中加入了分布式代码执行与Map/reduce 的API 支持,各主流分布式缓存产品,如IBM WebSphere eXtreme Scale,VMware GemFire,GigaSpaces XAP 和Red Hat Infinispan 等也都支持这一新的编程模型.

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