我有一組模式可以匹配每個請求來確定要做什么。模式的數(shù)量現(xiàn)在約為 60，但很快就會增長到 1000 多個。我從數(shù)據(jù)庫中獲取模式，并使用 infinispan 來緩存我的模式。Pattern.compile()真的很快，我不確定是否應(yīng)該緩存編譯模式或字符串。Pattern似乎是Serializable。緩存Pattern對象有什么問題嗎？編輯我正在使用遠(yuǎn)程 infinispan。它是一個分布式緩存。
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qq_遁去的一_1
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緩存 Pattern 對象有什么問題嗎？
您可以同時執(zhí)行這兩種操作，緩存模式字符串或Pattern對象。我建議在分布式緩存中緩存模式字符串。
查看Pattern對象的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，您將看到實(shí)際上只有原始模式字符串被序列化。這意味著，當(dāng)反序列化（也就是從分布式緩存中獲?。r，Pattern實(shí)例需要再次構(gòu)建內(nèi)部解析樹。
通過緩存模式字符串，您將有兩個優(yōu)勢： 當(dāng)您檢查緩存內(nèi)容時，它是可讀的，而不是二進(jìn)制的。在序列化形式中，您存儲的數(shù)據(jù)比您需要的更多，因?yàn)樾蛄谢鲗愋?。所以我期待一個微小的優(yōu)勢，因?yàn)樾蛄谢_銷不存在。
如果您的模式很復(fù)雜，再次構(gòu)建對象樹的成本會更高。為了解決這個問題，您需要一個進(jìn)程內(nèi)緩存來緩存實(shí)際的對象引用。您可以將這些與分布式緩存結(jié)合起來。具有最快訪問時間的現(xiàn)代進(jìn)程內(nèi)緩存將是 Caffeine 或cache2k。您可以節(jié)省多少時間，取決于您的整體情況。
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