java持久化代码,对象持久化java

java消息队列是怎么实现数据持久化的

java中的消息队列消息队列是线程间通讯的手段：import java.util.*public class MsgQueue{ private Vector queue = null; public MsgQueue(){ queue = new Vector(); } public synchronized void send(Object o) { queue.addElement(o); } public synchronized Object recv(){ if(queue.size()==0) return null; Object o = queue.firstElement(); queue.removeElementAt(0);//or queue[0] = null can also work return o;}}因为java中是locked by object的所以添加synchronized 就可以用于线程同步锁定对象可以作为多线程处理多任务的存放task的队列。他的client包括封装好的task类以及thread类Java的多线程-线程间的通信2009-08-25 21:581. 线程的几种状态线程有四种状态，任何一个线程肯定处于这四种状态中的一种：1) 产生（New）：线程对象已经产生，但尚未被启动，所以无法执行。如通过new产生了一个线程对象后没对它调用start()函数之前。2) 可执行（Runnable）：每个支持多线程的系统都有一个排程器，排程器会从线程池中选择一个线程并启动它。当一个线程处于可执行状态时，表示它可能正处于线程池中等待排排程器启动它；也可能它已正在执行。如执行了一个线程对象的start()方法后，线程就处于可执行状态，但显而易见的是此时线程不一定正在执行中。3) 死亡（Dead）：当一个线程正常结束，它便处于死亡状态。如一个线程的run()函数执行完毕后线程就进入死亡状态。4) 停滞（Blocked）：当一个线程处于停滞状态时，系统排程器就会忽略它，不对它进行排程。当处于停滞状态的线程重新回到可执行状态时，它有可能重新执行。如通过对一个线程调用wait()函数后，线程就进入停滞状态，只有当两次对该线程调用notify或notifyAll后它才能两次回到可执行状态。2. class　Thread下的常用函数函数2.1 suspend()、resume()1) 通过suspend()函数，可使线程进入停滞状态。通过suspend()使线程进入停滞状态后，除非收到resume()消息，否则该线程不会变回可执行状态。2) 当调用suspend()函数后，线程不会释放它的“锁标志”。例11：class TestThreadMethod extends Thread{public static int shareVar = 0;public TestThreadMethod(String name){super(name);}public synchronized void run(){if(shareVar==0){for(int i=0; i5; i ){shareVar ;if(shareVar==5){this.suspend();　//（1）}}}else{System.out.print(Thread.currentThread()

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如何基于Hibernate在Java类中实现，根据数据库表生成持久化类代码和映射文件hbm.xml

这个就要借助hibernate tools跟xdoclet来完成了；

首先你要在你的java代码里应用xdoclet标签，例如

Java code

private String name;

/**

* @hibernate.property column = "name" length = "50"

*/

public String getName() {

return this.name;

}

public void setName(String name) {

this.name = name;

}

其中，写到javadoc上的@hibernate.property column = "name" length = "50"

就是xdoclet标签，它需要xdoclet程序来处理，这里就需要用到hibernate tools。

具体做的话一般情况是建一个ant脚本来完成，例如:

XML code

target name="hibernate-xdoclet" depends="init, init-xdoclet_hibernate"

description="Generate mapping documents"

echo+---------------------------------------------------+/echo

echo| |/echo

echo| R U N N I N G H I B E R N A T E D O C L E T |/echo

echo| |/echo

echo+---------------------------------------------------+/echo

delete

fileset dir="${hibernate.cfg.xml.dir}" includes="hibernate.cfg.xml" /

/delete

echo message="hibernate.cfg.xml at ${hibernate.cfg.xml.dir}"/echo

sleep seconds="1"/

hibernatedoclet

destdir="${hibernate.cfg.xml.dir}"

excludedtags="@version,@author,@todo,@see"

addedtags="@xdoclet-generated at ${TODAY},@copyright The XDoclet Team,@author XDoclet,@version ${version}"

force="false"

verbose="true"

fileset dir="${src.dir}"

include name="com/**/model/**/*.java"/

/fileset

hibernatecfg

version="3.0"

destDir="${hibernate.cfg.xml.dir}"

dialect="org.hibernate.dialect.Oracle9Dialect"

driver="oracle.jdbc.driver.OracleDriver"

jdbcUrl="jdbc:oracle:thin:@localhost:1521:RESDL"

userName="test"

password="123"

showSql="true"

schema="true"

validateXML="true"

/

hibernate version="3.0"/

/hibernatedoclet

/target

上面的代码是生成hbm跟cfg文件的，下面再介绍如何从java类到数据库：

XML code

target name="hibernate-schema" depends="init, init-hibernate-schema"

description="Generate DB schema from the O/R mapping files"

echo+---------------------------------------------------+/echo

echo| |/echo

echo| R U N N I N G D B S C H E M A |/echo

echo| |/echo

echo+---------------------------------------------------+/echo

echo message="mysql.sql at etc/hbm2doc"/echo

sleep seconds="1"/

hibernatetool destdir="etc/hbm2doc"

configuration propertyFile="${src.dir}/hibernate.properties"

fileset dir="${hibernate.cfg.xml.dir}"

include name="com/**/model/**/*.hbm.xml"/

/fileset

/configuration

hbm2ddl drop="true"

outputfilename="mysql.sql"/

hbm2doc/

/hibernatetool

/target

当然ant工程里的一些初始化需要自己定义，我这里只摘录关键部分，具体的东西请查阅相关文档，hibernate tutorail里就有个例子

java持久化对象到文件后怎么读取出来？

public static Object readObjectFromFile()

{

Object temp=null;

File file =new File("test.dat");

FileInputStream in;

try {

in = new FileInputStream(file);

ObjectInputStream objIn=new ObjectInputStream(in);

temp=objIn.readObject();

objIn.close();

System.out.println("read object success!");

} catch (IOException e) {

System.out.println("read object failed");

e.printStackTrace();

} catch (ClassNotFoundException e) {

e.printStackTrace();

}

return temp;

}

请高手解决：我的问题很急！！Java怎么让修改的html持久化！！

那你 只有 把 代码放到数据库，让后去读数据库，修改的时候改变数据就行了

这样就能实现 修改后 持久化了

用Java编程来实现CPU和Memory监控器并将数据持久化，保存在文件中。急用

众所周知，java在处理数据量比较大的时候，加载到内存必然会导致内存溢出，而在一些数据处理中我们不得不去处理海量数据，在做数据处理中，我们常见的手段是分解，压缩，并行，临时文件等方法;例如，我们要将数据库(不论是什么数据库)的数据导出到一个文件，一般是Excel或文本格式的CSV;对于Excel来讲，对于POI和JXL的接口，你很多时候没有法去控制内存什么时候向磁盘写入，很恶心，而且这些API在内存构造的对象大小将比数据原有的大小要大很多倍数，所以你不得不去拆分Excel，还好，POI开始意识到这个问题，在3.8.4的版本后，开始提供cache的行数，提供了SXSSFWorkbook的接口，可以设置在内存中的行数，不过可惜的是，他当你超过这个行数，每添加一行，它就将相对行数前面的一行写入磁盘(如你设置2000行的话，当你写第20001行的时候，他会将第一行写入磁盘)，其实这个时候他些的临时文件，以至于不消耗内存，不过这样你会发现，刷磁盘的频率会非常高，我们的确不想这样，因为我们想让他达到一个范围一次性将数据刷如磁盘，比如一次刷1M之类的做法，可惜现在还没有这种API，很痛苦，我自己做过测试，通过写小的Excel比使用目前提供刷磁盘的API来写大文件，效率要高一些，而且这样如果访问的人稍微多一些磁盘IO可能会扛不住，因为IO资源是非常有限的，所以还是拆文件才是上策;而当我们写CSV，也就是文本类型的文件，我们很多时候是可以自己控制的，不过你不要用CSV自己提供的API，也是不太可控的，CSV本身就是文本文件，你按照文本格式写入即可被CSV识别出来;如何写入呢？下面来说说。。。在处理数据层面，如从数据库中读取数据，生成本地文件，写代码为了方便，我们未必要1M怎么来处理，这个交给底层的驱动程序去拆分，对于我们的程序来讲我们认为它是连续写即可;我们比如想将一个1000W数据的数据库表，导出到文件;此时，你要么进行分页，oracle当然用三层包装即可，mysql用limit，不过分页每次都会新的查询，而且随着翻页，会越来越慢，其实我们想拿到一个句柄，然后向下游动，编译一部分数据(如10000行)将写文件一次(写文件细节不多说了，这个是最基本的)，需要注意的时候每次buffer的数据，在用outputstream写入的时候，最好flush一下，将缓冲区清空下;接下来，执行一个没有where条件的SQL，会不会将内存撑爆？是的，这个问题我们值得去思考下，通过API发现可以对SQL进行一些操作，例如，通过：PreparedStatementstatement=connection.prepareStatement(sql)，这是默认得到的预编译，还可以通过设置：PreparedStatementstatement=connection.prepareStatement(sql，ResultSet.TYPE_FORWARD_ONLY，ResultSet.CONCUR_READ_ONLY);来设置游标的方式，以至于游标不是将数据直接cache到本地内存，然后通过设置statement.setFetchSize(200);设置游标每次遍历的大小;OK，这个其实我用过，oracle用了和没用没区别，因为oracle的jdbcAPI默认就是不会将数据cache到java的内存中的，而mysql里头设置根本无效，我上面说了一堆废话，呵呵，我只是想说，java提供的标准API也未必有效，很多时候要看厂商的实现机制，还有这个设置是很多网上说有效的，但是这纯属抄袭;对于oracle上面说了不用关心，他本身就不是cache到内存，所以java内存不会导致什么问题，如果是mysql，首先必须使用5以上的版本，然后在连接参数上加上useCursorFetch=true这个参数，至于游标大小可以通过连接参数上加上：defaultFetchSize=1000来设置，例如：jdbc：mysql：//xxx.xxx.xxx.xxx：3306/abc？zeroDateTimeconvertToNulluseCursorFetch=truedefaultFetchSize=1000上次被这个问题纠结了很久(mysql的数据老导致程序内存膨胀，并行2个直接系统就宕了)，还去看了很多源码才发现奇迹竟然在这里，最后经过mysql文档的确认，然后进行测试，并行多个，而且数据量都是500W以上的，都不会导致内存膨胀，GC一切正常，这个问题终于完结了。我们再聊聊其他的，数据拆分和合并，当数据文件多的时候我们想合并，当文件太大想要拆分，合并和拆分的过程也会遇到类似的问题，还好，这个在我们可控制的范围内，如果文件中的数据最终是可以组织的，那么在拆分和合并的时候，此时就不要按照数据逻辑行数来做了，因为行数最终你需要解释数据本身来判定，但是只是做拆分是没有必要的，你需要的是做二进制处理，在这个二进制处理过程，你要注意了，和平时read文件不要使用一样的方式，平时大多对一个文件读取只是用一次read操作，如果对于大文件内存肯定直接挂掉了，不用多说，你此时因该每次读取一个可控范围的数据，read方法提供了重载的offset和length的范围，这个在循环过程中自己可以计算出来，写入大文件和上面一样，不要读取到一定程序就要通过写入流flush到磁盘;其实对于小数据量的处理在现代的NIO技术的中也有用到，例如多个终端同时请求一个大文件下载，例如视频下载吧，在常规的情况下，如果用java的容器来处理，一般会发生两种情况：其一为内存溢出，因为每个请求都要加载一个文件大小的内存甚至于，因为java包装的时候会产生很多其他的内存开销，如果使用二进制会产生得少一些，而且在经过输入输出流的过程中还会经历几次内存拷贝，当然如果有你类似nginx之类的中间件，那么你可以通过send_file模式发送出去，但是如果你要用程序来处理的时候，内存除非你足够大，但是java内存再大也会有GC的时候，如果你内存真的很大，GC的时候死定了，当然这个地方也可以考虑自己通过直接内存的调用和释放来实现，不过要求剩余的物理内存也足够大才行，那么足够大是多大呢？这个不好说，要看文件本身的大小和访问的频率;其二为假如内存足够大，无限制大，那么此时的限制就是线程，传统的IO模型是线程是一个请求一个线程，这个线程从主线程从线程池中分配后，就开始工作，经过你的Context包装、Filter、拦截器、业务代码各个层次和业务逻辑、访问数据库、访问文件、渲染结果等等，其实整个过程线程都是被挂住的，所以这部分资源非常有限，而且如果是大文件操作是属于IO密集型的操作，大量的CPU时间是空余的，方法最直接当然是增加线程数来控制，当然内存足够大也有足够的空间来申请线程池，不过一般来讲一个进程的线程池一般会受到限制也不建议太多的，而在有限的系统资源下，要提高性能，我们开始有了newIO技术，也就是NIO技术，新版的里面又有了AIO技术，NIO只能算是异步IO，但是在中间读写过程仍然是阻塞的(也就是在真正的读写过程，但是不会去关心中途的响应)，还未做到真正的异步IO，在监听connect的时候他是不需要很多线程参与的，有单独的线程去处理，连接也又传统的socket变成了selector，对于不需要进行数据处理的是无需分配线程处理的;而AIO通过了一种所谓的回调注册来完成，当然还需要OS的支持，当会掉的时候会去分配线程，目前还不是很成熟，性能最多和NIO吃平，不过随着技术发展，AIO必然会超越NIO，目前谷歌V8虚拟机引擎所驱动的node.js就是类似的模式，有关这种技术不是本文的说明重点;将上面两者结合起来就是要解决大文件，还要并行度，最土的方法是将文件每次请求的大小降低到一定程度，如8K(这个大小是经过测试后网络传输较为适宜的大小，本地读取文件并不需要这么小)，如果再做深入一些，可以做一定程度的cache，将多个请求的一样的文件，cache在内存或分布式缓存中，你不用将整个文件cache在内存中，将近期使用的cache几秒左右即可，或你可以采用一些热点的算法来配合;类似迅雷下载的断点传送中(不过迅雷的网络协议不太一样)，它在处理下载数据的时候未必是连续的，只要最终能合并即可，在服务器端可以反过来，谁正好需要这块的数据，就给它就可以;才用NIO后，可以支持很大的连接和并发，本地通过NIO做socket连接测试，100个终端同时请求一个线程的服务器，正常的WEB应用是第一个文件没有发送完成，第二个请求要么等待，要么超时，要么直接拒绝得不到连接，改成NIO后此时100个请求都能连接上服务器端，服务端只需要1个线程来处理数据就可以，将很多数据传递给这些连接请求资源，每次读取一部分数据传递出去，不过可以计算的是，在总体长连接传输过程中总体效率并不会提升，只是相对相应和所开销的内存得到量化控制，这就是技术的魅力，也许不要太多的算法，不过你得懂他。类似的数据处理还有很多，有些时候还会将就效率问题，比如在HBase的文件拆分和合并过程中，要不影响线上业务是比较难的事情，很多问题值得我们去研究场景，因为不同的场景有不同的方法去解决，但是大同小异，明白思想和方法，明白内存和体系架构，明白你所面临的是沈阳的场景，只是细节上改变可以带来惊人的效果。