Ehcache - Wikipedia
EhcacheはオープンソースのJakarta EEや軽量コンテナ等で広く使われているキャッシュ機構である。メモリとディスクストレージ、レプリケーション、リスナ、キャッシュローダー、キャッシュ拡張、キャッシュ例外ハンドラ、gzipキャッシュサーブレットフィルタ、RESTとSOAPのAPIといった機能を持つ。EhcacheはApache Licenseで利用できる。 Ehcacheは2003年にGreg Luckにより開発された。2009年、プロジェクトはTerracotta, Inc.により買収された。ソフトウェア自体は、引き続きオープンソースとされている。2011年3月、ウィキメディア財団は、EhcacheをWikiプロジェクトのパフォーマンス改善に使用すると公表した。 脚注[編集] ^ “Ehcache Overview”. 2011年4月5日閲覧。 ^ “Release ehcach
EHCacheでjavaで簡単にキャッシュを扱う！ - 文系プログラマによるTIPSブログ
javaのキャッシュライブラリについて紹介。 ・複雑なのは嫌だよ。簡単なのないの？ ・キャッシュの寿命は設定ファイルで自動で管理してよ。 ・設定ファイル沢山書きたくないよ。 ・依存jarが多いのは嫌だよ。導入し難いし。 という方にオススメです。 その名は「EHCache」。 導入は簡単です。ざっくり4ステップで動きます。 必要なファイルもehcache.jar、ehcache.xml、ehcache.xsdの3ファイルなので導入も楽です。 １，ダウンロードするhttp://ehcache.org/downloads/catalog ２，ビルドパスに通す。普通にjarをビルドパスに通します。 ３，設定ファイルをビルドパス上に配置する。必要なのは「ehcache.xml」「ehcache.xsd」の2ファイル。src/main/resources辺りに配置すればよいです。 ehcache.xs
Java、バージョン番号のルールを変更 - 20の倍数、5の倍数、1足して……
Oracleはここのところ、頻発するJavaのブラウザに関係したセキュリティホールに頭を悩ませている。セキュリティ対策に力を入れるために開発リソース割り当てたことで、当初予定していたJava 8のリリース日を先延ばしにするなどの変更を実施している。そして今度はバージョン番号の割り振りも変更することになった。セキュリティパッチの提供頻度が多すぎ、現在のバージョン番号ルールでは対応できなくなったためだと説明している。 「Java SE - Change in Version Numbering Scheme」で説明されている新しいバージョン番号ルールをまとめると次のとおり。 Limited Updateは20の倍数を割り当てる Critical Patch Update(CPU)には5の倍数を割り当てる。倍数が偶数になる場合にはさらに1を加算して奇数へ変更する Limited UpdateとC
オープンソースのJava用キャッシュライブラリ"Ehcache"を体感する
Ehcacheは米TerracottaによるオープンソースのキャッシュライブラリでApache License, Version 2.0の下で提供されている。豊富な機能が提供されており、Javaのキャッシュライブラリとしての定番として広く利用されている。JMXによるモニタリングや、Terracottaによるレプリケーション、RESTやSOAP経由でキャッシュサーバとしての利用も可能など、非常に高機能だ。 Ehcacheの本稿執筆時点の最新の安定板は2.0.1となっている。本稿ではこのバージョンをもとにEhcacheの基本的な利用方法を紹介する。また、最近リリースされたEhcache 2.1.0-betaの新機能についても簡単に紹介する。 Ehcacheを使ってみよう Ehcacheを利用するにはクラスパスルートにehcache.xmlという設定ファイルを配置しておく必要がある。ここでは最も
分散メモリー技術
分散メモリー技術とは，数十～数千台のサーバーに搭載される物理メモリーを連携させて，巨大な論理メモリーとして使用する技術である。作り出したメモリーを，データベースのキャッシュ・メモリーとして使用することで，アプリケーションのパフォーマンスが向上する（図1）。 Webアプリケーション分野で広く使われている分散メモリー技術が「memcached」だ。元々はブログ・サービス「LiveJournal」用に開発されたソフトウエアだが，オープンソース化され，ソーシャル・ブックマーク・サービスの「digg」や，ソーシャル・ネットワーク・サービス（SNS）の「mixi」でも使われるようになった。 米GoogleのPaaS（Platform as a Service）である「Google App Engine」にも，memcachedに相当するメモリー・キャッシュ機能が搭載されている。開発者はGoogle A
MogileFSで構築する高速スケーラブルな分散ファイルシステム - builder by ZDNet Japan
本連載「オープンソースソフトウェアでクリエイターを支援するmoonlinx」の第1回「ウェブメディア「moonlinx」を支えるオープンソースソフトウェア」ではmoonlinxの概要およびシステム構成を、第2回の「openSUSEの管理ツール「YaST」で作業を効率化：moonlinxを支えるOSS」では使用OSであるopenSUSEについて簡単に説明しました。 今回は、moonlinxで取り扱うメディアファイル（画像、音楽、動画）の保管方法について説明したいと思います。 分散ファイルシステム「MogileFS」 moonlinxでは、各種メディアファイルの保管に、オープンソースの分散ファイルシステム「MogileFS」を利用しています。 分散ファイルシステムを用いることにより、ファイルシステムを構成するノード群の一部がダウンしても、データを失うことなくシステムとして機能し続け、かつ自動レ
HadoopのSQL対応分散クエリエンジン「Cloudera Impala」。Clouderaがオープンソースで公開
HadoopのSQL対応分散クエリエンジン「Cloudera Impala」。Clouderaがオープンソースで公開 Hadoopのディストリビューションベンダとして知られるClouderaは10月25日、SQLに対応し、データの分析速度はMapReduceよりも何倍も高速だという新しい分散クエリエンジン「Cloudera Impala」（製品名「Cloudera Enterprise RTQ」）をオープンソースで公開しました。 これまでHadoopでは内部でMapReduceと呼ばれる処理が用いられていましたが、ImpalaではMapReduceを使わず、Clouderaが2年かけて開発した独自の分散クエリエンジンを用いて処理を行います。Hiveの上位互換のSQLが利用でき、Hive/MapReduceで数分かかっていた応答時間を数秒に短縮すると説明されています。 グーグルのDremel
RESTfulに使えるドキュメントストア·Terrastore MOONGIFT
TerrastoreはJava製のオープンソース・ソフトウェア。KVS（キーバリューストア）はオンメモリーのものが多い。つまり高速ではあるが、サービスを再起動すると全てなくなってしまうということだ。それが利点でもあるが、活用していく中では物足りなく感じることもあるだろう。 サーバ起動中 そこで使ってみたいのがファイルストア型のKVSだ。有名なものとしてはAmazon S3が知られている。キーを使ってデータにアクセスし、更新したり削除できるシステムだ。そしてTerrastoreはRESTfulにデータアクセスができるKVSまたはドキュメントストアだ。 HTTPによるアクセスなのでJavaに限らず他の言語から（またはターミナルから）扱うことが出来る。データはJSON形式に保持されるようになっている。マスターとサーバによって複数台のスケーラブルな構成がとれるようになっているのが特徴だ。 データは
Java 7 時代の String#split() 事情
Java 7 になって String#split() の実装が変更されたことに今更ながら気付いたので、Pattern#split() や Java 6 との性能の比較をしてみたメモです。 Java 6 以前の文字列分割処理 古くから Java を触っているエンジニアであればみな当然知っていることだと思いますが、 TSV ファイルを Java のプログラムで読み込んで処理をするときなど、特定のデリミタで区切られた文字列を個々の要素に分割するときは String#split() を利用せず、事前にデリミタに対する java.util.regex.Pattern オブジェクトを生成しておき、そのオブジェクトを使い回す形で Pattern#split() を利用した方が処理効率 (処理時間) がよくなります。 これは、 String#split() の実装が実質的に Pattern.compile
Gradle入門 - Qiita
追記1: コメントでの指摘を受け、gvmに関する記述を削除 この記事は、日経ソフトウェア 2013年 06月号 04/24発売 のステマ記事です。 6月号に、@keiji_ariyama(前座部分担当) と 僕(Gradle概要担当) と @sys1yagi(Android対応部分担当) という分担でGradle入門的な記事を書きました。 ですが、僕の目的としてはトップゲート社員への布教を主目的と考えて書いたため、本来要求されている分量を(わざと)大幅にオーバーして書いていました。雑誌に掲載されなかった溢れ分をネットで公開して良いか打診した所、「全文掲載でも良いですよ」という豪気なお許しを頂いたのでここに公開します。この場を借りてお礼申し上げます。 プロの編集さんの手を経て、だいぶわかりやすく噛み砕かれたものが雑誌のほうには掲載されていますので、ここに書いてある内容が難しいなぁ…と思ったら
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