tomcat 的缓存机制

Tomcat 的缓存机制主要体现在两个方面:

  1. 静态文件缓存:Tomcat 会自动缓存静态文件(如 HTML、图片、CSS 和 JavaScript 文件等)以提高性能。
  2. JSP 文件缓存:Tomcat 也会缓存 JSP 文件的编译结果以提高启动速度和减少重新编译的时间。

对于静态文件缓存,Tomcat 提供了一个名为CachingMapper的类,它是Mapper接口的实现,用于处理静态文件的缓存。

对于 JSP 文件缓存,Tomcat 使用了 JSP 编译缓存和预编译机制。默认情况下,Tomcat 会将 JSP 文件编译成 Servlet 并缓存起来,以便重用。

如果你需要清除这些缓存,可以通过以下方式:

  1. 清除 JSP 编译缓存:删除 $CATALINA_HOME/work/Catalina/localhost/<your_app> 目录下的 .class 文件。
  2. 清除静态文件缓存:如果你使用了 Tomcat 的默认 CachingMapper 实现,可以通过重启 Tomcat 来清除缓存。或者,你也可以手动删除 $CATALINA_HOME/work/Catalina/localhost/<your_app>/org/apache/jsp 目录下的文件。

下面是一个简单的例子,演示如何通过编程的方式清除 JSP 编译缓存:




import javax.servlet.ServletContext;
import org.apache.jasper.servlet.JasperServlet;
 
public class CacheCleaner {
    public void clearJspCache(ServletContext context) {
        // 获取 JSP 编译缓存的路径
        String cacheDir = context.getRealPath("/");
        cacheDir += "/org/apache/jsp/";
 
        // 清除缓存
        clearDirectory(cacheDir);
    }
 
    private void clearDirectory(String path) {
        File directory = new File(path);
        if (directory.exists()) {
            File[] files = directory.listFiles();
            for (File file : files) {
                if (file.isFile()) {
                    file.delete();
                }
            }
        }
    }
}

在实际的 Web 应用程序中,你可以通过调用 clearJspCache 方法并传入 ServletContext 实例来清除缓存。

请注意,清除缓存可能会对性能产生短暂影响,因为所有的文件都需要重新编译或加载。因此,只在开发环境或确保低峰时段进行此操作。在生产环境中,通常建议让 Tomcat 管理这些缓存。

none
最后修改于:2024年09月06日 09:32

评论已关闭

推荐阅读

DDPG 模型解析,附Pytorch完整代码
2024年11月24日
DQN 模型解析,附Pytorch完整代码
2024年11月24日
AIGC实战——Transformer模型
2024年12月01日
Socket TCP 和 UDP 编程基础(Python)
2024年11月30日
python , tcp , udp
如何使用 ChatGPT 进行学术润色?你需要这些指令
2024年12月01日
AI
最新 Python 调用 OpenAi 详细教程实现问答、图像合成、图像理解、语音合成、语音识别(详细教程)
2024年11月24日
ChatGPT 和 DALL·E 2 配合生成故事绘本
2024年12月01日
omegaconf,一个超强的 Python 库!
2024年11月24日
【视觉AIGC识别】误差特征、人脸伪造检测、其他类型假图检测
2024年12月01日
[超级详细]如何在深度学习训练模型过程中使用 GPU 加速
2024年11月29日
Python 物理引擎pymunk最完整教程
2024年11月27日
MediaPipe 人体姿态与手指关键点检测教程
2024年11月27日
深入了解 Taipy:Python 打造 Web 应用的全面教程
2024年11月26日
基于Transformer的时间序列预测模型
2024年11月25日
Python在金融大数据分析中的AI应用(股价分析、量化交易)实战
2024年11月25日
AIGC Gradio系列学习教程之Components
2024年12月01日
Python3 `asyncio` — 异步 I/O,事件循环和并发工具
2024年11月30日
llama-factory SFT系列教程:大模型在自定义数据集 LoRA 训练与部署
2024年12月01日
Python 多线程和多进程用法
2024年11月24日
Python socket详解,全网最全教程
2024年11月27日