Java内存缓存-通过Map定制简单缓存
缓存
在程序中,缓存是一个高速数据存储层,其中存储了数据子集,且通常是短暂性存储,这样日后再次请求此数据时,速度要比访问数据的主存储位置快。通过缓存,可以高效地重用之前检索或计算的数据。
为什么要用缓存
场景
在Java应用中,对于访问频率高,更新少的数据,通常的方案是将这类数据加入缓存中,相对从数据库中读取,读缓存效率会有很大提升。
在集群环境下,常用的分布式缓存有Redis、Memcached等。但在某些业务场景上,可能不需要去搭建一套复杂的分布式缓存系统,在单机环境下,通常是会希望使用内部的缓存(LocalCache)。
方案
- 基于JSR107规范自研
- 基于ConcurrentHashMap实现数据缓存
JSR107规范目标
- 为应用程序提供缓存Java对象的功能。
- 定义了一套通用的缓存概念和工具。
- 最小化开发人员使用缓存的学习成本。
- 最大化应用程序在使用不同缓存实现之间的可移植性。
- 支持进程内和分布式的缓存实现。
JSR107规范核心概念
- Java Caching定义了5个核心接口,分别是CachingProvider, CacheManager, Cache, Entry 和 Expiry。
- CachingProvider定义了创建、配置、获取、管理和控制多个CacheManager。一个应用可以在运行期访问多个CachingProvider。
- CacheManager定义了创建、配置、获取、管理和控制多个唯一命名的Cache,这些Cache存在于- CacheManager的上下文中。一个CacheManager仅被一个CachingProvider所拥有。
- Cache是一个类似Map的数据结构并临时存储以Key为索引的值。一个Cache仅被一个CacheManager所拥有。
- Entry是一个存储在Cache中的key-value对。
- 每一个存储在Cache中的条目有一个定义的有效期,即Expiry Duration。
一旦超过这个时间,条目为过期的状态。一旦过期,条目将不可访问、更新和删除。缓存有效期可以通过ExpiryPolicy设置。
小例子
使用Map来实现一个简单的缓存功能
MapCacheDemo.java
package me.xueyao.cache.java; import java.lang.ref.SoftReference; import java.util.Optional; import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap; /** * @author simon * 用map实现一个简单的缓存功能 */ public class MapCacheDemo { /** * 使用 ConcurrentHashMap,线程安全的要求。 * 我使用SoftReference <Object> 作为映射值,因为软引用可以保证在抛出OutOfMemory之前,如果缺少内存,将删除引用的对象。 * 在构造函数中,我创建了一个守护程序线程,每5秒扫描一次并清理过期的对象。 */ private static final int CLEAN_UP_PERIOD_IN_SEC = 5; private final ConcurrentHashMap<String, SoftReference<CacheObject>> cache = new ConcurrentHashMap<>(); public MapCacheDemo() { Thread cleanerThread = new Thread(() -> { while (!Thread.currentThread().isInterrupted()) { try { Thread.sleep(CLEAN_UP_PERIOD_IN_SEC * 1000); cache.entrySet().removeIf(entry -> Optional.ofNullable(entry.getValue()) .map(SoftReference::get) .map(CacheObject::isExpired) .orElse(false)); } catch (InterruptedException e) { Thread.currentThread().interrupt(); } } }); cleanerThread.setDaemon(true); cleanerThread.start(); } public void add(String key, Object value, long periodInMillis) { if (key == null) { return; } if (value == null) { cache.remove(key); } else { long expiryTime = System.currentTimeMillis() + periodInMillis; cache.put(key, new SoftReference<>(new CacheObject(value, expiryTime))); } } public void remove(String key) { cache.remove(key); } public Object get(String key) { return Optional.ofNullable(cache.get(key)).map(SoftReference::get).filter(cacheObject -> !cacheObject.isExpired()).map(CacheObject::getValue).orElse(null); } public void clear() { cache.clear(); } public long size() { return cache.entrySet().stream().filter(entry -> Optional.ofNullable(entry.getValue()).map(SoftReference::get).map(cacheObject -> !cacheObject.isExpired()).orElse(false)).count(); } /** * 缓存对象value */ private static class CacheObject { private Object value; private long expiryTime; private CacheObject(Object value, long expiryTime) { this.value = value; this.expiryTime = expiryTime; } boolean isExpired() { return System.currentTimeMillis() > expiryTime; } public Object getValue() { return value; } public void setValue(Object value) { this.value = value; } } }
代码测试类MapCacheDemoTests.java
package me.xueyao.cache.java; public class MapCacheDemoTests { public static void main(String[] args) throws InterruptedException { MapCacheDemo mapCacheDemo = new MapCacheDemo(); mapCacheDemo.add("uid_10001", "{1}", 5 * 1000); mapCacheDemo.add("uid_10002", "{2}", 5 * 1000); mapCacheDemo.add("uid_10003", "{3}", 5 * 1000); System.out.println("从缓存中取出值:" + mapCacheDemo.get("uid_10001")); Thread.sleep(5000L); System.out.println("5秒钟过后"); System.out.println("从缓存中取出值:" + mapCacheDemo.get("uid_10001")); // 5秒后数据自动清除了~ } }
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