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~
}
}
