内容简介：Java本地缓存的实现
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来说，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
）。
实现
这里提供了两种 LocalCache
的实现，一种是基于 ConcurrentHashMap
实现基本本地缓存，另外一种是基于 LinkedHashMap
实现 LRU
策略的本地缓存。
基于ConcurrentHashMap的实现
static {
timer = new Timer();
map = new ConcurrentHashMap<>();
}
以 ConcurrentHashMap
作为缓存的存储结构。因为 ConcurrentHashMap
的线程安全的，所以基于此实现的 LocalCache
在多线程并发环境的操作是安全的。在 JDK1.8
中， ConcurrentHashMap
是支持完全并发读，这对本地缓存的效率也是一种提升。通过调用 ConcurrentHashMap
对 map
的操作来实现对缓存的操作。
私有构造函数
privateLocalCache(){
}
LocalCache
是 工具 类，通过私有构造函数强化不可实例化的能力。
缓存清除机制
/** * 清除缓存任务类 */ static classCleanWorkerTaskextendsTimerTask{ private String key; publicCleanWorkerTask(String key){ this.key = key; } publicvoidrun(){ LocalCache.remove(key); } }
清理失效缓存是由 Timer
类实现的。内部类 CleanWorkerTask
继承于 TimerTask
用户清除缓存。每当新增一个元素的时候，都会调用 timer.schedule
加载清除缓存的任务。
基于LinkedHashMap的实现
以 LinkedHashMap
作为缓存的存储结构。主要是通过 LinkedHashMap
的按照访问顺序的特性来实现 LRU
策略。
LRU
LRU
是 Least Recently Used
的缩写，即最近最久未使用。 LRU
缓存将会利用这个算法来淘汰缓存中老的数据元素，从而优化内存空间。
基于LRU策略的map
这里利用 LinkedHashMap
来实现基于 LRU
策略的 map
。通过调用父类 LinkedHashMap
的构造函数来实例化 map
。参数 accessOrder
设置为 true
保证其可以实现 LRU
策略。
static classLRUMap<K,V>extendsLinkedHashMap<K,V>{ ... // 省略部分代码 publicLRUMap(intinitialCapacity,floatloadFactor){ super(initialCapacity, loadFactor, true); } ... // 省略部分代码 /** * 重写LinkedHashMap中removeEldestEntry方法; * 新增元素的时候,会判断当前map大小是否超过DEFAULT_MAX_CAPACITY,超过则移除map中最老的节点; * * @param eldest * @return */ protectedbooleanremoveEldestEntry(Map.Entry<K, V> eldest){ return size() > DEFAULT_MAX_CAPACITY; } }
线程安全
/** * 读写锁 */ private final ReadWriteLock readWriteLock = new ReentrantReadWriteLock(); private final Lock rLock = readWriteLock.readLock(); private final Lock wLock = readWriteLock.writeLock();
LinkedHashMap
并不是线程安全，如果不加控制的在多线程环境下使用的话，会有问题。所以在 LRUMap
中引入了 ReentrantReadWriteLock
读写锁，来控制并发问题。
缓存淘汰机制
protectedbooleanremoveEldestEntry(Map.Entry<K, V> eldest){ return size() > DEFAULT_MAX_CAPACITY; }
此处重写 LinkedHashMap
中 removeEldestEntry
方法， 当缓存新增元素的时候,会判断当前 map
大小是否超过 DEFAULT_MAX_CAPACITY
,超过则移除map中最老的节点。
缓存清除机制
缓存清除机制与 ConcurrentHashMap
的实现一致，均是通过 timer
实现。
以上就是本文的全部内容，希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助，也希望大家多多支持 码农网
猜你喜欢:
本站部分资源来源于网络，本站转载出于传递更多信息之目的，版权归原作者或者来源机构所有，如转载稿涉及版权问题，请联系我们。
