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Java LocalCache 本地缓存的实现实例

程序员文章站 2024-02-25 17:39:51
源码地址: github 使用场景 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来说,读缓存效率会有很大提升。...

源码地址: github

使用场景

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redismemcached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<>();
  }

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concurrenthashmapmap的操作来实现对缓存的操作。

私有构造函数

  private localcache() {

  }

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 class cleanworkertask extends timertask {

    private string key;

    public cleanworkertask(string key) {
      this.key = key;
    }

    public void run() {
      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

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

lruleast 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 class lrumap<k, v> extends linkedhashmap<k, v> {

    ... // 省略部分代码

    public lrumap(int initialcapacity, float loadfactor) {
      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
     */
    protected boolean removeeldestentry(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

 protected boolean removeeldestentry(map.entry<k, v> eldest) {
      return size() > default_max_capacity;
    }

此处重写linkedhashmapremoveeldestentry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,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。