Java本地缓存的实现代码

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 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。

源码地址： github 

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。