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=newTimer(); map=newConcurrentHashMap<>(); }
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 */ staticclassCleanWorkerTaskextendsTimerTask{ privateStringkey; publicCleanWorkerTask(Stringkey){ 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LeastRecentlyUsed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。
staticclassLRUMapextendsLinkedHashMap { ...//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; * *@parameldest *@return */ protectedbooleanremoveEldestEntry(Map.Entry eldest){ returnsize()>DEFAULT_MAX_CAPACITY; } }
线程安全
/** *读写锁 */ privatefinalReadWriteLockreadWriteLock=newReentrantReadWriteLock(); privatefinalLockrLock=readWriteLock.readLock(); privatefinalLockwLock=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.Entryeldest){ returnsize()>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
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