1. 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)。
2. 方案
- 基于 JSR107 规范自研。
- 基于 ConcurrentHashMap 实现数据缓存。
3. 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。
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间访问多个 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。
4. 使用 Map 实现一个简单缓存
package com.study.cache.java;
import java.lang.ref.SoftReference;
import java.util.Optional;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
/**
* 使用 Map 实现一个简单的缓存功能
* @author 华夏紫穹
*/
public class MapCacheDemo {
// 使用 ConcurrentHashMap,线程安全的要求。
// 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) {
e.printStackTrace();
}
}
});
cleanerThread.setDaemon(true);
cleanerThread.start();
}
public void add(String key, Object value, long periodInMillis) {
if (key == null) { return; }
if (value == null) { cache.remove(key); }
long expireTime = System.currentTimeMillis() + periodInMillis;
cache.put(key, new SoftReference<>(new CacheObject(value, expireTime)));
}
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;
}
}
}
package com.study.cache.java;
/**
* MapCache 测试类
* @author 华夏紫穹
*/
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
}
}
来源:oschina
链接:https://my.oschina.net/shadowolf/blog/4517322