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使用場景
在Java應(yīng)用中,對于訪問頻率高,更新少的數(shù)據(jù),通常的方案是將這類數(shù)據(jù)加入緩存中。相對從數(shù)據(jù)庫中讀取來說,讀緩存效率會有很大提升。
在集群環(huán)境下,常用的分布式緩存有Redis
、Memcached
等。但在某些業(yè)務(wù)場景上,可能不需要去搭建一套復雜的分布式緩存系統(tǒng),在單機環(huán)境下,通常是會希望使用內(nèi)部的緩存(LocalCache
)。
實現(xiàn)
這里提供了兩種LocalCache
的實現(xiàn),一種是基于ConcurrentHashMap
實現(xiàn)基本本地緩存,另外一種是基于LinkedHashMap
實現(xiàn)LRU
策略的本地緩存。
基于ConcurrentHashMap的實現(xiàn)
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static { timer = new Timer(); map = new ConcurrentHashMap<>(); } |
以ConcurrentHashMap
作為緩存的存儲結(jié)構(gòu)。因為ConcurrentHashMap
的線程安全的,所以基于此實現(xiàn)的LocalCache
在多線程并發(fā)環(huán)境的操作是安全的。在JDK1.8
中,ConcurrentHashMap
是支持完全并發(fā)讀,這對本地緩存的效率也是一種提升。通過調(diào)用ConcurrentHashMap
對map
的操作來實現(xiàn)對緩存的操作。
私有構(gòu)造函數(shù)
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private LocalCache() { } |
LocalCache
是工具類,通過私有構(gòu)造函數(shù)強化不可實例化的能力。
緩存清除機制
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/** * 清除緩存任務(wù)類 */ static class CleanWorkerTask extends TimerTask { private String key; public CleanWorkerTask(String key) { this .key = key; } public void run() { LocalCache.remove(key); } } |
清理失效緩存是由Timer
類實現(xiàn)的。內(nèi)部類CleanWorkerTask
繼承于TimerTask
用戶清除緩存。每當新增一個元素的時候,都會調(diào)用timer.schedule
加載清除緩存的任務(wù)。
基于LinkedHashMap的實現(xiàn)
以LinkedHashMap
作為緩存的存儲結(jié)構(gòu)。主要是通過LinkedHashMap
的按照訪問順序的特性來實現(xiàn)LRU
策略。
LRU
LRU
是Least Recently Used
的縮寫,即最近最久未使用。LRU
緩存將會利用這個算法來淘汰緩存中老的數(shù)據(jù)元素,從而優(yōu)化內(nèi)存空間。
基于LRU策略的map
這里利用LinkedHashMap
來實現(xiàn)基于LRU
策略的map
。通過調(diào)用父類LinkedHashMap
的構(gòu)造函數(shù)來實例化map
。參數(shù)accessOrder
設(shè)置為true
保證其可以實現(xiàn)LRU
策略。
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static class LRUMap<K, V> extends LinkedHashMap<K, V> { ... // 省略部分代碼 public LRUMap( int initialCapacity, float loadFactor) { super (initialCapacity, loadFactor, true ); } ... // 省略部分代碼 /** * 重寫LinkedHashMap中removeEldestEntry方法; * 新增元素的時候,會判斷當前map大小是否超過DEFAULT_MAX_CAPACITY,超過則移除map中最老的節(jié)點; * * @param eldest * @return */ protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K, V> eldest) { return size() > DEFAULT_MAX_CAPACITY; } } |
線程安全
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/** * 讀寫鎖 */ private final ReadWriteLock readWriteLock = new ReentrantReadWriteLock(); private final Lock rLock = readWriteLock.readLock(); private final Lock wLock = readWriteLock.writeLock(); |
LinkedHashMap
并不是線程安全,如果不加控制的在多線程環(huán)境下使用的話,會有問題。所以在LRUMap
中引入了ReentrantReadWriteLock
讀寫鎖,來控制并發(fā)問題。
緩存淘汰機制
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protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K, V> eldest) { return size() > DEFAULT_MAX_CAPACITY; } |
此處重寫LinkedHashMap
中removeEldestEntry
方法, 當緩存新增元素的時候,會判斷當前map大小是否超過DEFAULT_MAX_CAPACITY
,超過則移除map中最老的節(jié)點。
緩存清除機制
緩存清除機制與ConcurrentHashMap
的實現(xiàn)一致,均是通過timer
實現(xiàn)。
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