緩存
在程序中,緩存是一個高速數據存儲層,其中存儲了數據子集,且通常是短暫性存儲,這樣日后再次請求此數據時,速度要比訪問數據的主存儲位置快。通過緩存,可以高效地重用之前檢索或計算的數據。
為什么要用緩存
場景
在Java應用中,對於訪問頻率高,更新少的數據,通常的方案是將這類數據加入緩存中,相對從數據庫中讀取,讀緩存效率會有很大提升。
在集群環境下,常用的分布式緩存有Redis、Memcached等。但在某些業務場景上,可能不需要去搭建一套復雜的分布式緩存系統,在單機環境下,通常是會希望使用內部的緩存(LocalCache)。
方案
- 基於JSR107規范自研
- 基於ConcurrentHashMap實現數據緩存
JSR107規范目標
- 為應用程序提供緩存Java對象的功能。
- 定義了一套通用的緩存概念和工具。
- 最小化開發人員使用緩存的學習成本。
- 最大化應用程序在使用不同緩存實現之間的可移植性。
- 支持進程內和分布式的緩存實現。
JSR107規范核心概念
- Java Caching定義了5個核心接口,分別是CachingProvider, CacheManager, Cache, Entry 和 Expiry。
- CachingProvider定義了創建、配置、獲取、管理和控制多個CacheManager。一個應用可以在運行期訪問多個CachingProvider。
- CacheManager定義了創建、配置、獲取、管理和控制多個唯一命名的Cache,這些Cache存在於- CacheManager的上下文中。一個CacheManager僅被一個CachingProvider所擁有。
- Cache是一個類似Map的數據結構並臨時存儲以Key為索引的值。一個Cache僅被一個CacheManager所擁有。
- Entry是一個存儲在Cache中的key-value對。
- 每一個存儲在Cache中的條目有一個定義的有效期,即Expiry Duration。
一旦超過這個時間,條目為過期的狀態。一旦過期,條目將不可訪問、更新和刪除。緩存有效期可以通過ExpiryPolicy設置。
小例子
使用Map來實現一個簡單的緩存功能
MapCacheDemo.java
package me.xueyao.cache.java;
import java.lang.ref.SoftReference;
import java.util.Optional;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
/**
* @author simon
* 用map實現一個簡單的緩存功能
*/
public class MapCacheDemo {
/**
* 使用 ConcurrentHashMap,線程安全的要求。
* 我使用SoftReference <Object> 作為映射值,因為軟引用可以保證在拋出OutOfMemory之前,如果缺少內存,將刪除引用的對象。
* 在構造函數中,我創建了一個守護程序線程,每5秒掃描一次並清理過期的對象。
*/
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) {
Thread.currentThread().interrupt();
}
}
});
cleanerThread.setDaemon(true);
cleanerThread.start();
}
public void add(String key, Object value, long periodInMillis) {
if (key == null) {
return;
}
if (value == null) {
cache.remove(key);
} else {
long expiryTime = System.currentTimeMillis() + periodInMillis;
cache.put(key, new SoftReference<>(new CacheObject(value, expiryTime)));
}
}
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();
}
/**
* 緩存對象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;
}
}
}
代碼測試類MapCacheDemoTests.java
package me.xueyao.cache.java;
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("從緩存中取出值:" + mapCacheDemo.get("uid_10001"));
Thread.sleep(5000L);
System.out.println("5秒鍾過后");
System.out.println("從緩存中取出值:" + mapCacheDemo.get("uid_10001"));
// 5秒后數據自動清除了~
}
}