Java内存缓存-通过Map定制简单缓存

缓存

在程序中,缓存是一个高速数据存储层,其中存储了数据子集,且通常是短暂性存储,这样日后再次请求此数据时,速度要比访问数据的主存储位置快。通过缓存,可以高效地重用之前检索或计算的数据。

为什么要用缓存

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,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)。

方案

  • 基于JSR107规范自研
  • 基于ConcurrentHashMap实现数据缓存

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。

JSR107规范核心概念

  • 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。

小例子

使用Map来实现一个简单的缓存功能

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实现一个简单的缓存功能
 */
public class MapCacheDemo {

    /**
     * 使用  ConcurrentHashMap,线程安全的要求。
     * 我使用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) {
                    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();
    }

    /**
     * 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;
        }
    }
}

代码测试类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("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~
    }
}

原文地址:https://www.cnblogs.com/loveyous/p/11399225.html

时间: 2024-10-20 21:55:10

Java内存缓存-通过Map定制简单缓存的相关文章

再有人问你Java内存模型是什么,就把这篇文章发给他。

前几天,发了一篇文章,介绍了一下JVM内存结构.Java内存模型以及Java对象模型之间的区别.有很多小伙伴反馈希望可以深入的讲解下每个知识点.Java内存模型,是这三个知识点当中最晦涩难懂的一个,而且涉及到很多背景知识和相关知识. 网上有很多关于Java内存模型的文章,在<深入理解Java虚拟机>和<Java并发编程的艺术>等书中也都有关于这个知识点的介绍.但是,很多人读完之后还是搞不清楚,甚至有的人说自己更懵了.本文,就来整体的介绍一下Java内存模型,目的很简单,让你读完本文

50行代码实现缓存,JAVA内存模型原理

遇见这样的高人怎么办??下面是一个简单缓存的实现,相当牛叉!自己看吧,只有50行代码. 摘自:http://www.oschina.net/code/snippet_55577_3887 import java.util.Map; import java.util.WeakHashMap; import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap; import java.util.concurrent.locks.Lock; import java.util.

写了一个Java的简单缓存模型

缓存操作接口 /** * 缓存操作接口 * * @author xiudong * * @param <T> */ public interface Cache<T> { /** * 刷新缓存数据 * * @param key 缓存key * @param target 新数据 */ void refresh(String key, T target); /** * 获取缓存 * * @param key 缓存key * @return 缓存数据 */ T getCache(Str

Java内存缓存工具实现 - Guava LoadingCache

一.Guava介绍 Guava是Google guava中的一个内存缓存模块,用于将数据缓存到JVM内存中.实际项目开发中经常将一些公共或者常用的数据缓存起来方便快速访问. Guava Cache是单个应用运行时的本地缓存.它不把数据存放到文件或外部服务器.如果不符合需求,可以选择Memcached.Redis等工具. 二.代码示例 1. POM引入 <dependency> <groupId>com.google.guava</groupId> <artifac

从硬件缓存模型到Java内存模型原理浅析

参考Google的这个问题what is a store buffer?一.硬件方面的问题1.背景在现代系统的CPU中,所有的内存访问都是通过层层缓存进行的.CPU的读/写(以及指令)单元正常情况下甚至都不能直接与内存进行访问,这是物理结构决定的.CPU和缓存进行通信,而缓存才能与内存进行通信.处理器保证从系统内存中读取或者写入一个字节是原子的,但是复杂的内存操作处理器是不能保证其原子性的,比如跨总线操作.跨多个缓存行和跨页表的访问.但是处理器提供了总线锁定和缓存锁定两个机制来保证复杂内存操作的

Java内存缓存-通过Google Guava创建缓存

谷歌Guava缓存 Guava介绍 Guava是Google guava中的一个内存缓存模块,用于将数据缓存到JVM内存中.实际项目开发中经常将一些公共或者常用的数据缓存起来方便快速访问. Guava Cache是单个应用运行时的本地缓存.它不把数据存放到文件或外部服务器.如果不符合需求,可以选择Memcached.Redis等工具. 小案例 pom.xml添加guava依赖 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>

请用Java设计一个Least Recently Used (LRU) 缓存

LRU介绍:LRU是Least Recently Used的缩写,即最少使用页面置换算法,是为虚拟页式存储管理服务的, 思路介绍: 可以使用两个标准的数据结构来实现,Map和Queue.因为需要支持多线程,需要使用实现了java.utili.concurrent.*的Map和Queue. 主要思路是使用一个Queue来维护FIFO和Map来对数据进行排序,当向缓存添加新的元素时,共有以下三种可能 1. 如果该元素已经在Cache中存在(Map),我们会从queue中删除改元素并将其添加到queu

java 自定义 LRU(最近最少使用)策略 实现 缓存机制

1. java提供了一个简单的方式实现LRU:  LinkedHashMap   2. 自定义实现 LRU至少需要两个主要操作: 添加(add)和搜索(search) public class LRUCache { private Map<String, CacheEntry> map; private CacheEntry head , tail; private int maxSize; public LRUCache(int maxSize){ if(maxSize < 1){ t

最简单的 Java内存模型 讲解

本博客系列是学习并发编程过程中的记录总结.由于文章比较多,写的时间也比较散,所以我整理了个目录贴(传送门),方便查阅. 并发编程系列博客传送门 前言 在网上看了很多文章,也看了好几本书中关于JMM的介绍,我发现JMM确实是Java中比较难以理解的概念.网上很多文章中关于JMM的介绍要么是照搬了一些书上的内容,要么就干脆介绍的就是错的.本文试着用比较简洁的语言介绍清楚JMM到底是什么,解决了Java编程中的哪些问题.不求深入,但求让读者看地清楚,看完之后能对JMM有个比较直观的认识. 本文是笔者在