本篇文章給大家分享的是有關(guān)利用Java如何實(shí)現(xiàn)本地緩存，小編覺(jué)得挺實(shí)用的，因此分享給大家學(xué)習(xí)，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲，話(huà)不多說(shuō)，跟著小編一起來(lái)看看吧。

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使用場(chǎng)景

在 Java 應(yīng)用中，對(duì)于訪(fǎng)問(wèn)頻率高，更新少的數(shù)據(jù)，通常的方案是將這類(lèi)數(shù)據(jù)加入緩存中。相對(duì)從數(shù)據(jù)庫(kù)中讀取來(lái)說(shuō)，讀緩存效率會(huì)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(chǎng)景上，可能不需要去搭建一套復(fù)雜的分布式緩存系統(tǒng)，在單機(jī)環(huán)境下，通常是會(huì)希望使用內(nèi)部的緩存（ LocalCache ）。

實(shí)現(xiàn)

這里提供了兩種 LocalCache 的實(shí)現(xiàn)，一種是基于 ConcurrentHashMap 實(shí)現(xiàn)基本本地緩存，另外一種是基于 LinkedHashMap 實(shí)現(xiàn) LRU 策略的本地緩存。

基于ConcurrentHashMap的實(shí)現(xiàn)

static {
  timer = new Timer();
  map = new ConcurrentHashMap<>();
}

以 ConcurrentHashMap 作為緩存的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)。因?yàn)?ConcurrentHashMap 的線(xiàn)程安全的，所以基于此實(shí)現(xiàn)的 LocalCache 在多線(xiàn)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(duì)本地緩存的效率也是一種提升。通過(guò)調(diào)用 ConcurrentHashMap 對(duì) map 的操作來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)緩存的操作。

私有構(gòu)造函數(shù)

privateLocalCache(){

}

LocalCache 是工具類(lèi)，通過(guò)私有構(gòu)造函數(shù)強(qiáng)化不可實(shí)例化的能力。

緩存清除機(jī)制

/**
 * 清除緩存任務(wù)類(lèi)
 */
 static classCleanWorkerTaskextendsTimerTask{

   private String key;

   publicCleanWorkerTask(String key){
     this.key = key;
   }

   publicvoidrun(){
     LocalCache.remove(key);
   }
 }

清理失效緩存是由 Timer 類(lèi)實(shí)現(xiàn)的。內(nèi)部類(lèi) CleanWorkerTask 繼承于 TimerTask 用戶(hù)清除緩存。每當(dāng)新增一個(gè)元素的時(shí)候，都會(huì)調(diào)用 timer.schedule 加載清除緩存的任務(wù)。

基于LinkedHashMap的實(shí)現(xiàn)

以 LinkedHashMap 作為緩存的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)。主要是通過(guò) LinkedHashMap 的按照訪(fǎng)問(wèn)順序的特性來(lái)實(shí)現(xiàn) LRU 策略。

LRU

LRU 是 Least Recently Used 的縮寫(xiě)，即最近最久未使用。 LRU 緩存將會(huì)利用這個(gè)算法來(lái)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(lái)實(shí)現(xiàn)基于 LRU 策略的 map 。通過(guò)調(diào)用父類(lèi) LinkedHashMap 的構(gòu)造函數(shù)來(lái)實(shí)例化 map 。參數(shù) accessOrder 設(shè)置為 true 保證其可以實(shí)現(xiàn) LRU 策略。

static classLRUMapextendsLinkedHashMap{

    ... // 省略部分代碼
    
    publicLRUMap(intinitialCapacity,floatloadFactor){
      super(initialCapacity, loadFactor, true);
    }

    ... // 省略部分代碼
    
    /**
     * 重寫(xiě)LinkedHashMap中removeEldestEntry方法;
     * 新增元素的時(shí)候,會(huì)判斷當(dāng)前map大小是否超過(guò)DEFAULT_MAX_CAPACITY,超過(guò)則移除map中最老的節(jié)點(diǎn);
     *
     * @param eldest
     * @return
     */
    protectedbooleanremoveEldestEntry(Map.Entry eldest){
      return size() > DEFAULT_MAX_CAPACITY;
    }

  }

線(xiàn)程安全

/**
 * 讀寫(xiě)鎖
 */
private final ReadWriteLock readWriteLock = new ReentrantReadWriteLock();

private final Lock rLock = readWriteLock.readLock();

private final Lock wLock = readWriteLock.writeLock();

LinkedHashMap 并不是線(xiàn)程安全，如果不加控制的在多線(xiàn)程環(huán)境下使用的話(huà)，會(huì)有問(wèn)題。所以在 LRUMap 中引入了 ReentrantReadWriteLock 讀寫(xiě)鎖，來(lái)控制并發(fā)問(wèn)題。

緩存淘汰機(jī)制

protectedbooleanremoveEldestEntry(Map.Entry eldest){
  return size() > DEFAULT_MAX_CAPACITY;
}

此處重寫(xiě) LinkedHashMap 中 removeEldestEntry 方法， 當(dāng)緩存新增元素的時(shí)候,會(huì)判斷當(dāng)前 map 大小是否超過(guò) DEFAULT_MAX_CAPACITY ,超過(guò)則移除map中最老的節(jié)點(diǎn)。

緩存清除機(jī)制

緩存清除機(jī)制與 ConcurrentHashMap 的實(shí)現(xiàn)一致，均是通過(guò) timer 實(shí)現(xiàn)。

以上就是利用Java如何實(shí)現(xiàn)本地緩存，小編相信有部分知識(shí)點(diǎn)可能是我們?nèi)粘９ぷ鲿?huì)見(jiàn)到或用到的。希望你能通過(guò)這篇文章學(xué)到更多知識(shí)。更多詳情敬請(qǐng)關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。