Java LocalCache 本地缓存的实现实例

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使用场景

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

）。

实现

这里提供了两种

LocalCache

的实现，一种是基于

ConcurrentHashMap

实现基本本地缓存，另外一种是基于

LinkedHashMap

实现

LRU

策略的本地缓存。

基于ConcurrentHashMap的实现

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

以

ConcurrentHashMap

作为缓存的存储结构。因为

ConcurrentHashMap

的线程安全的，所以基于此实现的

LocalCache

在多线程并发环境的操作是安全的。在

JDK1.8

中，

ConcurrentHashMap

是支持完全并发读，这对本地缓存的效率也是一种提升。通过调用

ConcurrentHashMap

对

map

的操作来实现对缓存的操作。

私有构造函数

private LocalCache() {
}

LocalCache

是工具类，通过私有构造函数强化不可实例化的能力。

缓存清除机制

/**
* 清除缓存任务类
*/
static class CleanWorkerTask extends TimerTask {
private String key;
public CleanWorkerTask(String key) {
this.key = key;
}
public void run() {
LocalCache.remove(key);
}
}

清理失效缓存是由

Timer

类实现的。内部类

CleanWorkerTask

继承于

TimerTask

用户清除缓存。每当新增一个元素的时候，都会调用

timer.schedule

加载清除缓存的任务。

基于LinkedHashMap的实现

以

LinkedHashMap

作为缓存的存储结构。主要是通过

LinkedHashMap

的按照访问顺序的特性来实现

LRU

策略。

LRU

LRU

是

Least Recently Used

的缩写，即最近最久未使用。

LRU

缓存将会利用这个算法来淘汰缓存中老的数据元素，从而优化内存空间。

基于LRU策略的map

这里利用

LinkedHashMap

来实现基于

LRU

策略的

map

。通过调用父类

LinkedHashMap

的构造函数来实例化

map

。参数

accessOrder

设置为

true

保证其可以实现

LRU

策略。

static class LRUMap<K, V> extends LinkedHashMap<K, V> {
... // 省略部分代码
public LRUMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
super(initialCapacity, loadFactor, true);
}
... // 省略部分代码
/**
* 重写LinkedHashMap中removeEldestEntry方法;
* 新增元素的时候,会判断当前map大小是否超过DEFAULT_MAX_CAPACITY,超过则移除map中最老的节点;
*
* @param eldest
* @return
*/protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K, V> eldest) {
return size() > DEFAULT_MAX_CAPACITY;
}
}

线程安全

/**
* 读写锁
*/
private final ReadWriteLock readWriteLock = new ReentrantReadWriteLock();
private final Lock rLock = readWriteLock.readLock();
private final Lock wLock = readWriteLock.writeLock();

LinkedHashMap

并不是线程安全，如果不加控制的在多线程环境下使用的话，会有问题。所以在

LRUMap

中引入了

ReentrantReadWriteLock

读写锁，来控制并发问题。

缓存淘汰机制

protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K, V> eldest) {
return size() > DEFAULT_MAX_CAPACITY;
}

此处重写

LinkedHashMap

中

removeEldestEntry

方法， 当缓存新增元素的时候,会判断当前map大小是否超过

DEFAULT_MAX_CAPACITY

,超过则移除map中最老的节点。

缓存清除机制

缓存清除机制与

ConcurrentHashMap

的实现一致，均是通过

timer

实现。

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持脚本之家。

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