Java实现本地缓存的几种方式
·
一、概念
引入缓存，主要用于实现系统的高性能，高并发。将数据库查询出来的数据放入缓存服务中，因为缓存是存储在内存中的，内存的读写性能远超磁盘的读写性能，所以访问的速度非常快。但是电脑重启后，内存中的数据会全部清除，而磁盘中的数据虽然读写性能很差，但是数据不会丢失。
二、手写本地缓存
首先创建一个缓存实体类
package com.example.vuespringboot.bean;
import lombok.Data;
/**
* @author qx
* @date 2023/7/27
* @des 自定义缓存实体类
*/
@Data
public class MyCache {
/**
* 键
*/
private String key;
/**
* 值
*/
private Object value;
/**
* 过期时间
*/
private Long expireTime;
}
接着我们编写一个缓存操作的工具类
package com.example.vuespringboot.util;
import com.example.vuespringboot.bean.MyCache;
import java.time.Duration;
import java.util.Iterator;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.ScheduledExecutorService;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
/**
* @author qx
* @date 2023/7/27
* @des 自定义本地缓存工具类
*/
public class CacheUtil {
/**
* 缓存数据Map
*/
private static final Map<String, MyCache> CACHE_MAP = new ConcurrentHashMap<>();
/**
* 定时器线程池，用于清除过期缓存
*/
private static final ScheduledExecutorService executorService = Executors.newSingleThreadScheduledExecutor();
static {
// 注册一个定时线程任务，服务启动1秒之后，每隔500毫秒执行一次
// 定时清理过期缓存
executorService.scheduleAtFixedRate(CacheUtil::clearCache, 1000, 500, TimeUnit.MILLISECONDS);
}
/**
* 添加缓存
*
* @param key 缓存键
* @param value 缓存值
* @param expire 过期时间，单位秒
*/
public static void put(String key, Object value, long expire) {
MyCache myCache = new MyCache();
myCache.setKey(key);
myCache.setValue(value);
if (expire > 0) {
long expireTime = System.currentTimeMillis() + Duration.ofSeconds(expire).toMillis();
myCache.setExpireTime(expireTime);
}
CACHE_MAP.put(key, myCache);
}
/**
* 获取缓存
*
* @param key 缓存键
* @return 缓存数据
*/
public static Object get(String key) {
if (CACHE_MAP.containsKey(key)) {
return CACHE_MAP.get(key).getValue();
}
return null;
}
/**
* 移除缓存
*
* @param key 缓存键
*/
public static void remove(String key) {
CACHE_MAP.remove(key);
}
/**
* 清理过期的缓存数据
*/
private static void clearCache() {
if (CACHE_MAP.size() <= 0) {
return;
}
// 判断是否过期 过期就从缓存Map删除这个元素
CACHE_MAP.entrySet().removeIf(entry -> entry.getValue().getExpireTime() != null && entry.getValue().getExpireTime() > System.currentTimeMillis());
}
}
最后，我们来测试一下缓存服务
package com.example.vuespringboot;
import com.example.vuespringboot.util.CacheUtil;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
@SpringBootTest
class VueSpringBootApplicationTests {
@Test
void contextLoads() throws InterruptedException {
// 写入缓存数据 2秒后过期
CacheUtil.put("name", "qx", 2);
Object value1 = CacheUtil.get("name");
System.out.println("第一次查询结果：" + value1);
// 停顿3秒
TimeUnit.SECONDS.sleep(3);
Object value2 = CacheUtil.get("name");
System.out.println("第二次查询结果：" + value2);
}
}
启动测试，我们从控制台的返回看到输出结果和我们的预期一致!
第一次查询结果：qx
第二次查询结果：null实现思路其实很简单，采用ConcurrentHashMap作为缓存数据存储服务，然后开启一个定时调度，每隔500毫秒检查一下过期的缓存数据，然后清除掉！
三、基于Guava Cache实现本地缓存
相比自己编写的缓存服务，Guava Cache 要强大的多，支持很多特性如下：
-
支持最大容量限制
-
支持两种过期删除策略（插入时间和读取时间）
-
支持简单的统计功能
-
基于 LRU 算法实现
1.添加gugva的依赖
<!--guava-->
<dependency>
<groupId>com.google.guava</groupId>
<artifactId>guava</artifactId>
<version>31.1-jre</version>
</dependency>2.测试
@Test
void testGuava() throws ExecutionException, InterruptedException {
// 创建一个缓存实例
Cache<String, String> cache = CacheBuilder.newBuilder()
// 初始容量
.initialCapacity(5)
// 最大缓存数，超出淘汰
.maximumSize(10)
// 过期时间 设置写入3秒后过期
.expireAfterWrite(3, TimeUnit.SECONDS)
.build();
// 写入缓存数据
cache.put("name", "qq");
// 读取缓存数据
String value1 = cache.get("name", () -> "key过期");
System.out.println("第一次查询结果：" + value1);
// 停顿4秒
TimeUnit.SECONDS.sleep(4);
// 读取缓存数据
String value2 = cache.get("name", () -> "key过期");
System.out.println("第二次查询结果：" + value2);
}启动测试，我们从控制台的返回看到输出结果和我们的预期一致!
第一次查询结果：qq
第二次查询结果：key过期四、基于 Caffeine 实现本地缓存
Caffeine 是基于 java8 实现的新一代缓存工具，缓存性能接近理论最优，可以看作是 Guava Cache 的增强版，功能上两者类似，不同的是 Caffeine 采用了一种结合 LRU、LFU 优点的算法：W-TinyLFU，在性能上有明显的优越性。
1.引入Caffeine
<!--caffeine-->
<dependency>
<groupId>com.github.ben-manes.caffeine</groupId>
<artifactId>caffeine</artifactId>
<version>2.9.3</version>
</dependency>2.测试
@Test
void testCaffeine() throws InterruptedException {
// 创建一个缓存实例
Cache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder()
// 初始容量
.initialCapacity(5)
// 最大缓存数，超出淘汰
.maximumSize(10)
// 设置缓存写入间隔多久过期
.expireAfterWrite(3, TimeUnit.SECONDS)
// 设置缓存最后访问后间隔多久淘汰，实际很少用到
.build();
// 写入缓存数据
cache.put("userName", "张三");
// 读取缓存数据
String value1 = cache.get("userName", (key) -> {
// 如果key不存在，会执行回调方法
return "key已过期";
});
System.out.println("第一次查询结果：" + value1);
// 停顿4秒
Thread.sleep(4000);
// 读取缓存数据
String value2 = cache.get("userName", (key) -> {
// 如果key不存在，会执行回调方法
return "key已过期";
});
System.out.println("第二次查询结果：" + value2);
}输出结果:
第一次查询结果：张三
第二次查询结果：key已过期五、基于 Encache 实现本地缓存
1.引入ehcache依赖
<!--ehcache-->
<dependency>
<groupId>org.ehcache</groupId>
<artifactId>ehcache</artifactId>
<version>3.9.7</version>
</dependency>2.自定义过期策略实现
package com.example.vuespringboot.util;
import org.ehcache.expiry.ExpiryPolicy;
import java.time.Duration;
import java.util.Map;
import java.util.Optional;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
import java.util.function.Supplier;
/**
* @author qx
* @date 2023/7/27
* @des 自定义过期策略实现
*/
public class CustomExpiryPolicy<K, V> implements ExpiryPolicy<K, V> {
private final Map<K, Duration> keyExpireMap = new ConcurrentHashMap();
public Duration setExpire(K key, Duration duration) {
return keyExpireMap.put(key, duration);
}
public Duration getExpireByKey(K key) {
return Optional.ofNullable(keyExpireMap.get(key))
.orElse(null);
}
public Duration removeExpire(K key) {
return keyExpireMap.remove(key);
}
@Override
public Duration getExpiryForCreation(K key, V value) {
return Optional.ofNullable(getExpireByKey(key))
.orElse(Duration.ofNanos(Long.MAX_VALUE));
}
@Override
public Duration getExpiryForAccess(K key, Supplier<? extends V> value) {
return getExpireByKey(key);
}
@Override
public Duration getExpiryForUpdate(K key, Supplier<? extends V> oldValue, V newValue) {
return getExpireByKey(key);
}
}
3.测试
package com.example.vuespringboot.util;
import org.ehcache.Cache;
import org.ehcache.CacheManager;
import org.ehcache.config.builders.CacheConfigurationBuilder;
import org.ehcache.config.builders.CacheManagerBuilder;
import org.ehcache.config.builders.ResourcePoolsBuilder;
import java.time.Duration;
/**
* @author qx
* @date 2023/7/27
* @des 测试Encache
*/
public class EncacheTest {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
String userCache = "userCache";
// 自定义过期策略
CustomExpiryPolicy<Object, Object> customExpiryPolicy = new CustomExpiryPolicy<>();
// 声明一个容量为20的堆内缓存配置
CacheConfigurationBuilder configurationBuilder = CacheConfigurationBuilder
.newCacheConfigurationBuilder(String.class, String.class, ResourcePoolsBuilder.heap(20))
.withExpiry(customExpiryPolicy);
// 初始化一个缓存管理器
CacheManager cacheManager = CacheManagerBuilder.newCacheManagerBuilder()
// 创建cache实例
.withCache(userCache, configurationBuilder)
.build(true);
// 获取cache实例
Cache<String, String> cache = cacheManager.getCache(userCache, String.class, String.class);
// 获取过期策略
CustomExpiryPolicy expiryPolicy = (CustomExpiryPolicy) cache.getRuntimeConfiguration().getExpiryPolicy();
// 写入缓存数据
cache.put("userName", "张三");
// 设置3秒过期
expiryPolicy.setExpire("userName", Duration.ofSeconds(3));
// 读取缓存数据
String value1 = cache.get("userName");
System.out.println("第一次查询结果：" + value1);
// 停顿4秒
Thread.sleep(4000);
// 读取缓存数据
String value2 = cache.get("userName");
System.out.println("第二次查询结果：" + value2);
}
}
输出结果:
第一次查询结果：张三
第二次查询结果：null
旨在为数千万中国开发者提供一个无缝且高效的云端环境，以支持学习、使用和贡献开源项目。
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