Java本地缓存的实现代码

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

privateLocalCache(){

}

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 classCleanWorkerTaskextendsTimerTask{

   private String key;

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

   publicvoidrun(){
     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 classLRUMap<K,V>extendsLinkedHashMap<K,V>{

    ... // 省略部分代码
    
    publicLRUMap(intinitialCapacity,floatloadFactor){
      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
     */
    protectedbooleanremoveEldestEntry(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

protectedbooleanremoveEldestEntry(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。

源码地址： GitHub

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