简单内存缓存工具类HashMap和Guava Cache
我们一般使用缓存都是利用第三方，例如redis ，MemCache 等，这些都是要在项目中引入其它的东西框架的，有时候其实我们可以使用一个本地缓存来解决我们的需求，下面就是我借鉴高人实现的方案。
HashMap的实现
工具类主要采用 HashMap+定时器线程池 实现，map 用于存储键值对数据，map的value是 Cache 的内部类对象 Entity，Entity 包含 value 和该键值对的生命周期定时器 Future。Cache 类对外只提供了 put(key, value), put(key, value, expire), get(key), get(key, class), remove(key), size()几个同步方法。
当添加键值对数据的时候，首先会调用remove()方法，清除掉原来相同 key 的数据，并取消对应的定时清除任务，然后添加新数据到 map 中，并且，如果设置了有效时间，则添加对应的定时清除任务到定时器线程池。
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.*;
/**
* @author 633805 LYH
* @version V1.0
* @description 简单内存缓存工具类
* @create 2019-06-17 10:45
* @since 1.7
*/
public class Cache {
//键值对集合
private final static Map map = new HashMap<>();
//定时器线程池，用于清除过期缓存
private final static ScheduledExecutorService executor = Executors.newSingleThreadScheduledExecutor();
/*private final static ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(2, 4, 3,
TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue<>(3),
new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy());*/
/**
* 添加缓存
*
* @param key 键
* @param data 值
*/
public synchronized static void put(String key, Object data) {
Cache.put(key, data, 0);
}
/**
* 添加缓存
*
* @param key 键
* @param data 值
* @param expire 过期时间，单位：毫秒， 0表示无限长
*/
public synchronized static void put(String key, Object data, long expire) {
//清除原键值对
Cache.remove(key);
//设置过期时间
if (expire > 0) {
Future future = executor.schedule(new Runnable() {
@Override
public void run() {
//过期后清除该键值对
synchronized (Cache.class) {
map.remove(key);
}
}
}, expire, TimeUnit.MILLISECONDS);
map.put(key, new Entity(data, future));
} else {
//不设置过期时间
map.put(key, new Entity(data, null));
}
}
/**
* 读取缓存
*
* @param key 键
* @return
*/
public synchronized static Object get(String key) {
Entity entity = map.get(key);
return entity == null ? null : entity.getValue();
}
/**
* 读取缓存
*
* @param key 键
* * @param clazz 值类型
* @return
*/
public synchronized static T get(String key, Class clazz) {
return clazz.cast(Cache.get(key));
}
/**
* 清除缓存
*
* @param key
* @return
*/
public synchronized static Object remove(String key) {
//清除原缓存数据
Entity entity = map.remove(key);
if (entity == null) {
return null;
}
//清除原键值对定时器
Future future = entity.getFuture();
if (future != null) {
future.cancel(true);
}
return entity.getValue();
}
/**
* 查询当前缓存的键值对数量
*
* @return
*/
public synchronized static int size() {
return map.size();
}
/**
* 缓存实体类
*/
private static class Entity {
//键值对的value
private Object value;
//定时器Future
private Future future;
public Entity(Object value, Future future) {
this.value = value;
this.future = future;
}
/**
* 获取值
*
* @return
*/
public Object getValue() {
return value;
}
/**
* 获取Future对象
*
* @return
*/
public Future getFuture() {
return future;
}
}
} 通过上面代码，简单的工具类就实现了，下面进行测试
/**
* @author 633805 LYH
* @version V1.0
* @description 缓存工具类测试
* @create 2019-06-17 11:00
* @since 1.7
*/
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.Future;
public class CacheTest {
/**
* 测试
*
* @param args
*/
public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException {
String key = "id";
//不设置过期时间
System.out.println("***********不设置过期时间**********");
Cache.put(key, 123);
System.out.println("key:" + key + ", value:" + Cache.get(key));
System.out.println("key:" + key + ", value:" + Cache.remove(key));
System.out.println("key:" + key + ", value:" + Cache.get(key));
//设置过期时间
System.out.println("\n***********设置过期时间**********");
Cache.put(key, "123456", 1000);
System.out.println("key:" + key + ", value:" + Cache.get(key));
Thread.sleep(2000);
System.out.println("key:" + key + ", value:" + Cache.get(key));
/******************并发性能测试************/
System.out.println("\n***********并发性能测试************");
//创建有10个线程的线程池，将1000000次操作分10次添加到线程池
ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(10);
Future[] futures = new Future[10];
/********添加********/
{
long start = System.currentTimeMillis();
for (int j = 0; j < 10; j++) {
futures[j] = executorService.submit(() -> {
for (int i = 0; i < 100000; i++) {
Cache.put(Thread.currentThread().getId() + key + i, i, 300000);
}
});
}
//等待全部线程执行完成，打印执行时间
for (Future future : futures) {
future.get();
}
System.out.printf("添加耗时：%dms\n", System.currentTimeMillis() - start);
}
/********查询********/
{
long start = System.currentTimeMillis();
for (int j = 0; j < 10; j++) {
futures[j] = executorService.submit(() -> {
for (int i = 0; i < 100000; i++) {
Cache.get(Thread.currentThread().getId() + key + i);
}
});
}
//等待全部线程执行完成，打印执行时间
for (Future future : futures) {
future.get();
}
System.out.printf("查询耗时：%dms\n", System.currentTimeMillis() - start);
}
System.out.println("当前缓存容量：" + Cache.size());
}
}
测试结果:
测试程序使用有10个线程的线程池来模拟并发，总共执行一百万次添加和查询操作，时间大约都在4秒多，表现还不错，每秒20万读写并发应该还是可以满足大多数高并发场景
Guava Cache实现
Guava缓存值CacheBuilder介绍-参考
Google -CachesExplained wiki
缓存框架Guava Cache部分源码分析
package cache;
import com.google.common.cache.CacheBuilder;
import com.google.common.cache.CacheLoader;
import com.google.common.cache.LoadingCache;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
/**
* @author 633805 LYH
* @version V1.0
* @description 对类的描述
* @create 2019-06-17 14:01
* @since 1.7
*/
@Slf4j
public abstract class SuperBaseGuavaCache {
/**
* 缓存对象
*/
private LoadingCache cache;
/**
* 缓存最大容量，默认为10
*/
protected Integer maximumsize = 1000000;
/**
* 缓存失效时间
*/
protected Long duration = 10L;
/**
* 缓存失效单位，默认为5s
*/
protected TimeUnit timeUnit = TimeUnit.SECONDS;
/**
* 返回loading cache (单列模式的)
*
* @return loadingCache
*/
private LoadingCache getCache() {
if (cache == null) {
synchronized (SuperBaseGuavaCache.class) {
if (cache == null) {
CacheBuilder tempCache = null;
if (duration > 0 && timeUnit != null) {
tempCache = CacheBuilder.newBuilder().expireAfterWrite(duration, timeUnit);
}
//设置最大缓存大小
if (maximumsize > 0 ) {
tempCache.maximumSize(maximumsize);
}
//加载缓存
cache = tempCache.build(new CacheLoader() {
//缓存不存在或者过期时调用
@Override
public V load(K key) throws Exception {
//不允许返回null值
V target = getLoadData(key) != null ? getLoadData(key): getLoadDataIfNull(key);
return target;
}
});
}
}
}
return cache;
}
/**
* 返回加载到内存中的数据,一般从数据库中加载
* @param key key值
* @return V
*/
abstract V getLoadData(K key);
/**
* 调用getLoadData返回null值时自定义加载到内存的值
* @param key key值
* @return V
*/
abstract V getLoadDataIfNull(K key);
/**
* 清除缓存（可以批量清除，也可以清除全部）
* @param keys 需要清除缓存的key值
*/
public void batchInvalidate(List keys) {
if (keys != null) {
getCache().invalidateAll(keys);
log.info("批量清除缓存, keys为:{}", keys);
} else {
getCache().invalidateAll();
log.info("清除了所有缓存");
}
}
/**
* 清除某个key的缓存
*/
public void invalidateOne(K key) {
getCache().invalidate(key);
log.info("清除了guava cache 中的缓存， key为: {}", key);
}
/**
* 写入缓存
* @param key 键
* @param value 键对应的值
*/
public void putIntoCache(K key, V value) {
getCache().put(key, value);
}
/**
* 获取某个key对应的缓存
* @param key
* @return V
*/
public V getCacheValue(K key) {
V cacheValue = null;
try {
cacheValue = getCache().get(key);
} catch (Throwable t) {
log.error("获取guava cache中的缓存出错, {}", t);
return null;
}
return cacheValue;
}
}
package cache;
/**
* @author 633805 LYH
* @version V1.0
* @description 对类的描述
* @create 2019-06-17 15:16
* @since 1.7
*/
public class GuavaCache extends SuperBaseGuavaCache {
/**
* 返回加载到内存中的数据，从redis中查找
*
* @param key key值
* @return
*/
@Override
Object getLoadData(String key) {
//redis获取然后存入本地缓存
return null;
}
/**
* 调用getLoadData返回null值时自定义加载到内存的值
* @param key key值
* @return
*/
@Override
Object getLoadDataIfNull(String key) {
//数据库中查找然后进入redis然后进入本地缓存
return null;
}
}
package cache;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.Future;
/**
* @author 633805 LYH
* @version V1.0
* @description 缓存工具类测试
* @create 2019-06-17 11:00
* @since 1.7
*/
public class GuavaCacheTest {
public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
GuavaCache guavaCache = new GuavaCache();
String key = "id";
//不设置过期时间
System.out.println("***********不设置过期时间**********");
guavaCache.putIntoCache(key, "123");
System.out.println("key:" + key + ", value:" + guavaCache.getCacheValue(key));
/******************并发性能测试************/
System.out.println("\n***********并发性能测试************");
//创建有10个线程的线程池，将1000000次操作分10次添加到线程池
ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(10);
Future[] futures = new Future[10];
/********添加********/
{
long start = System.currentTimeMillis();
for (int j = 0; j < 10; j++) {
futures[j] = executorService.submit(() -> {
for (int i = 0; i < 100000; i++) {
guavaCache.putIntoCache( Thread.currentThread().getId() + key + i, i);
}
});
}
//等待全部线程执行完成，打印执行时间
for (Future future : futures) {
future.get();
}
System.out.printf("添加耗时：%dms\n", System.currentTimeMillis() - start);
}
/********查询********/
{
long start = System.currentTimeMillis();
for (int j = 0; j < 10; j++) {
futures[j] = executorService.submit(() -> {
for (int i = 0; i < 100000; i++) {
guavaCache.getCacheValue(Thread.currentThread().getId() + key + i);
}
});
}
//等待全部线程执行完成，打印执行时间
for (Future future : futures) {
future.get();
}
System.out.printf("查询耗时：%dms\n", System.currentTimeMillis() - start);
}
System.out.println("当前缓存容量：" + guavaCache.maximumsize);
}
}
想要空间换时间的方案可以采用第二种，关于两者选择及一些区别可以参考https://blog.csdn.net/zollty/article/details/86134550