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
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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
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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
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/** * 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。
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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
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/** * 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
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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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原文链接：http://lishuo.me/2017/05/05/Java%E6%9C%AC%E5%9C%B0%E7%BC%93%E5%AD%98%E7%9A%84%E5%AE%9E%E7%8E%B0/?utm_source=tuicool&utm_medium=referral
