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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
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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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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
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/** * 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。
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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
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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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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服务器之家。
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