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使用JDK来实现自己的缓存(支持高并发)

需求分析`

项目中经常会遇到这种场景:一份数据需要在多处共享,有些数据还有时效性,过期自动失效。比如手机验证码,发送之后需要缓存起来,然后处于安全性考虑,一般还要设置有效期,到期自动失效。我们怎么实现这样的功能呢?

解决方案

使用现有的缓存技术框架,比如redis,ehcache。优点:成熟,稳定,功能强大;缺点,项目需要引入对应的框架,不够轻量。
如果不考虑分布式,只是在单线程或者多线程间作数据缓存,其实完全可以自己手写一个缓存工具。下面就来简单实现一个这样的工具。

先上代码:

import java.util.Map;import java.util.concurrent.*;/** * @Author: lixk * @Date: 2018/5/9 15:03 * @Description: 简单的内存缓存工具类 */public class Cache {    //键值对集合    private final static Map<String, Entity> map = new HashMap<>();    //定时器线程池,用于清除过期缓存    private final static ScheduledExecutorService executor = Executors.newSingleThreadScheduledExecutor();    /**     * 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> T get(String key, Class<T> 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;        }    }}``本工具类主要采用 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。测试``````import java.util.concurrent.ExecutionException;import java.util.concurrent.ExecutorService;import java.util.concurrent.Executors;import java.util.concurrent.Future;/** * @Author: lixk * @Date: 2018/5/9 16:40 * @Description: 缓存工具类测试 */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:***********不设置过期时间**********key:id, value:123key:id, value:123key:id, value:null***********设置过期时间**********key:id, value:123456key:id, value:null***********并发性能测试************添加耗时:2313ms查询耗时:335ms当前缓存容量:1000000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,时间大约都在两秒多,表现还不错,每秒40万读写并发应该还是可以满足大多数高并发场景的^_^来源链接: [link](https://mp.weixin.qq.com/s/8V_qHXOCDwtDVRgOT1Z0YQ).
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