闲来无事,用Java的软引用写了一个山寨的缓存

时间:2022-12-12 11:50:02

闲来无事,用Java的软引用写了一个山寨的缓存

博客分类:

  • java基础

众所周知java中的引用分为 StrongReference、SoftReference、WeakReference、PhantomReference。这几种引用有不同那个的 使用场景,平时我们用的最频繁的也就是StrongReference也就是说形如之这样的引用:

Object obj = new Object();

这种引用就是所谓的强引用,如果此对象没有引用指向它,并且活着的线程无法访问到它(针对垃圾孤岛而言),那么他才会被回收,如果该对象被强引用指向,并且内存被耗尽,抛出OOM垃圾收集器也不会回收该对象。

而对于SoftReference而言它被GC回收的条件就没 那么严格了,如果一个对象当前最强的引用是软引用,并且JVM的内存充足,垃圾回收器是不会回收的该对象的。只有在内存比较吃紧的情况下GC才会回收被软 引用指向的对象,从这个特点我们就看出了软引用可以用来做一些高速缓存,配合LRU策略更好。今天我就自己写一个玩玩。

  1. 代码如下:
/*
@author blackbeans
*
* 背景知识:
* 而对于SoftReference而言它被GC回收的条件就没那么严格了,
* 如果一个对象当前最强的引用是软引用,并且JVM的内存充足,
* 垃圾回收器是不会回收的该对象的。只有在内存比较吃紧的情况下GC才会回收被软引用指向的对象,
* 从这个特点我们就看出了软引用可以用来做一些高速缓存,配合LRU策略更好。今天我就自己写一个玩玩。
*
* 而对于SoftReference而言它被GC回收的条件就没那么严格了,
* 如果一个对象当前最强的引用是软引用,并且JVM的内存充足,
* 垃圾回收器是不会回收的该对象的。
* 只有在内存比较吃紧的情况下GC才会回收被软引用指向的对象,
* 从这个特点我们就看出了软引用可以用来做一些高速缓存,配合LRU策略更好。
*
*/
public class ReferenceCache<K, T> { private HashMap<K, InnerReference<K, T>> cachedReference = new HashMap<K, InnerReference<K, T>>(1024); private final ReferenceQueue<T> referenceQueue; private final ObjectNotFoundHandler<K, T> existsHandler; ////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
/**
* 缓存中取不到时的处理器 接口
*
* @author blackbeans
*
* @param <K>
* @param <T>
*/
public static interface ObjectNotFoundHandler<K, T> { public T queryAndCached(K key);
} /**
* 默认缓存中取不到时的处理器 实现类
*
* @author blackbeans
*
* @param <K>
* @param <T>
*/
private static class DefaultObjectNotFoundHandler<K, T> implements ObjectNotFoundHandler<K, T> { @Override
public T queryAndCached(K key) {
return null;
} } ////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
/**
* 继承软引用
*
* @param <K>
* @param <T>
*/
private static class InnerReference<K, T> extends SoftReference<T> { private final K key; public InnerReference(K key, T reference, ReferenceQueue<T> queue) {
super(reference, queue);
this.key = key;
} public K getKey() {
return this.key;
}
} ////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
/**
* 本类构造方法
*
* @param handler
*/
public ReferenceCache(ObjectNotFoundHandler<K, T> handler) {
this.referenceQueue = new ReferenceQueue<T>();
this.existsHandler = handler == null ? new DefaultObjectNotFoundHandler<K, T>() : handler;
} public ReferenceCache() {
this(null);
} /**
* 清除给定key的缓存
*
* @param key
*/
@SuppressWarnings("unchecked")
private void cleanReference(K key) {
//优先检查key对应软引用的对象是否被回收
if (this.cachedReference.containsKey(key) && this.cachedReference.get(key).get() == null) {
this.cachedReference.remove(key);
}
T obj = null;
//如果当前Key对应的软引用的对象被回收则移除该Key
Reference<? extends T> reference = null;
while ((reference = this.referenceQueue.poll()) != null) {
obj = reference.get();
if (obj == null) {
this.cachedReference.remove(((InnerReference<K, T>) reference).getKey());
}
}
} /**
* 把需要缓存的数据放入缓存池
*
* @param key
* @param reference
*/
public void put(K key, T reference) {//cachedReference
/**
* 清除被软引用的对象并已经被回收的reference
*/
cleanReference(key);
if (!this.cachedReference.containsKey(key)) {
this.cachedReference.put(key, new InnerReference<K, T>(key, reference, this.referenceQueue));
}
} /**
* 获取缓存池内的换成对象
*
* @param key
* @return
*/
public T get(K key) {//getReference T obj = null; if (this.cachedReference.containsKey(key)) {
obj = this.cachedReference.get(key).get();
} if (null == obj) {
/**
* 软引用指向的对象被回收,并缓存该软引用
*/
obj = this.existsHandler.queryAndCached(key);
this.put(key, obj);
return obj;
}
return obj; } /**
* 清空所有缓存
*/
public void clearALLObject() {
this.cachedReference.clear();
System.gc();
} public boolean containsKey(Object key) {
return cachedReference.containsKey(key);
} public static void main(String[] args) {
ReferenceCache cache = new ReferenceCache();
cache.put("11", new SiteBean());
System.out.println(cache.get("11"));
cache.cleanReference("11");
cache.clearALLObject();
}
 

在整个实现中通过将对象的引用放入我定义的一个 key->软引用map中,然后每次从cache中获取对象时,首先通过key去查询map获得对象的软引用,若存在则通过软引用去尝试获取对象, 若不存在,软引用指向的对象被回收,那么我们就回去调用内置的handler,重新生成一个对象,并cache该对象的软引用。

在我的实现中我为用户提供了一个当对象被回收时的处理handler,企图来指导用户通过这个handler来重新构造对象,缓存对象,灵活性还是挺大的。

不足之处就是,如果软引用的缓存能用LRU策略更完美了,再为 LRU提供一个Processor,用于用户自定义LRU策略。其实很简单只要将HashMap换成LinkedHashMap去实现 removeEldest方法,并在方法中调用自定义的LRU处理器就OK了。

为了减少开销,我在每次cache的时候才去清理已经失效的软引用。也许有人会问为啥有个ReferenceQueue呢?其实是这样的,在软引用所引用 的对象被回收以后,试想想对象软引用的对象是被回收了,但是你又引入了另一个对象SoftReference,带走一个难道还要再留下一个,所以不会的, 软引用对象被回收后,这个软引用本身被添加到了这个queue,等待回收。通过便利这个queue获取软引用来一出map中过期的软引用。

至此,该说的也都说了,不该说的也说了,结尾很突兀,敬请见谅!

转载:http://blackbeans.iteye.com/blog/1039464