缓存是在web开发中经常用到的,将程序经常使用到或调用到的对象存在内存中,或者是耗时较长但又不具有实时性的查询数据放入内存中,在一定程度上可以提高性能和效率。下面我实现了一个简单的缓存,步骤如下。
创建缓存对象EntityCache.java
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public class EntityCache {
/**
* 保存的数据
*/
private Object datas;
/**
* 设置数据失效时间,为0表示永不失效
*/
private long timeOut;
/**
* 最后刷新时间
*/
private long lastRefeshTime;
public EntityCache(Object datas, long timeOut, long lastRefeshTime) {
this .datas = datas;
this .timeOut = timeOut;
this .lastRefeshTime = lastRefeshTime;
}
public Object getDatas() {
return datas;
}
public void setDatas(Object datas) {
this .datas = datas;
}
public long getTimeOut() {
return timeOut;
}
public void setTimeOut( long timeOut) {
this .timeOut = timeOut;
}
public long getLastRefeshTime() {
return lastRefeshTime;
}
public void setLastRefeshTime( long lastRefeshTime) {
this .lastRefeshTime = lastRefeshTime;
}
}
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定义缓存操作接口,ICacheManager.java
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public interface ICacheManager {
/**
* 存入缓存
* @param key
* @param cache
*/
void putCache(String key, EntityCache cache);
/**
* 存入缓存
* @param key
* @param cache
*/
void putCache(String key, Object datas, long timeOut);
/**
* 获取对应缓存
* @param key
* @return
*/
EntityCache getCacheByKey(String key);
/**
* 获取对应缓存
* @param key
* @return
*/
Object getCacheDataByKey(String key);
/**
* 获取所有缓存
* @param key
* @return
*/
Map<String, EntityCache> getCacheAll();
/**
* 判断是否在缓存中
* @param key
* @return
*/
boolean isContains(String key);
/**
* 清除所有缓存
*/
void clearAll();
/**
* 清除对应缓存
* @param key
*/
void clearByKey(String key);
/**
* 缓存是否超时失效
* @param key
* @return
*/
boolean isTimeOut(String key);
/**
* 获取所有key
* @return
*/
Set<String> getAllKeys();
}
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实现接口ICacheManager,CacheManagerImpl.java
这里我使用了ConcurrentHashMap来保存缓存,本来以为这样就是线程安全的,其实不然,在后面的测试中会发现它并不是线程安全的。
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public class CacheManagerImpl implements ICacheManager {
private static Map<String, EntityCache> caches = new ConcurrentHashMap<String, EntityCache>();
/**
* 存入缓存
* @param key
* @param cache
*/
public void putCache(String key, EntityCache cache) {
caches.put(key, cache);
}
/**
* 存入缓存
* @param key
* @param cache
*/
public void putCache(String key, Object datas, long timeOut) {
timeOut = timeOut > 0 ? timeOut : 0L;
putCache(key, new EntityCache(datas, timeOut, System.currentTimeMillis()));
}
/**
* 获取对应缓存
* @param key
* @return
*/
public EntityCache getCacheByKey(String key) {
if ( this .isContains(key)) {
return caches.get(key);
}
return null ;
}
/**
* 获取对应缓存
* @param key
* @return
*/
public Object getCacheDataByKey(String key) {
if ( this .isContains(key)) {
return caches.get(key).getDatas();
}
return null ;
}
/**
* 获取所有缓存
* @param key
* @return
*/
public Map<String, EntityCache> getCacheAll() {
return caches;
}
/**
* 判断是否在缓存中
* @param key
* @return
*/
public boolean isContains(String key) {
return caches.containsKey(key);
}
/**
* 清除所有缓存
*/
public void clearAll() {
caches.clear();
}
/**
* 清除对应缓存
* @param key
*/
public void clearByKey(String key) {
if ( this .isContains(key)) {
caches.remove(key);
}
}
/**
* 缓存是否超时失效
* @param key
* @return
*/
public boolean isTimeOut(String key) {
if (!caches.containsKey(key)) {
return true ;
}
EntityCache cache = caches.get(key);
long timeOut = cache.getTimeOut();
long lastRefreshTime = cache.getLastRefeshTime();
if (timeOut == 0 || System.currentTimeMillis() - lastRefreshTime >= timeOut) {
return true ;
}
return false ;
}
/**
* 获取所有key
* @return
*/
public Set<String> getAllKeys() {
return caches.keySet();
}
}
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CacheListener.java,监听失效数据并移除。
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public class CacheListener{
Logger logger = Logger.getLogger( "cacheLog" );
private CacheManagerImpl cacheManagerImpl;
public CacheListener(CacheManagerImpl cacheManagerImpl) {
this .cacheManagerImpl = cacheManagerImpl;
}
public void startListen() {
new Thread(){
public void run() {
while ( true ) {
for (String key : cacheManagerImpl.getAllKeys()) {
if (cacheManagerImpl.isTimeOut(key)) {
cacheManagerImpl.clearByKey(key);
logger.info(key + "缓存被清除" );
}
}
}
}
}.start();
}
}
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测试类TestCache.java
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public class TestCache {
Logger logger = Logger.getLogger( "cacheLog" );
/**
* 测试缓存和缓存失效
*/
@Test
public void testCacheManager() {
CacheManagerImpl cacheManagerImpl = new CacheManagerImpl();
cacheManagerImpl.putCache( "test" , "test" , 10 * 1000L);
cacheManagerImpl.putCache( "myTest" , "myTest" , 15 * 1000L);
CacheListener cacheListener = new CacheListener(cacheManagerImpl);
cacheListener.startListen();
logger.info( "test:" + cacheManagerImpl.getCacheByKey( "test" ).getDatas());
logger.info( "myTest:" + cacheManagerImpl.getCacheByKey( "myTest" ).getDatas());
try {
TimeUnit.SECONDS.sleep( 20 );
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
logger.info( "test:" + cacheManagerImpl.getCacheByKey( "test" ));
logger.info( "myTest:" + cacheManagerImpl.getCacheByKey( "myTest" ));
}
/**
* 测试线程安全
*/
@Test
public void testThredSafe() {
final String key = "thread" ;
final CacheManagerImpl cacheManagerImpl = new CacheManagerImpl();
ExecutorService exec = Executors.newCachedThreadPool();
for ( int i = 0 ; i < 100 ; i++) {
exec.execute( new Runnable() {
public void run() {
if (!cacheManagerImpl.isContains(key)) {
cacheManagerImpl.putCache(key, 1 , 0 );
} else {
//因为+1和赋值操作不是原子性的,所以把它用synchronize块包起来
synchronized (cacheManagerImpl) {
int value = (Integer) cacheManagerImpl.getCacheDataByKey(key) + 1 ;
cacheManagerImpl.putCache(key,value , 0 );
}
}
}
});
}
exec.shutdown();
try {
exec.awaitTermination( 1 , TimeUnit.DAYS);
} catch (InterruptedException e1) {
e1.printStackTrace();
}
logger.info(cacheManagerImpl.getCacheDataByKey(key).toString());
}
}
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testCacheManager()输出结果如下:
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2017-4-17 10:33:51 io.github.brightloong.cache.TestCache testCacheManager
信息: test:test
2017-4-17 10:33:51 io.github.brightloong.cache.TestCache testCacheManager
信息: myTest:myTest
2017-4-17 10:34:01 io.github.brightloong.cache.CacheListener$1 run
信息: test缓存被清除
2017-4-17 10:34:06 io.github.brightloong.cache.CacheListener$1 run
信息: myTest缓存被清除
2017-4-17 10:34:11 io.github.brightloong.cache.TestCache testCacheManager
信息: test:null
2017-4-17 10:34:11 io.github.brightloong.cache.TestCache testCacheManager
信息: myTest:null
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testThredSafe()输出结果如下(选出了各种结果中的一个举例):
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2017-4-17 10:35:36 io.github.brightloong.cache.TestCache testThredSafe
信息: 96
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可以看到并不是预期的结果100,为什么呢?ConcurrentHashMap只能保证单次操作的原子性,但是当复合使用的时候,没办法保证复合操作的原子性,以下代码:
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if (!cacheManagerImpl.isContains(key)) {
cacheManagerImpl.putCache(key, 1 , 0 );
}
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多线程的时候回重复更新value,设置为1,所以出现结果不是预期的100。所以办法就是在CacheManagerImpl.java中都加上synchronized,但是这样一来相当于操作都是串行,使用ConcurrentHashMap也没有什么意义,不过只是简单的缓存还是可以的。或者对测试方法中的run里面加上synchronized块也行,都是大同小异。更高效的方法我暂时也想不出来,希望大家能多多指教。
原文链接:http://www.jianshu.com/p/bd8dc4a8bbc7#