요구 사항 분석
프로젝트는 종종이 시나리오를 발생 : 공유 데이터는 데이터의 일부뿐만 아니라 만기의 적시성은 자동으로 만료, 여러 곳에서해야합니다. 예를 들어, 전화 번호, 보안 고려 사항에 대해 다음 필요한 캐시를 전송 한 후, 일반은 자동으로 소멸 만료 유효 기간을 설정합니다. 우리는 어떻게이 기능을 달성 할 수 있습니까?
솔루션
종래의 캐싱 프레임 워크와 같은 레디 스,으로 Ehcache를 사용. 장점 : 성숙, 안정, 강력한, 단점은,이 프로젝트는 해당 프레임 워크, 경량하지를 도입 할 필요가있다.
당신은 단지 단일 스레드 또는 멀티 스레드 간 작은 데이터 캐시에 분산 고려하지 않는 경우, 사실, 당신은 캐싱 도구를 필기 소유 할 수 있습니다. 다음은 이러한 도구의 간단한 구현입니다.
코드 첫 :
import java.util.HashMap;
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;
}
}
}이 도구는, 값이 캐시 내부 클래스 객체의 실체 엔터티를 매핑, 키 데이터를 저장하기위한 주요 HashMap의 + 타이머 스레드 풀 구현, 맵을 사용하고 타이머 미래의 키 값의 수명이 포함되어 있습니다. 외부 캐시 클래스는, 크기 () 여러 동기화 방법을, (키, 값이 만료) (키) 얻을, (키, 클래스) 얻을, (키) 제거 넣어, (키, 값)를 넣어 제공합니다.
키 값이 먼저 제거 () 메소드를 호출하여 데이터의 추가가 제거되면, 유효 시간이 설정되어있는 경우 동일한 키 및 대응하는 타이밍의 원래 데이터를 정리 작업을 취소하고,지도에 새로운 데이터를 추가하고, 타이머 스레드 풀 정리 작업에 해당하는 타이밍을 추가합니다.
테스트
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());
}
}테스트 결과 :
***********不设置过期时间**********
key:id, value:123
key:id, value:123
key:id, value:null
***********设置过期时间**********
key:id, value:123456
key: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：1000000스레드 풀을 사용하여 테스트 프로그램은`좋은 일, 40 만 동시 읽기를 한, 두 개 이상의 시간 (초)에 대해, 총 추가 및 쿼리 작업에 만 번을 실행하고 여전히 대형을 충족해야 초당 쓰기를 시뮬레이션하는 10 개 개의 동시 스레드를 가지고 가장 높은 동시성 시나리오 ^ _ ^
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