Java 缓存技术中的缓存过期策略
在使用缓存技术优化程序性能的过程中，合理的缓存过期策略是非常重要的。因为一旦缓存过期策略失效，会导致缓存中数据的不准确、无效或者过期等问题，从而降低程序的性能和准确性。
Java 缓存技术中，经常采用的缓存过期策略如下：
- 时间过期策略
时间过期策略是指缓存数据设定一个过期时间，在该时间内数据有效，过期时间一到，缓存数据会被自动失效，需要重新获取或计算。这种策略常见的应用场景包括：用户会话、静态页面、数据查询等。
例如，下面是通过 Guava 缓存实现的基于时间过期策略的缓存：
Cache cache = CacheBuilder.newBuilder()
.expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES) // 缓存过期时间为10分钟
.build();
cache.put("key1", "value1"); // 将数据放入缓存
Object value = cache.getIfPresent("key1"); // 从缓存中获取数据
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在上述例子中，设置了缓存数据的过期时间为10分钟，所以该数据最多只能存活10分钟，10分钟之后数据就会自动失效。
- 对象上限策略
对象上限策略是指缓存数据的对象数量达到设定的上限时，缓存中的一些数据需要被自动清理。这种策略可以避免缓存数据过多导致内存溢出的问题。我们可以通过设定缓存数据的容量上限来实现这种策略。
例如，下面是基于容量上限的缓存策略的实现：
Cache cache = CacheBuilder.newBuilder()
.maximumSize(100) // 缓存上限为100个对象
.build();
cache.put("key1", "value1"); // 将数据放入缓存
Object value = cache.getIfPresent("key1"); // 从缓存中获取数据
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在上述例子中，设置了缓存数据的最大容量为100个对象，当缓存数据数量达到100个时，若需要存入新的对象，缓存程序将会清除一部分不常用或最近最少使用的对象，给新的对象腾出空间。
- 周期清理策略
周期清理策略是指定期对缓存中的数据进行清理，可以避免数据的过期时间到了没有立即清除的问题，从而保证系统的性能和数据准确性。这种策略通常适用于缓存的数据不是特别的重要，或者其中一部分数据在一段时间后就不再被访问的情况。
例如，下面是基于周期清理策略的缓存实现：
Cache cache = CacheBuilder.newBuilder()
.expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES) // 缓存过期时间为10分钟
.maximumSize(100) // 缓存容量上限为100个对象
.ticker(Ticker.systemTicker()) // 定时器使用系统定时器
.build();
ScheduledExecutorService executorService = Executors.newScheduledThreadPool(1);
executorService.scheduleAtFixedRate(cache::cleanUp, 0, 1, TimeUnit.MINUTES);
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在上述例子中，将缓存数据的过期时间和容量上限设为10分钟和100个对象，然后通过设定定时器，每分钟清理一次缓存数据。
总之，在实际的开发过程中，缓存过期策略的选择取决于具体的业务逻辑和场景需求。我们需要根据各自的实际情况灵活运用缓存技术，并结合相应的缓存过期策略，来提升应用系统的性能和稳定性。
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