這篇文章主要介紹了Java本地快取的實作程式碼，小編覺得挺不錯的，現在分享給大家，也給大家做個參考。一起跟著小編過來看看吧
使用場景
在Java 應用程式中，對於存取頻率高，更新少的數據，通常的方案是將這類資料加入快取中。相對從資料庫讀取來說，讀取快取效率會有很大提升。
在叢集環境下，常用的分散式快取有 Redis 、 Memcached 等。但在某些業務場景上，可能不需要去搭建一套複雜的分散式快取系統，在單機環境下，通常是會希望使用內部的快取（ LocalCache ）。
實作
這裡提供了兩種 LocalCache 的實現，一種是基於 Con<a href="//m.sbmmt.com/wiki/1046.html" target="_blank">current</a><a href="//m.sbmmt.com/wiki/762.html" target="_blank">Hash</a><a href="//m.sbmmt.com/code/8210.html" target="_blank">Map</a> 實作基本本機緩存，另外一種是基於LinkedHashMap 實作 LRU 策略的本機快取。
基於ConcurrentHashMap的實作
static {
timer = new Timer();
map = new ConcurrentHashMap<>();
}以 ConcurrentHashMap 作為快取的儲存結構。因為 ConcurrentHashMap 的執行緒安全性的，所以基於此實作的 LocalCache 在多執行緒並發環境的操作是安全的。在 JDK1.8 中， ConcurrentHashMap 是支援完全並發讀，這對本機快取的效率也是一種提升。透過呼叫 ConcurrentHashMap 對 map 的操作來實現對快取的操作。
私有建構子
privateLocalCache(){
}LocalCache 是工具類，透過私有建構函數強化不可實例化的能力。
快取清除機制
/**
* 清除缓存任务类
*/
static classCleanWorkerTaskextendsTimerTask{
private String key;
publicCleanWorkerTask(String key){
this.key = key;
}
publicvoidrun(){
LocalCache.remove(key);
}
}清除失效快取是由 Timer 類別實現的。內部類別 CleanWorkerTask 繼承#於 TimerTask 使用者清除快取。每當新增一個元素的時候，都會呼叫 timer.schedule 載入清除快取的任務。
基於LinkedHashMap的實作
以 LinkedHashMap 作為快取的儲存結構。主要是透過 LinkedHashMap 的按照存取順序的特性來實現 LRU 策略。
LRU
LRU 是 Least Recently Used 的縮寫，即最近最久未使用。 LRU 快取將會利用這個演算法來淘汰快取中舊的資料元素，從而優化記憶體空間。
基於LRU策略的map
這裡利用LinkedHashMap 來實作基於LRU 策略的map 。透過呼叫父類別 LinkedHashMap 的建構子來實例化 map 。參數 accessOrder 設定為 true 保證其可以實現 LRU 策略。
static classLRUMap<K,V>extendsLinkedHashMap<K,V>{
... // 省略部分代码
publicLRUMap(intinitialCapacity,floatloadFactor){
super(initialCapacity, loadFactor, true);
}
... // 省略部分代码
/**
* 重写LinkedHashMap中removeEldestEntry方法;
* 新增元素的时候,会判断当前map大小是否超过DEFAULT_MAX_CAPACITY,超过则移除map中最老的节点;
*
* @param eldest
* @return
*/
protectedbooleanremoveEldestEntry(Map.Entry<K, V> eldest){
return size() > DEFAULT_MAX_CAPACITY;
}
}線程安全
/** * 读写锁 */ private final ReadWriteLock readWriteLock = new ReentrantReadWriteLock(); private final Lock rLock = readWriteLock.readLock(); private final Lock wLock = readWriteLock.writeLock();
LinkedHashMap 並不是線程安全，如果不加控制的在多執行緒環境下使用的話，會有問題。所以在 LRUMap 中引入了 ReentrantReadWriteLock 讀寫鎖，來控制並發問題。
快取淘汰機制
protectedbooleanremoveEldestEntry(Map.Entry<K, V> eldest){
return size() > DEFAULT_MAX_CAPACITY;
}這裡重寫LinkedHashMap 中removeEldestEntry 方法， 當快取新增元素的時候,會判斷目前map 大小是否超過DEFAULT_MAX_CAPACITY ,超過則移除map中最老的節點。
快取清除機制
快取清除機制與 ConcurrentHashMap 的實作一致，皆透過 timer 實作。
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