Java 快取技術在現代應用程式開發中扮演著重要角色，它提高了應用程式的存取速度和回應能力。在實際的應用程式開發場景中，快取的大小和深度是很難估計的，這涉及到快取自動增長的問題。本文將深入介紹 Java 快取中的快取自動成長技術。
為什麼需要快取自動成長？
首先，讓我們了解為什麼需要快取自動成長。在一些高並發的應用場景中，存在大量的資料讀取和寫入。對於這些資料讀寫操作，如果每次都去存取資料庫或其它儲存設備，那麼就會對系統效能產生影響。
為了解決這個問題，我們可以引入快取技術，將資料儲存在記憶體中，從而提高資料的讀寫速度和回應能力。然而，快取的大小是很難確定的，尤其在高並發的場景下，很容易超出快取的容量，從而導致快取溢出和資料遺失。因此，快取自動成長就變得非常必要。
快取自動成長的實作方法
Java 快取技術中實現快取自動成長的方法主要有兩種：LRU 策略和LFU 策略。
LRU 全名為 Least Recently Used，也就是最近最少使用。 LRU 策略是指當快取滿了以後，每次加入新數據時，都會從快取中刪除訪問時間最早的數據，再加入新數據。
LRU 策略的實現，可以藉助 Java 的 LinkedHashMap 類別來實作。 LinkedHashMap 類別實作了 Map 接口，並且使用雙向鍊錶來維護元素順序。
在 LinkedHashMap 中，可以透過重載 removeEldestEntry 方法實現自動刪除最早的存取資料。具體實作方式如下：
public class LRUCache<K, V> extends LinkedHashMap<K, V> {
private int maxCapacity;
public LRUCache(int maxCapacity){
super(16, 0.75f, true);
this.maxCapacity = maxCapacity;
}
@Override
protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry eldest) {
return size() > maxCapacity;
}
}LFU 全名為 Least Frequently Used，也就是最近最不常用。 LFU 策略要解決的問題是，在快取容量達到上限的情況下，如何識別和刪除不頻繁使用的資料。
LFU 策略的實現，可以藉助 Java 的 TreeMap 類別來實作。 TreeMap 類別實作了 Map 接口，並且使用紅黑樹來維護元素順序。
在 TreeMap 中，可以透過重載 removeEldestEntry 方法實作自動刪除最不頻繁使用的資料。具體實作方式如下：
public class LFUCache<K, V> extends TreeMap<LFUCache.Frequency, LinkedHashMap<K, V>> {
private int maxCapacity;
private int size = 0;
public LFUCache(int maxCapacity) {
super();
this.maxCapacity = maxCapacity;
}
public V get(Object key) {
LinkedHashMap<K, V> linkedHashMap = this.removeKey(key);
if (linkedHashMap != null) {
Frequency freq = linkedHashMap.entrySet().iterator().next().getValue().freq;
freq.increment();
this.put(freq, linkedHashMap);
return linkedHashMap.entrySet().iterator().next().getValue().value;
}
return null;
}
public V put(K key, V value) {
LinkedHashMap<K, V> linkedHashMap = this.removeKey(key);
if (linkedHashMap != null) {
size--;
}
if (maxCapacity == 0) {
return null;
}
if (size >= maxCapacity) {
removeEldestEntry();
}
Frequency freq = new Frequency();
LinkedHashMap<K, V> map = this.get(freq);
if (map == null) {
if (size < maxCapacity) {
map = new LinkedHashMap<K, V>();
this.put(freq, map);
size++;
} else {
removeEldestEntry();
map = new LinkedHashMap<K,V>();
this.put(freq, map);
size++;
}
}
map.put(key, new Node(value, freq));
return value;
}
private void removeEldestEntry() {
Entry<Frequency, LinkedHashMap<K, V>> first = this.firstEntry();
Entry<K, Node> eldest = first.getValue().entrySet().iterator().next();
first.getValue().remove(eldest.getKey());
if (first.getValue().isEmpty()) {
this.remove(first.getKey());
}
size--;
}
private LinkedHashMap<K, V> removeKey(Object key) {
for (Map.Entry<Frequency, LinkedHashMap<K, V>> entry : entrySet()) {
LinkedHashMap<K, V> value = entry.getValue();
if (value != null && value.containsKey(key)) {
value.remove(key);
if (value.isEmpty()) {
this.remove(entry.getKey());
}
return value;
}
}
return null;
}
private static class Frequency implements Comparable<Frequency> {
private int value;
public Frequency() {
this.value = 0;
}
public void increment() {
value++;
}
@Override
public int hashCode() {
final int prime = 31;
int result = 1;
result = prime * result + value;
return result;
}
@Override
public boolean equals(Object obj) {
if (this == obj)
return true;
if (obj == null)
return false;
if (getClass() != obj.getClass())
return false;
Frequency other = (Frequency) obj;
if (value != other.value)
return false;
return true;
}
@Override
public int compareTo(Frequency o) {
return Integer.compare(this.value, o.value);
}
}
private static class Node<K, V> {
private V value;
private Frequency freq;
public Node(V value, Frequency freq) {
this.value = value;
this.freq = freq;
}
}
}總結
本文主要介紹了 Java 快取技術中的快取自動成長技術。透過 LRU 策略和 LFU 策略的介紹和實現，希望讀者能夠理解快取自動成長的實現方式及其對應的應用情境。在實際應用開發中，需要根據特定的場景來選擇最佳的快取策略，以提高應用程式的效能和可靠性。
以上是Java 快取技術中的快取自動成長的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
