基于ConcurrentHashMap的本地缓存

基于ConcurrentHashMap的本地缓存

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在系统中，有些数据，数据量小，但是访问十分频繁（例如国家标准行政区域数据），针对这种场景，需要将数据搞到应用的本地缓存中，以提升系统的访问效率，减少无谓的数据库访问（数据库访问占用数据库连接，同时网络消耗比较大），但是有一点需要注意，就是缓存的占用空间以及缓存的失效策略

代码实现

package com.mine.localcache;

import java.util.Date;
import java.util.Map;
import java.util.Timer;
import java.util.TimerTask;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;

/**
 * ******************************
 * createTime:   2019/7/15 9:56
 * description:  基于ConcurrentHashMap的本地缓存解决方案
 * version:      V1.0
 * ******************************
 */
public class LocalCache {

    /**
     * 默认有效时长,单位:秒
     */
    private static final int DEFUALT_TIMEOUT = 3600 * 1000;

    private static final long SECOND_TIME = 1000;

    private static final Map<String, Object> map;

    private static Timer timer;

    /**
     * 初始化
     */
    static {
        timer = new Timer();
        map = new ConcurrentHashMap<>();
    }

    /**
     * 私有构造函数,工具类不允许实例化
     */
    private LocalCache() {}

    /**
     * 清除缓存任务类
     */
    static class CleanWorkerTask extends TimerTask {

        private String key;

        public CleanWorkerTask(String key) {
            this.key = key;
        }

        public void run() {
            LocalCache.remove(key);
        }
    }

    /**
     * 增加缓存
     *
     * @param key
     * @param value
     */
    public static void put(String key, Object value) {
        map.put(key, value);
        timer.schedule(new CleanWorkerTask(key), DEFUALT_TIMEOUT);
    }

    /**
     * 增加缓存
     *
     * @param key
     * @param value
     * @param timeout 有效时长
     */
    public static void put(String key, Object value, int timeout) {
        map.put(key, value);
        timer.schedule(new CleanWorkerTask(key), timeout * SECOND_TIME);
    }

    /**
     * 增加缓存
     *
     * @param key
     * @param value
     * @param expireTime 过期时间
     */
    public static void put(String key, Object value, Date expireTime) {
        map.put(key, value);
        timer.schedule(new CleanWorkerTask(key), expireTime);
    }


    /**
     * 批量增加缓存
     *
     * @param m
     */
    public static void putAll(Map<String, Object> m) {
        map.putAll(m);

        for (String key : m.keySet()) {
            timer.schedule(new CleanWorkerTask(key), DEFUALT_TIMEOUT);
        }
    }

    /**
     * 批量增加缓存
     *
     * @param m
     */
    public static void putAll(Map<String, Object> m, int timeout) {
        map.putAll(m);

        for (String key : m.keySet()) {
            timer.schedule(new CleanWorkerTask(key), timeout * SECOND_TIME);
        }
    }

    /**
     * 批量增加缓存
     *
     * @param m
     */
    public static void putAll(Map<String, Object> m, Date expireTime) {
        map.putAll(m);

        for (String key : m.keySet()) {
            timer.schedule(new CleanWorkerTask(key), expireTime);
        }
    }

    /**
     * 获取缓存
     *
     * @param key
     * @return
     */
    public static Object get(String key) {
        return map.get(key);
    }

    /**
     * 查询缓存是否包含key
     *
     * @param key
     * @return
     */
    public static boolean containsKey(String key) {
        return map.containsKey(key);
    }

    /**
     * 删除缓存
     *
     * @param key
     */
    public static void remove(String key) {
        map.remove(key);
    }

    /**
     * 删除缓存
     *
     * @param o
     */
    public static void remove(Object o) {
        map.remove(o);
    }

    /**
     * 返回缓存大小
     *
     * @return
     */
    public static int size() {
        return map.size();
    }

    /**
     * 清除所有缓存
     *
     * @return
     */
    public static void clear() {
        if (size() > 0) {
            map.clear();
        }

        // 取消延时任务,重新创建Timer
        timer.cancel();
        timer = new Timer();
    }
}

测试Demo

public class TestDemo {

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        for (int i = 0; i < 20000; i++) {
            LocalCache.put(i + "", "test for " + i , 20);
        }

        System.out.println("ok");

        Thread.sleep(10 * 1000);

        for (int i = 0; i < 20000; i++) {
            System.out.println(LocalCache.get(i + ""));
        }

        Thread.sleep(15 * 1000);

        for (int i = 0; i < 20000; i++) {
            System.out.println(LocalCache.get(i + ""));
        }
    }
}

总结分析

该缓存是基于ConcurrentHashMap配合Timer实现的本地缓存策略，但是它有其瓶颈，比如：
LRU：Least Recently Used，最近最少使用 算法实现等
都均未实现，不过可以用作学习和参考使用

生产级别推荐使用：Guava cache构建本地缓存