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java缓存总结，从单机缓存到分布式缓存架构
2023-04-11 16:30:00
1、缓存定义
高速数据存储层，提高程序性能
2、为什么要用缓存（读多写少，高并发）
1、提高读取吞吐量
2、提升应用程序性能
3、降低数据库成本
4、减少后端负载
5、消除数据库热点
6、可预测的性能
3、缓存分类
3.1、单机缓存（localCache）
实现方案
1、基于JSR107规范自研（了解即可）：
1、Java Caching定义了5个核心接口，分别是CachingProvider, CacheManager, Cache, Entry 和 Expiry。
2、CachingProvider定义了创建、配置、获取、管理和控制多个CacheManager。一个应用可以在运行期访问多个CachingProvider。
3、CacheManager定义了创建、配置、获取、管理和控制多个唯一命名的Cache，这些Cache存在于CacheManager的上下文中。一个CacheManager仅被一个CachingProvider所拥有。
4、Cache是一个类似Map的数据结构并临时存储以Key为索引的值。一个Cache仅被一个CacheManager所拥有。
5、Entry是一个存储在Cache中的key-value对。
每一个存储在Cache中的条目有一个定义的有效期，即Expiry Duration。
一旦超过这个时间，条目为过期的状态。一旦过期，条目将不可访问、更新和删除。缓存有效期可以通过ExpiryPolicy设置。
2、基于ConcurrentHashMap实现数据缓存
3.2、分布式缓存（redis、Memcached）
4、单机缓存
1、自己实现一个单机缓存
创建缓存类
/**
* @author yinfeng
* @description 本地缓存实现：用map实现一个简单的缓存功能
* @since 2022/2/8 13:54
*/
public class MapCacheDemo {
/**
* 在构造函数中，创建了一个守护程序线程，每5秒扫描一次并清理过期的对象
*/
private static final int CLEAN_UP_PERIOD_IN_SEC = 5;
/**
* ConcurrentHashMap保证线程安全的要求
* SoftReference <Object> 作为映射值，因为软引用可以保证在抛出OutOfMemory之前，如果缺少内存，将删除引用的对象。
*/
private final ConcurrentHashMap<String, SoftReference<CacheObject>> cache = new ConcurrentHashMap<>（）;
public MapCacheDemo（） {
//创建了一个守护程序线程，每5秒扫描一次并清理过期的对象
Thread cleanerThread = new Thread（（） -> {
while （！Thread.currentThread（）。isInterrupted（）） {
try {
Thread.sleep（CLEAN_UP_PERIOD_IN_SEC * 1000）;
cache.entrySet（）。removeIf（entry -> Optional.ofNullable（entry.getValue（））。map（SoftReference::get）。map（CacheObject::isExpired）。orElse（false））;
} catch （InterruptedException e） {
Thread.currentThread（）。interrupt（）;
}
}
}）;
cleanerThread.setDaemon（true）;
cleanerThread.start（）;
}
public void add（String key, Object value, long periodInMillis） {
if （key == null） {
return;
}
if （value == null） {
cache.remove（key）;
} else {
long expiryTime = System.currentTimeMillis（） + periodInMillis;
cache.put（key, new SoftReference<>（new CacheObject（value, expiryTime）））;
}
}
public void remove（String key） {
cache.remove（key）;
}
public Object get（String key） {
return Optional.ofNullable（cache.get（key））。map（SoftReference::get）。filter（cacheObject -> !cacheObject.isExpired（））。map（CacheObject::getValue）。orElse（null）;
}
public void clear（） {
cache.clear（）;
}
public long size（） {
return cache.entrySet（）。stream（）。filter（entry -> Optional.ofNullable（entry.getValue（））。map（SoftReference::get）。map（cacheObject -> !cacheObject.isExpired（））。orElse（false））。count（）;
}
/**
* 缓存对象value
*/
private static class CacheObject {
private Object value;
private final long expiryTime;
private CacheObject（Object value, long expiryTime） {
this.value = value;
this.expiryTime = expiryTime;
}
boolean isExpired（） {
return System.currentTimeMillis（） > expiryTime;
}
public Object getValue（） {
return value;
}
public void setValue（Object value） {
this.value = value;
}
}
}
写个main方法测试一下
public static void main（String[] args） throws InterruptedException {
MapCacheDemo mapCacheDemo = new MapCacheDemo（）;
mapCacheDemo.add（"uid_10001", "{1}", 5 * 1000）;
mapCacheDemo.add（"uid_10002", "{2}", 5 * 1000）;
System.out.println（"从缓存中取出值：" + mapCacheDemo.get（"uid_10001"））;
Thread.sleep（5000L）;
System.out.println（"5秒钟过后"）;
// 5秒后数据自动清除了
System.out.println（"从缓存中取出值：" + mapCacheDemo.get（"uid_10001"））;
}
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