自己实现简单java缓存类文件_java怎么把数据存到缓存中

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需求分析

项目中经常会遇到这种场景：一份数据需要在多处共享，有些数据还有时效性，过期自动失效。比如手机验证码，发送之后需要缓存起来，然后处于安全性考虑，一般还要设置有效期，到期自动失效。我们怎么实现这样的功能呢？

解决方案

1. 使用现有的缓存技术框架，比如redis,ehcache。优点：成熟，稳定，功能强大；缺点，项目需要引入对应的框架，不够轻量。
2. 如果不考虑分布式，只是在单线程或者多线程间作数据缓存，其实完全可以自己手写一个缓存工具。下面就来简单实现一个这样的工具。

代码

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.Future;
import java.util.concurrent.ScheduledExecutorService;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

/** * @Author: lixk * @Date: 2018/5/9 15:03 * @Description: 简单的内存缓存工具类 */
public class Cache { 
   
    /** * 键值对集合 */
    private final static Map<String, Entity> map = new HashMap<>();
    /** * 定时器线程池，用于清除过期缓存 */
    private final static ScheduledExecutorService executor = Executors.newSingleThreadScheduledExecutor();

    /** * 添加缓存 * * @param key 键 * @param data 值 */
    public synchronized static void put(String key, Object data) { 
   
        Cache.put(key, data, 0);
    }

    /** * 添加缓存 * * @param key 键 * @param data 值 * @param expire 过期时间，单位：毫秒， 0表示无限长 */
    public synchronized static void put(String key, Object data, long expire) { 
   
        //清除原键值对
        Cache.remove(key);
        //设置过期时间
        if (expire > 0) { 
   
            Future future = executor.schedule(new Runnable() { 
   
                @Override
                public void run() { 
   
                    //过期后清除该键值对
                    synchronized (Cache.class) { 
   
                        map.remove(key);
                    }
                }
            }, expire, TimeUnit.MILLISECONDS);
            map.put(key, new Entity(data, future));
        } else { 
   
            //不设置过期时间
            map.put(key, new Entity(data, null));
        }
    }

    /** * 读取缓存 * * @param key 键 * @return */
    public synchronized static <T> T get(String key) { 
   
        Entity entity = map.get(key);
        return entity == null ? null : (T) entity.value;
    }

    /** * 清除缓存 * * @param key 键 * @return */
    public synchronized static <T> T remove(String key) { 
   
        //清除原缓存数据
        Entity entity = map.remove(key);
        if (entity == null) { 
   
            return null;
        }
        //清除原键值对定时器
        if (entity.future != null) { 
   
            entity.future.cancel(true);
        }
        return (T) entity.value;
    }

    /** * 查询当前缓存的键值对数量 * * @return */
    public synchronized static int size() { 
   
        return map.size();
    }

    /** * 缓存实体类 */
    private static class Entity { 
   
        /** * 键值对的value */
        public Object value;
        /** * 定时器Future */
        public Future future;

        public Entity(Object value, Future future) { 
   
            this.value = value;
            this.future = future;
        }
    }
}

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说明

本工具类主要采用HashMap+定时器线程池实现，map用于存储键值对数据，map的value是Cache的内部类对象Entity，Entity包含value和该键值对的生命周期定时器Future。Cache类对外只提供了几个同步方法:

当添加键值对数据的时候，首先会调用remove()方法，清除掉原来相同key的数据，并取消对应的定时清除任务，然后添加新数据到map中，并且，如果设置了有效时间，则添加对应的定时清除任务到定时器线程池。

测试

测试代码如下：

import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;

/** * @Author: lixk * @Date: 2018/5/9 16:40 * @Description: 缓存工具类测试 */
public class CacheTest { 
   

    /** * 测试 * * @param args */
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException { 
   
        String key = "id";
        //不设置过期时间
        System.out.println("***********不设置过期时间**********");
        Cache.put(key, 123);
        System.out.println("key:" + key + ", value:" + Cache.get(key));
        System.out.println("key:" + key + ", value:" + Cache.remove(key));
        System.out.println("key:" + key + ", value:" + Cache.get(key));

        //设置过期时间
        System.out.println("\n***********设置过期时间**********");
        Cache.put(key, "123456", 1000);
        System.out.println("key:" + key + ", value:" + Cache.get(key));
        Thread.sleep(2000);
        System.out.println("key:" + key + ", value:" + Cache.get(key));

        System.out.println("\n***********100w读写性能测试************");
        //创建有10个线程的线程池，将1000000次操作分10次添加到线程池
        int threads = 10;
        ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(threads);
        //每批操作数量
        int batchSize = 100000;

        //添加
        { 
   
            CountDownLatch latch = new CountDownLatch(threads);
            AtomicInteger n = new AtomicInteger(0);
            long start = System.currentTimeMillis();

            for (int t = 0; t < threads; t++) { 
   
                pool.submit(() -> { 
   
                    for (int i = 0; i < batchSize; i++) { 
   
                        int value = n.incrementAndGet();
                        Cache.put(key + value, value, 300000);
                    }
                    latch.countDown();
                });
            }
            //等待全部线程执行完成，打印执行时间
            latch.await();
            System.out.printf("添加耗时：%dms\n", System.currentTimeMillis() - start);
        }

        //查询
        { 
   
            CountDownLatch latch = new CountDownLatch(threads);
            AtomicInteger n = new AtomicInteger(0);
            long start = System.currentTimeMillis();
            for (int t = 0; t < threads; t++) { 
   
                pool.submit(() -> { 
   
                    for (int i = 0; i < batchSize; i++) { 
   
                        int value = n.incrementAndGet();
                        Cache.get(key + value);
                    }
                    latch.countDown();
                });
            }
            //等待全部线程执行完成，打印执行时间
            latch.await();
            System.out.printf("查询耗时：%dms\n", System.currentTimeMillis() - start);
        }

        System.out.println("当前缓存容量：" + Cache.size());
    }
}

测试结果

***********不设置过期时间**********
key:id, value:123
key:id, value:123
key:id, value:null

***********设置过期时间**********
key:id, value:123456
key:id, value:null

***********100w读写性能测试************
添加耗时：1729ms
查询耗时：283ms
当前缓存容量：1000000

测试程序使用有10个线程的线程池来模拟并发，分别执行一百万次添加和查询操作，时间大约在两秒左右，表现还不错，每秒近百万读写应该还是可以满足大多数高并发场景的 ^^

备注：如果对缓存失效延迟非常敏感，不能容忍百万数据亚秒级失效延迟，必须保证严格失效时间的话，可以参考另一版实现（数据实体加入了过期时间，每次取出数据时会先做判断）。地址：https://github.com/lixk/ECache