簡單的java緩存實現
提到緩存，不得不提就是緩存算法(淘汰算法)，常見算法有LRU、LFU和FIFO等算法，每種算法各有各的優勢和缺點及適應環境。
1、LRU(Least Recently Used ，最近最少使用)
算法根據數據的最近訪問記錄來淘汰數據，其原理是如果數據最近被訪問過，將來被訪問的幾概率相對比較高，最常見的實現是使用一個鏈表保存緩存數據，詳細具體算法如下：
1. 新數據插入到鏈表頭部；
2. 每當緩存數據命中，則將數據移到鏈表頭部；
3. 當鏈表滿的時候，將鏈表尾部的數據丟棄；
2、LFU(Least Frequently Used，最不經常使用)
算法根據數據的歷史訪問頻率來淘汰數據，其原理是如果數據過去被訪問次數越多，將來被訪問的幾概率相對比較高。LFU的每個數據塊都有一個引用計數，所有數據塊按照引用計數排序，具有相同引用計數的數據塊則按照時間排序。
具體算法如下：
1. 新加入數據插入到隊列尾部（因為引用計數為1）；
2. 隊列中的數據被訪問后，引用計數增加，隊列重新排序；
3. 當需要淘汰數據時，將已經排序的列表最后的數據塊刪除；
3、FIFO(First In First Out ，先進先出)
算法是根據先進先出原理來淘汰數據的，實現上是最簡單的一種,具體算法如下：
1. 新訪問的數據插入FIFO隊列尾部，數據在FIFO隊列中順序移動；
2. 淘汰FIFO隊列頭部的數據；
評價一個緩存算法好壞的標準主要有兩個，一是命中率要高，二是算法要容易實現。當存在熱點數據時，LRU的效率很好，但偶發性的、周期性的批量操作會導致LRU命中率急劇下降，緩存污染情況比較嚴重。LFU效率要優于LRU，且能夠避免周期性或者偶發性的操作導致緩存命中率下降的問題。但LFU需要記錄數據的歷史訪問記錄，一旦數據訪問模式改變，LFU需要更長時間來適用新的訪問模式，即：LFU存在歷史數據影響將來數據的“緩存污染”效用。FIFO雖然實現很簡單，但是命中率很低，實際上也很少使用這種算法。
基于現有jdk類庫，我們可以很容易實現上面的緩存算法
首先定義緩存接口類
/**
* 緩存接口
* @author Wen
*
*/
public interface Cache<K,V> {
/**
* 返回當前緩存的大小
*
* @return
*/
int size();
/**
* 返回默認存活時間
*
* @return
*/
long getDefaultExpire();
/**
* 向緩存添加value對象,其在緩存中生存時間為默認值
*
* @param key
* @param value
*/
void put(K key ,V value) ;
/**
* 向緩存添加value對象,并指定存活時間
* @param key
* @param value
* @param expire 過期時間
*/
void put(K key ,V value , long expire ) ;
/**
* 查找緩存對象
* @param key
* @return
*/
V get(K key);
/**
* 淘汰對象
*
* @return 被刪除對象大小
*/
int eliminate();
/**
* 緩存是否已經滿
* @return
*/
boolean isFull();
/**
* 刪除緩存對象
*
* @param key
*/
void remove(K key);
/**
* 清除所有緩存對象
*/
void clear();
/**
* 返回緩存大小
*
* @return
*/
int getCacheSize();
/**
* 緩存中是否為空
*/
boolean isEmpty();
}
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.locks.Lock;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantReadWriteLock;
/**
* 默認實現
*/
public abstract class AbstractCacheMap<K,V> implements Cache<K,V> {
class CacheObject<K2,V2> {
CacheObject(K2 key, V2 value, long ttl) {
this.key = key;
this.cachedObject = value;
this.ttl = ttl;
this.lastAccess = System.currentTimeMillis();
}
final K2 key;
final V2 cachedObject;
long lastAccess; // 最后訪問時間
long accessCount; // 訪問次數
long ttl; // 對象存活時間(time-to-live)
boolean isExpired() {
if (ttl == 0) {
return false;
}
return lastAccess + ttl < System.currentTimeMillis();
}
V2 getObject() {
lastAccess = System.currentTimeMillis();
accessCount++;
return cachedObject;
}
}
protected Map<K,CacheObject<K,V>> cacheMap;
private final ReentrantReadWriteLock cacheLock = new ReentrantReadWriteLock();
private final Lock readLock = cacheLock.readLock();
private final Lock writeLock = cacheLock.writeLock();
protected int cacheSize; // 緩存大小 , 0 -> 無限制
protected boolean existCustomExpire ; //是否設置默認過期時間
public int getCacheSize() {
return cacheSize;
}
protected long defaultExpire; // 默認過期時間, 0 -> 永不過期
public AbstractCacheMap(int cacheSize ,long defaultExpire){
this.cacheSize = cacheSize ;
this.defaultExpire = defaultExpire ;
}
public long getDefaultExpire() {
return defaultExpire;
}
protected boolean isNeedClearExpiredObject(){
return defaultExpire > 0 || existCustomExpire ;
}
public void put(K key, V value) {
put(key, value, defaultExpire );
}
public void put(K key, V value, long expire) {
writeLock.lock();
try {
CacheObject<K,V> co = new CacheObject<K,V>(key, value, expire);
if (expire != 0) {
existCustomExpire = true;
}
if (isFull()) {
eliminate() ;
}
cacheMap.put(key, co);
}
finally {
writeLock.unlock();
}
}
/**
* {@inheritDoc}
*/
public V get(K key) {
readLock.lock();
try {
CacheObject<K,V> co = cacheMap.get(key);
if (co == null) {
return null;
}
if (co.isExpired() == true) {
cacheMap.remove(key);
return null;
}
return co.getObject();
}
finally {
readLock.unlock();
}
}
public final int eliminate() {
writeLock.lock();
try {
return eliminateCache();
}
finally {
writeLock.unlock();
}
}
/**
* 淘汰對象具體實現
*
* @return
*/
protected abstract int eliminateCache();
public boolean isFull() {
if (cacheSize == 0) {//o -> 無限制
return false;
}
return cacheMap.size() >= cacheSize;
}
public void remove(K key) {
writeLock.lock();
try {
cacheMap.remove(key);
}
finally {
writeLock.unlock();
}
}
public void clear() {
writeLock.lock();
try {
cacheMap.clear();
}
finally {
writeLock.unlock();
}
}
public int size() {
return cacheMap.size();
}
public boolean isEmpty() {
return size() == 0;
}
}
import java.util.Iterator;
import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.Map;
/**
* LRU 實現
* @author Wen
*
* @param <K>
* @param <V>
*/
public class LRUCache<K, V> extends AbstractCacheMap<K, V> {
public LRUCache(int cacheSize, long defaultExpire) {
super(cacheSize , defaultExpire) ;
//linkedHash已經實現LRU算法 是通過雙向鏈表來實現，當某個位置被命中，通過調整鏈表的指向將該位置調整到頭位置，新加入的內容直接放在鏈表頭，如此一來，最近被命中的內容就向鏈表頭移動，需要替換時，鏈表最后的位置就是最近最少使用的位置
this.cacheMap = new LinkedHashMap<K, CacheObject<K, V>>( cacheSize +1 , 1f,true ) {
@Override
protected boolean removeEldestEntry(
Map.Entry<K, CacheObject<K, V>> eldest) {
return LRUCache.this.removeEldestEntry(eldest);
}
};
}
private boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K, CacheObject<K, V>> eldest) {
if (cacheSize == 0)
return false;
return size() > cacheSize;
}
/**
* 只需要實現清除過期對象就可以了,linkedHashMap已經實現LRU
*/
@Override
protected int eliminateCache() {
if(!isNeedClearExpiredObject()){ return 0 ;}
Iterator<CacheObject<K, V>> iterator = cacheMap.values().iterator();
int count = 0 ;
while(iterator.hasNext()){
CacheObject<K, V> cacheObject = iterator.next();
if(cacheObject.isExpired() ){
iterator.remove();
count++ ;
}
}
return count;
}
}
import java.util.HashMap;
import java.util.Iterator;
//LFU實現
public class LFUCache<K,V> extends AbstractCacheMap<K, V> {
public LFUCache(int cacheSize, long defaultExpire) {
super(cacheSize, defaultExpire);
cacheMap = new HashMap<K, CacheObject<K,V>>(cacheSize+1) ;
}
/**
* 實現刪除過期對象 和 刪除訪問次數最少的對象
*
*/
@Override
protected int eliminateCache() {
Iterator<CacheObject<K, V>> iterator = cacheMap.values().iterator();
int count = 0 ;
long minAccessCount = Long.MAX_VALUE ;
while(iterator.hasNext()){
CacheObject<K, V> cacheObject = iterator.next();
if(cacheObject.isExpired() ){
iterator.remove();
count++ ;
continue ;
}else{
minAccessCount = Math.min(cacheObject.accessCount , minAccessCount) ;
}
}
if(count > 0 ) return count ;
if(minAccessCount != Long.MAX_VALUE ){
iterator = cacheMap.values().iterator();
while(iterator.hasNext()){
CacheObject<K, V> cacheObject = iterator.next();
cacheObject.accessCount -= minAccessCount ;
if(cacheObject.accessCount <= 0 ){
iterator.remove();
count++ ;
}
}
}
return count;
}
}
import java.util.Iterator;
import java.util.LinkedHashMap;
/**
* FIFO實現
* @author Wen
*
* @param <K>
* @param <V>
*/
public class FIFOCache<K, V> extends AbstractCacheMap<K, V> {
public FIFOCache(int cacheSize, long defaultExpire) {
super(cacheSize, defaultExpire);
cacheMap = new LinkedHashMap<K, CacheObject<K, V>>(cacheSize + 1);
}
@Override
protected int eliminateCache() {
int count = 0;
K firstKey = null;
Iterator<CacheObject<K, V>> iterator = cacheMap.values().iterator();
while (iterator.hasNext()) {
CacheObject<K, V> cacheObject = iterator.next();
if (cacheObject.isExpired()) {
iterator.remove();
count++;
} else {
if (firstKey == null)
firstKey = cacheObject.key;
}
}
if (firstKey != null && isFull()) {//刪除過期對象還是滿,繼續刪除鏈表第一個
cacheMap.remove(firstKey);
}
return count;
}
}
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