/**
-
将对象加入到缓存
-
@param key 键
-
@param value 对象
-
@param timeout 过期时间
*/
void put(K key, V value, long timeout);
/**
-
从缓存中获得对象
-
@param key 键
-
@return 键对应的对象
*/
V get(K key);
/**
-
从缓存中删除对象
-
@param key 键
*/
void remove(K key);
}
紧接着我们继续来实现缓存的大致龙骨。
1. 设置最大缓存数量
需要一个属性来存储这个容量值。
// 容量大小
private int capacity;
2. 选择合适容器来放置缓存对象
我们还用Map类型存储，新增一个Map类型属性
// 存储缓存对象
private Map<K, V> cacheMap;
3. 选择合适淘汰策略
这里我选用实现简单的LFU(least frequently used) 最少使用率策略，来说明一下大致原理，其他实现类似的。
LFU：根据使用次数来判定对象是否被持续缓存（使用率是通过访问次数计算），当缓存满时清理过期对象，清理后依旧满的情况下清除最少访问（访问计数最小）的对象并将其他对象的访问数减去这个最小访问数，以便新对象进入后可以公平计数。
这里要做到LFU，需要以下属性：
-
value 缓存对象
-
latestTime最新访问时间 ，用于判断对象是否过期，惰性删除的时候使用。 -
count访问次数 ，用于LFU判断。 -
ttl对象存活时长，用于判断对象是否过期，惰性删除的时候使用。
代码如下：
public class CacheObject<V> {
/**
- 缓存对象
*/
V value;
/**
- 最新访问时间
*/
long latestTime;
/**
- 访问次数
*/
int count;
/**
- 对象存活时长，0表示永久存活
*/
private final long ttl;
/**
-
构造
-
@param value 值
-
@param ttl 超时时长
*/
protected CacheObject(V value, long ttl) {
this.value = value;
this.ttl = ttl;
this.latestTime = System.currentTimeMillis();
}
整体实现代码框架
我们整理下上面的思路，转化为代码龙骨。
/**
-
LFU 最少使用率策略
-
@param <K>
-
@param <V>
*/
public class LFUCache<K, V> implements ICache<K, V> {
// 容量大小
private int capacity;
// 存储缓存对象
private Map<K, CacheObject<V>> cacheMap;
public LFUCache(int capacity) {
this.capacity = capacity;
this.cacheMap = new HashMap<>(capacity, 1.0f);
}
@Override
public void put(K key, V value, long timeout) {
}
@Override
public V get(K key) {
return null;
}
@Override
public void remove(K key) {
}
}
有了这个龙骨，那么下面我们就根据它来把空白的地方填满吧，继续实现丰满我们的组件吧！
1. 将对象加入到缓存put操作
相关流程如下：
伪代码如下：
public void put(K key, V value, long timeout) {
if (缓存满了) {
删除所有的存活到期的对象();
if(缓存满了) {
删除一个访问次数最少的对象();
}
}
cacheMap.put(key, new CacheObject<>(value, timeout));
}
关键点
- 存活到期对象的判断
CacheObject.latestTime + CacheObject.ttl < System.currentTimeMillis()
- 删除访问次数最少的对象时，将其他对象的访问数减去这个最小访问数，否则老的数据越来越大，对新进入对象
不公平，随着时间的增长，还有可能溢出。
2. 从缓存中获得对象get操作
相关流程如下：
大致代码如下：
public V get(K key) {
CacheObject<V> cacheObject = cacheMap.get(key);
if (cacheObject == null) {
return null;
}
cacheObject.latestTime = System.currentTimeMillis();
cacheObject.count++;
return cacheObject.value;
}
关键点
- 每次访问到的对象，要
更新最新访问时间和访问次数
3. 从缓存中删除对象remove操作
这里简单的调用Map的删除接口即可
public void remove(K key) {
cacheMap.remove(key);
}
好了，写到这儿，我们的缓存组件就基本成型了。
为什么说基本成型？
如果你真的是用心在看的话，估计会提问了卧槽，你这个压根线程非安全啊？
是的，那么我们来给每个方法加个synchronized即可，jdk1.6之后synchronized性能很强劲的。
ails/111273049)整体代码如下
public class LFUCache<K, V> implements ICache<K, V> {
// 容量大小
private int capacity;
// 存储缓存对象
private Map<K, CacheObject<V>> cacheMap;
public LFUCache(int capacity) {
this.capacity = capacity;
this.cacheMap = new HashMap<>(capacity, 1.0f);
}
@Override
public synchronized void put(K key, V value, long timeout) {
if (isFull()) {
pruneCache();
}
cacheMap.put(key, new CacheObject<>(value, timeout));
}
@Override
public synchronized V get(K key) {
CacheObject<V> cacheObject = cacheMap.get(key);
if (cacheObject == null) {
return null;
}
cacheObject.latestTime = System.currentTimeMillis();
cacheObject.count++;
return cacheObject.value;
}
@Override
public synchronized void remove(K key) {
cacheMap.remove(key);
}
public boolean isFull() {
return (capacity > 0) && (cacheMap.size() >= capacity);
}
protected int pruneCache() {
int count = 0;
CacheObject<V> comin = null;
// 清理过期对象并找出访问最少的对象
Iterator<CacheObject<V>> values = cacheMap.values().iterator();
CacheObject<V> co;
while (values.hasNext()) {
co = values.next();
if (co.isExpired() == true) {
values.remove();
count++;
continue;
}
//找出访问最少的对象
if (comin == null || co.count < comin.count) {
comin = co;
}
}
// 减少所有对象访问量，并清除减少后为0的访问对象
if (isFull() && comin != null) {
long minAccessCount = comin.count;
values = cacheMap.values().iterator();
CacheObject<V> co1;
while (values.hasNext()) {
co1 = values.next();
co1.count -= minAccessCount;
if (co1.count <= 0) {
values.remove();
count++;
}
}
}
return count;
}
}
测试代码如下：
//通过实例化对象创建
LFUCache<String, String> lfuCache = new LFUCache<String, String>(3);
lfuCache.put("key1", "value1", DateUnit.SECOND.getMillis() * 3);
lfuCache.get("key1");//使用次数+1
lfuCache.put("key2", "value2", DateUnit.SECOND.getMillis() * 3);
lfuCache.put("key3", "value3", DateUnit.SECOND.getMillis() * 3);
lfuCache.put("key4", "value4", DateUnit.SECOND.getMillis() * 3);
//由于缓存容量只有3，当加入第四个元素的时候，根据LRU规则，最少使用的将被移除（2,3被移除）
String value1 = lfuCache.get("key1");
System.out.println(value1);//key1
String value2 = lfuCache.get("key2");
System.out.println(value2);//null
标签：缓存,cacheMap,对象,value,易用,key,架构师,public From： https://blog.51cto.com/u_15767198/5898901