javaweb本地缓存的使用.
缓存对于提升系统性能效果显而易见,而且成本也比较低,深受程序员的青睐。
最简单的用法就是定义一个集合类,存储一些对象信息,下次使用时不需要从别的地方重新获取,而是直接在本地集合类查询即可。常用的是基于k-v 键值对Map系列
示例:
- /**
- * 类CollectionCache.java的实现描述:TODO 类实现描述
- *
- * @author onlyone
- */
- public class CollectionCache {
- // 本地缓存
- private static Map<String, Object> context = new HashMap<String, Object>();
- public Object getObject(String key) {
- if (context.containsKey(key)) {
- return context.get(key);
- }
- // 模拟从其它地方获取一个value值
- Object o = new Object();
- context.put(key, o);
- return o;
- }
- }
/** * 类CollectionCache.java的实现描述:TODO 类实现描述 * * @author onlyone */ public class CollectionCache { // 本地缓存 private static Map<String, Object> context = new HashMap<String, Object>(); public Object getObject(String key) { if (context.containsKey(key)) { return context.get(key); } // 模拟从其它地方获取一个value值 Object o = new Object(); context.put(key, o); return o; } }
这种用法的确可以带来很大便利,但是存在潜在风险。随着Map集合自增长,会占用大量内存,可能导致频繁Full GC或者内存溢出现象。
因此对于集合的使用,一定要注意限制容量,避免出现内存消耗过多的问题。
常用的解决方案就是通过计数或获取集合大小来实现控制,当到达集合限制数量后,将准备放入集合的对象采取其它策略,比如 LRU最近最少使用原则,或者存储到本地磁盘。
Google的开源软件Guava实现了一个不错的本地缓存器,可以有效解决上面的问题。主要特征:
1、采用kv存储
2、当缓存器溢出时,采用最近最少使用原则替换。
3、过期规则基于最后读写时间。
4、设置键值引用级别。
5、元素移出通知。
6、缓存访问统计。
参数设置:
1. 大小的设置:CacheBuilder.maximumSize(long) CacheBuilder.weigher(Weigher) CacheBuilder.maxumumWeigher(long)
2. 时间:expireAfterAccess(long, TimeUnit) expireAfterWrite(long, TimeUnit)
3. 引用:CacheBuilder.weakKeys() CacheBuilder.weakValues() CacheBuilder.softValues()
4. 明确的删除:invalidate(key) invalidateAll(keys) invalidateAll()
5. asMap,把缓存动作一个ConcurrentMap
- import java.util.concurrent.ExecutionException;
- import java.util.concurrent.TimeUnit;
- import com.google.common.cache.Cache;
- import com.google.common.cache.CacheBuilder;
- /**
- *
- * 类ContextCache.java的实现描述:TODO 类实现描述
- * @author onlyone
- */
- public class ContextCache {
- /**
- * 超时时间,默认不超时
- */
- private static long expiredTime = 2;
- /**
- * 容量大小
- */
- private static long size = 4;
- private static Cache<Object, Object> cache = null;
- static {
- // 初始化Guava的LocalCache
- CacheBuilder<Object, Object> builder = CacheBuilder.newBuilder().maximumSize(size).initialCapacity(
- (int) (size / 2));
- if (expiredTime > 0) {
- builder.expireAfterWrite(expiredTime, TimeUnit.SECONDS);
- }
- cache = builder.build();
- }
- public static void main(String[] args) throws ExecutionException {
- for(int i=1;i<=6;i++){
- cache.put(“b”+i, i);
- }
- System.out.println(“缓存的大小=”+cache.size());
- for(int i=1;i<=6;i++){
- System.out.println(“b”+i+”=”+cache.getIfPresent(“b”+i));
- }
- }
- }
import java.util.concurrent.ExecutionException; import java.util.concurrent.TimeUnit; import com.google.common.cache.Cache; import com.google.common.cache.CacheBuilder; /** * * 类ContextCache.java的实现描述:TODO 类实现描述 * @author onlyone */ public class ContextCache { /** * 超时时间,默认不超时 */ private static long expiredTime = 2; /** * 容量大小 */ private static long size = 4; private static Cache<Object, Object> cache = null; static { // 初始化Guava的LocalCache CacheBuilder<Object, Object> builder = CacheBuilder.newBuilder().maximumSize(size).initialCapacity( (int) (size / 2)); if (expiredTime > 0) { builder.expireAfterWrite(expiredTime, TimeUnit.SECONDS); } cache = builder.build(); } public static void main(String[] args) throws ExecutionException { for(int i=1;i<=6;i++){ cache.put("b"+i, i); } System.out.println("缓存的大小="+cache.size()); for(int i=1;i<=6;i++){ System.out.println("b"+i+"="+cache.getIfPresent("b"+i)); } } }
- 缓存的大小=3
- b1=null
- b2=2
- b3=null
- b4=null
- b5=5
- b6=6
缓存的大小=3 b1=null b2=2 b3=null b4=null b5=5 b6=6