java应用本地缓存
public class LiveCache<T> {
// 缓存时间
private final int cacheMillis;
// 缓存对象
private final T element;
// 缓存对象创建时间
private final long createTime;
public LiveCache(int cacheMillis, T element) {
this.cacheMillis = cacheMillis;
this.element = element;
this.createTime = System.currentTimeMillis();
}
// 获取缓存对象
public T getElement() {
long currentTime = System.currentTimeMillis();
if(cacheMillis > 0 && currentTime - createTime > cacheMillis) {
return null;
} else {
return element;
}
}
// 获取缓存对象,忽略缓存时间有效性
public T getElementIfNecessary() {
return element;
}
}
public static void main(String[] args) {
int cacheMilis = 1000 ;
LiveCache<Object> liveCache = new LiveCache<>(cacheMilis, new Object()) ;
liveCache.getElement() ;
liveCache.getElementIfNecessary() ;
}
@FunctionalInterface
public interface LiveFetch<T> {
// 刷新缓存接口
T fetch() ;
} public class LiveManager<T> {
// 缓存时间
private int cacheMillis;
// 缓存对象
private LiveCache<T> liveCache;
// 刷新缓存的对象
private LiveFetch<T> liveFetch ; private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(LiveManager.class) ; // 刷新缓存开关
private boolean refresh = false ; public LiveManager(int cacheMillis, LiveFetch<T> liveFetch) {
this.cacheMillis = cacheMillis ;
this.liveFetch = liveFetch ;
} /**
* fetch cache ; if cache expired , synchronous fetch
* @return
*/
public T getCache() { initLiveCache(); if(liveCache != null) {
T t ;
if((t= liveCache.getElement()) != null) {
return t ;
} else {
t = liveFetch.fetch() ;
if(t != null) {
liveCache = new LiveCache<T>(cacheMillis, t) ;
return t ;
}
}
} return null ;
} /**
* fetch cache ; if cache expired , return old cache and asynchronous fetch
* @return
*/
public T getCacheIfNecessary() { initLiveCache(); if(liveCache != null) {
T t ;
if((t= liveCache.getElement()) != null) {
return t ;
} else {
refreshCache() ;
return liveCache.getElementIfNecessary() ;
}
} return null ;
} /**
* init liveCache
*/
private void initLiveCache() {
if(liveCache == null) {
T t = liveFetch.fetch() ;
if(t != null) {
liveCache = new LiveCache<T>(cacheMillis, t) ;
}
}
} /**
* asynchronous refresh cache
*/
private void refreshCache() { if(refresh)
return ;
refresh = true ;
try {
Thread thread = new Thread(() -> {
try {
T t = liveFetch.fetch();
if (t != null) {
liveCache = new LiveCache<>(cacheMillis, t);
}
} catch (Exception e){
logger.error("LiveManager.refreshCache thread error.", e);
} finally {
refresh = false ;
}
}) ;
thread.start();
} catch (Exception e) {
logger.error("LiveManager.refreshCache error.", e);
}
}
} public class Test { public static void main(String[] args) {
int cacheMilis = 1000 ;
LiveManager<Object> liveManager = new LiveManager<>(cacheMilis,() -> new Test().t1()) ; liveManager.getCache() ;
liveManager.getCacheIfNecessary() ;
} public Object t1(){ return new Object() ;
}
}
@FunctionalInterface
public interface LiveMapFetch<T> {
// 异步刷新数据
T fetch(String key) ;
} public class LiveMapManager<T> { private int cacheMillis;
private Map<String,LiveCache<T>> liveCacheMap;
private LiveMapFetch<T> liveMapFetch; private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(LiveMapManager.class) ; private boolean refresh = false ; public LiveMapManager(int cacheMillis, LiveMapFetch<T> liveMapFetch) {
this.cacheMillis = cacheMillis ;
this.liveMapFetch = liveMapFetch ;
} /**
* fetch cache ; if cache expired , synchronous fetch
* @return
*/
public T getCache(String key) { initLiveCache(); T t ;
if(liveCacheMap.containsKey(key) && (t = liveCacheMap.get(key).getElement()) != null) {
return t ;
} else {
t = liveMapFetch.fetch(key) ;
if(t != null) {
LiveCache<T> liveAccess = new LiveCache<T>(cacheMillis, t) ;
liveCacheMap.put(key, liveAccess) ;
return t ;
}
} return null ;
} /**
* fetch cache ; if cache expired , return old cache and asynchronous fetch
* @return
*/
public T getCacheIfNecessary(String key) { initLiveCache(); T t ;
if(liveCacheMap.containsKey(key) && (t = liveCacheMap.get(key).getElement()) != null) {
return t ;
} else {
if(liveCacheMap.containsKey(key)) {
refreshCache(key) ;
return liveCacheMap.get(key).getElementIfNecessary() ;
} else {
t = liveMapFetch.fetch(key) ;
if(t != null) {
LiveCache<T> liveAccess = new LiveCache<T>(cacheMillis, t) ;
liveCacheMap.put(key, liveAccess) ;
return t ;
}
}
}
return t ;
} /**
* init liveCache
*/
private void initLiveCache() {
if(liveCacheMap == null) {
liveCacheMap = new HashMap<>() ;
}
} /**
* asynchronous refresh cache
*/
private void refreshCache(String key) { if(refresh)
return ;
refresh = true ;
try {
Thread thread = new Thread(() -> {
try {
T t = liveMapFetch.fetch(key);
if (t != null) {
LiveCache<T> liveAccess = new LiveCache<>(cacheMillis, t);
liveCacheMap.put(key, liveAccess);
}
} catch (Exception e) {
logger.error("LiveMapManager.refreshCache thread error.key:",e);
} finally {
refresh = false ;
}
}) ;
thread.start();
} catch (Exception e) {
logger.error("LiveMapManager.refreshCache error.key:" + key, e);
}
} } public class Test { public static void main(String[] args) {
int cacheMilis = 1000 ;
LiveMapManager<Object> liveManager = new LiveMapManager<>(cacheMilis,(String key) -> new Test().t1(key)) ; liveManager.getCache("key") ;
liveManager.getCacheIfNecessary("key") ;
} public Object t1(String key){ return new Object() ;
}
}
java应用本地缓存的更多相关文章
- Java高性能本地缓存框架Caffeine
一.序言 Caffeine是一个进程内部缓存框架,使用了Java 8最新的[StampedLock]乐观锁技术,极大提高缓存并发吞吐量,一个高性能的 Java 缓存库,被称为最快缓存. 二.缓存简介 ...
- Java学习之ConcurrentHashMap实现一个本地缓存
ConcurrentHashMap融合了Hashtable和HashMap二者的优势. Hashtable是做了线程同步,HashMap未考虑同步.所以HashMap在单线程下效率较高,Hashtab ...
- Java本地缓存解决方案其一(使用Google的CacheBuilder)
前不久,业务实现上需要用到本地缓存来解决一些数据量相对较小但是频繁访问的数据,通过查找各种资料,找到了一种可以实现的方案--采用的是Google的CacheBuilder.下面是代码实现过程:1.首先 ...
- Caffeine Cache-高性能Java本地缓存组件
前面刚说到Guava Cache,他的优点是封装了get,put操作:提供线程安全的缓存操作:提供过期策略:提供回收策略:缓存监控.当缓存的数据超过最大值时,使用LRU算法替换.这一篇我们将要谈到一个 ...
- 实现 Java 本地缓存,该从这几点开始
缓存,我相信大家对它一定不陌生,在项目中,缓存肯定是必不可少的.市面上有非常多的缓存工具,比如 Redis.Guava Cache 或者 EHcache.对于这些工具,我想大家肯定都非常熟悉,所以今天 ...
- java中的本地缓存
java中的本地缓存,工作后陆续用到,一直想写,一直无从下手,最近又涉及到这方面的问题了,梳理了一下.自己构造单例.guava.ehcache基本上涵盖了目前的大多数行为了. 为什么要有本地缓存? ...
- 第七章 企业项目开发--本地缓存guava cache
1.在实际项目开发中,会使用到很多缓存技术,而且数据库的设计一般也会依赖于有缓存的情况下设计. 常用的缓存分两种:本地缓存和分布式缓存. 常用的本地缓存是guava cache,本章主要介绍guava ...
- A comparison of local caches (1) 【本地缓存之比较 (1)】
1. Spring local cache [Spring 本地缓存] Spring provided cacheable annotation since 3.1. It's very supe ...
- A comparison of local caches (2) 【本地缓存之比较 (2)】
接上一篇: A comparison of local caches (1) [本地缓存之比较 (1)] This article will compare the asynchronous loca ...
随机推荐
- 【VS开发】【数据库开发】windows下libevent x64库静态编译
按照libevent的文档,使用VC的nmake -f Makefile.nmake即可编译32位release模式.因为项目中要求编译64位的版本,需要在Makefile.nmake中添加一个LIB ...
- 【数据库开发】Redis消息通知
消息通知 任务队列 使用任务队列的好处 松耦合.生产者和消费者无需知道彼此的实现细节,只需要约定好任务的描述格式.这使得生产者和消费者可以由不同的团队使用不同的编程语言编写 易于扩展.消费者可以有多个 ...
- MySQL主从复制与读写分离实践
MySQL主从复制(Master-Slave)与读写分离(MySQL-Proxy)实践 目录: 介绍 MySQL的安装与配置 MySQL主从复制 MySQL读写分离 编译安装lua 安装配置MySQ ...
- 日常工作问题解决:centos7下使用yum安装软件报yum.pid锁定
问题描述: 在centos7下使用yum进行软件安装时报yum.pid已经被锁定,如下所示: [root@centos7-129 ~]# yum -y install dhcp 已加载插件:faste ...
- Python数据分析练手:分析知乎大V
原文链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/92768131?utm_source=tuicool&utm_medium=referral 知乎,可以说是国内目前最大的 ...
- MySQL 配置参数优化
MySQL 配置参数优化 1.修改back_log参数值:由默认的50修改为500 back_log=500back_log值指出在MySQL暂时停止回答新请求之前的短时间内多少个请求可以被存在堆栈中 ...
- [转帖]HTTP请求方法:GET、HEAD、POST、PUT、DELETE、CONNECT、OPTIONS、TRACE 说明
HTTP请求方法:GET.HEAD.POST.PUT.DELETE.CONNECT.OPTIONS.TRACE 说明 平时的Rest开发,用到的都是GET,POST,PUT,DELETE类型的请求. ...
- 并发艺术--java并发机制的底层实现原理
前言 Java代码在编译后会变成Java字节码,字节码被类加载器加载到JVM里,JVM执行字节码,最终需要转化为汇编指令在CPU上执行,Java中所使用的并发机制依赖于JVM的实现和CPU的指令. 一 ...
- Mathtype 问题汇总(3)
1. 调整行间距 2. 调整字号 在 MathType 中,选择「大小 > 定义」将对话框中「完整」所对应的值改为和文字大小匹配的pt(磅值),这样便可以解决在文字编写的 Word 文档中某一行 ...
- 1186: 零起点学算法93——改革春风吹满地(C)
一.题目 http://acm.wust.edu.cn/problem.php?id=1186&soj=0 二.分析 多组输入,'0'结束: 顶点的个数在3至100之间: 一定顺序输入坐标: ...