简单的java缓存实现

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坚持最初的执着，从不曾有半点懈怠，为优秀而努力，为证明自己而活。

提到缓存，不得不提就是缓存算法(淘汰算法)，常见算法有LRU、LFU和FIFO等算法，每种算法各有各的优势和缺点及适应环境。

1、LRU(Least Recently Used ，最近最少使用)

算法根据数据的最近访问记录来淘汰数据，其原理是如果数据最近被访问过，将来被访问的几概率相对比较高，最常见的实现是使用一个链表保存缓存数据，详细具体算法如下：

1. 新数据插入到链表头部；

2. 每当缓存数据命中，则将数据移到链表头部；

3. 当链表满的时候，将链表尾部的数据丢弃；





2、LFU(Least Frequently Used，最不经常使用)

算法根据数据的历史访问频率来淘汰数据，其原理是如果数据过去被访问次数越多，将来被访问的几概率相对比较高。LFU的每个数据块都有一个引用计数，所有数据块按照引用计数排序，具有相同引用计数的数据块则按照时间排序。

具体算法如下：

1. 新加入数据插入到队列尾部（因为引用计数为1）；

2. 队列中的数据被访问后，引用计数增加，队列重新排序；

3. 当需要淘汰数据时，将已经排序的列表最后的数据块删除；



3、FIFO(First In First Out ，先进先出)

算法是根据先进先出原理来淘汰数据的，实现上是最简单的一种,具体算法如下：

1. 新访问的数据插入FIFO队列尾部，数据在FIFO队列中顺序移动；

2. 淘汰FIFO队列头部的数据；



评价一个缓存算法好坏的标准主要有两个，一是命中率要高，二是算法要容易实现。当存在热点数据时，LRU的效率很好，但偶发性的、周期性的批量操作会导致LRU命中率急剧下降，缓存污染情况比较严重。LFU效率要优于LRU，且能够避免周期性或者偶发性的操作导致缓存命中率下降的问题。但LFU需要记录数据的历史访问记录，一旦数据访问模式改变，LFU需要更长时间来适用新的访问模式，即：LFU存在历史数据影响将来数据的“缓存污染”效用。FIFO虽然实现很简单，但是命中率很低，实际上也很少使用这种算法。

基于现有jdk类库，我们可以很容易实现上面的缓存算法

首先定义缓存接口类

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/**  * 缓存接口  * @author Wen  *  */ public interface Cache<K,V> {     /**      * 返回当前缓存的大小      *      * @return       */     int size();           /**      * 返回默认存活时间      *      * @return      */     long getDefaultExpire();           /**      * 向缓存添加value对象,其在缓存中生存时间为默认值      *      * @param key      * @param value      */     void put(K key ,V value) ;           /**      * 向缓存添加value对象,并指定存活时间      * @param key      * @param value      * @param expire  过期时间      */     void put(K key ,V value , long expire ) ;           /**      * 查找缓存对象      * @param key      * @return      */     V get(K key);           /**      * 淘汰对象      *      * @return  被删除对象大小      */     int eliminate();           /**      * 缓存是否已经满      * @return      */     boolean isFull();       /**      * 删除缓存对象      *      * @param key      */     void remove(K key);       /**      * 清除所有缓存对象      */     void clear();       /**      * 返回缓存大小      *      * @return       */     int getCacheSize();       /**      * 缓存中是否为空      */     boolean isEmpty();   }

基本实现抽象类

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import java.util.Map; import java.util.concurrent.locks.Lock; import java.util.concurrent.locks.ReentrantReadWriteLock;   /**  * 默认实现  */ 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;        // 最后访问时间         long accessCount;       // 访问次数         long ttl;               // 对象存活时间(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;      // 缓存大小 , 0 -> 无限制           protected  boolean existCustomExpire ; //是否设置默认过期时间           public int getCacheSize() {         return cacheSize;     }       protected long defaultExpire;     // 默认过期时间, 0 -> 永不过期           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();         }     }           /**      * 淘汰对象具体实现      *      * @return      */     protected abstract int eliminateCache();               public boolean isFull() {         if (cacheSize == 0) {//o -> 无限制             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;     } }

LRU缓存实现类

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import java.util.Iterator; import java.util.LinkedHashMap; import java.util.Map;   /**  * LRU  实现  * @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已经实现LRU算法 是通过双向链表来实现，当某个位置被命中，通过调整链表的指向将该位置调整到头位置，新加入的内容直接放在链表头，如此一来，最近被命中的内容就向链表头移动，需要替换时，链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;     }       /**      * 只需要实现清除过期对象就可以了,linkedHashMap已经实现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;     }   }

LFU实现类

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import java.util.HashMap; import java.util.Iterator;   //LFU实现 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) ;     }       /**      * 实现删除过期对象 和 删除访问次数最少的对象      *      */     @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;     }   }

FIFO实现类

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import java.util.Iterator; import java.util.LinkedHashMap; /**  * FIFO实现  * @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()) {//删除过期对象还是满,继续删除链表第一个             cacheMap.remove(firstKey);         }           return count;     }   }