【缓存服务】⭐️自定义实现一个简易的数据缓存

🍸前言

🍻手写缓存服务

（1）缓存实体类

🍸前言

俗话说有轮子不用就是玩

开个玩笑，通过手写缓存服务可以帮助我们更好的了解，缓存需要哪些东西，比如内存的持久化，还有支持缓存的数据自动过期清除。对于简单的数据缓存，可以自行编写一套缓存服务，缓存通常的使用如下：

🍻手写缓存服务

（1）缓存实体类

要实现缓存功能，首先要有对象接收数据，数据包含的基本内容有键值和过期时间等，代码如下：

java 复制代码

import lombok.Data;

/**
 * @author ben.huang
 */
@Data
public class CacheEnity {
    /**
     * 缓存的key值
     */
    private String key;
    /**
     * 缓存的value值
     */
    private Object value;
    /**
     * 缓存的过期时间
     */
    private Long expireTime;
}

（2）缓存工具类

接收数据的对象有了之后，需要有一个操作缓存的工具，包括存放数据，获取数据，删除数据，定期清理已过期缓存等操作，定期清理操作通过创建一个定时线程任务每隔一段时间查询筛除已过期的数据，工具类代码如下：

java 复制代码

import java.time.Duration;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.ScheduledExecutorService;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * @author ben.huang
 */
public class CacheUtil {

    /**
     * 缓存容器
     */
    private final static Map<String, CacheEnity> CACHE_MAP = new ConcurrentHashMap<>();

    private static ScheduledExecutorService executor = Executors.newSingleThreadScheduledExecutor();
    

    /**
     * 存放缓存，过期时间为当前时间加上传入的过期时间
     *
     * @param key
     * @param value
     * @param expireTime 过期时间（毫秒）
     */
    public static void put(String key, Object value, long expireTime) {
        CacheEnity cacheEnity = new CacheEnity();
        cacheEnity.setKey(key);
        cacheEnity.setValue(value);
        if (expireTime > 0) {
            Long expire = System.currentTimeMillis() + Duration.ofSeconds(expireTime).toMillis();
            cacheEnity.setExpireTime(expire);
        }
        CACHE_MAP.put(key, cacheEnity);
    }

    /**
     * 默认永不过期的存放
     *
     * @param key
     * @param value
     */
    public static void put(String key, Object value) {
        put(key, value, 0);
    }

    /**
     * 缓存获取，没有则返回null
     *
     * @param key
     * @return
     */
    public static Object get(String key) {
        if (CACHE_MAP.containsKey(key)) {
            return CACHE_MAP.get(key).getValue();
        }
        return null;
    }

    /**
     * 删除缓存
     *
     * @param key
     */
    public static void remove(String key) {
        CACHE_MAP.remove(key);
    }


    /**
     * 定期清理操作，筛掉已过期的数据
     */
    public static void clearCache() {
        //没有数据直接返回，提升性能
        if (CACHE_MAP.size() == 0) {
            return;
        }
        //过期时间不为空，并且已经过期
        CACHE_MAP.entrySet().removeIf(entry -> entry.getValue().getExpireTime() != null && entry.getValue().getExpireTime() <= System.currentTimeMillis());
    }

    //注册一个定时线程任务，服务启动1秒之后，每隔500毫秒执行一次清理方法
    static {
        executor.scheduleAtFixedRate(CacheUtil::clearCache, 1000, 500, TimeUnit.MILLISECONDS);
    }
}

（3）测试缓存服务

存放三个数据，第一个数据设置过期时间 3 秒，第二个数据过期时间设置 6 秒，第三个数据不设置过期时间，也就是永不过期，然后分多次时间查询，结果如下：

java 复制代码

public class TestCache {
    public static void main(String[] args) {
        CacheUtil.put("user1","张山",3);
        CacheUtil.put("user2","李斯",6);
        CacheUtil.put("user3","汪芜");
        System.out.println("第一次查询 user1："+CacheUtil.get("user1"));
        System.out.println("第一次查询 user2："+CacheUtil.get("user2"));
        System.out.println("第一次查询 user3："+CacheUtil.get("user3"));

        try {
            Thread.sleep(3000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }

        System.out.println("\n第二次查询 user1："+CacheUtil.get("user1"));
        System.out.println("第二次查询 user2："+CacheUtil.get("user2"));
        System.out.println("第二次查询 user3："+CacheUtil.get("user3"));

        try {
            Thread.sleep(4000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }

        System.out.println("\n第三次查询 user1："+CacheUtil.get("user1"));
        System.out.println("第三次查询 user2："+CacheUtil.get("user2"));
        System.out.println("第三次查询 user3："+CacheUtil.get("user3"));
    }
}

🍷已有的缓存工具

缓存又分为本地缓存和分布式缓存，这里主要看本地缓存

当你还在造轮子的时候，何不抬头看看，眼前已经停了一堆法拉犁了

来看看都有哪些好用的工具

🍧1. 谷拉利 ----- 基于 Guava Cache 实现本地缓存（稍次之）

支持最大容量限制

支持两种过期删除策略（插入时间和读取时间）

支持简单的统计功能

基于 LRU 算法实现

🍫2. 咖拉利 ---- 基于 Caffeine 实现本地缓存（推荐使用）

可以看作是 Guava Cache 的增强版，功能上两者类似，不同的是 Caffeine 采用了一种结合 LRU、LFU 优点的算法：W-TinyLFU，在性能上有明显的优越性。

🍬3. En拉利 ---- 基于 Encache 实现本地缓存（了解）

支持多种缓存淘汰算法，包括 LRU、LFU 和 FIFO

缓存支持堆内存储、堆外存储、磁盘存储（支持持久化）三种

支持多种集群方案，解决数据共享问题

🍹章末

文章到这里就结束了~