hutool工具实践-缓存

简介

依赖引入

        
            cn.hutool
            hutool-cache
            5.8.17
        

hutool工具既可以像上一章hutool工具实践-验证码-CSDN博客所说直接全部引入，也可以分模块引入

使用示例

先进先出

    /**
     * FIFO(first in first out) 先进先出策略。
     * 元素不停的加入缓存直到缓存满为止，当缓存满时，
     * 清理过期缓存对象，清理后依旧满则删除先入的缓存（链表首部对象）。
     *
     * 优点：简单快速 缺点：不灵活，不能保证最常用的对象总是被保留
     */
    @Test
    public void fifoCacheTest() {
        Cache fifoCache = CacheUtil.newFIFOCache(3);
 
        //加入元素，每个元素可以设置其过期时长，DateUnit.SECOND.getMillis()代表每秒对应的毫秒数，在此为3秒
        fifoCache.put("key1", "value1", DateUnit.SECOND.getMillis() * 3);
        fifoCache.put("key2", "value2", DateUnit.SECOND.getMillis() * 3);
        fifoCache.put("key3", "value3", 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FIFO规则，最先放入的对象将被移除
        fifoCache.put("key4", "value4", DateUnit.SECOND.getMillis() * 3);
 
        //value1为null
        String value1 = fifoCache.get("key1");
 
        System.out.println(value1);
    }

过期时间缓存

 /**
     * 定时缓存，对被缓存的对象定义一个过期时间，当对象超过过期时间会被清理。
     * 此缓存没有容量限制，对象只有在过期后才会被移除。
     *
     * @throws InterruptedException
     */
    @Test
    public void timeCacheTest() throws InterruptedException {
        TimedCache timeCache = CacheUtil.newTimedCache(1000);
        timeCache.put("userName","张三", DateUnit.MINUTE.getMillis());
 
        TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
        Object userName = timeCache.get("userName");
 
        System.out.println(userName);
    }

如果用户在超时前调用了get(key)方法，会重头计算起始时间。举个例子，用户设置key1的超时时间5s，用户在4s的时候调用了get("key1")，此时超时时间重新计算，再过4s调用get("key1")方法值依旧存在。如果想避开这个机制，请调用get("key1", false)方法。

此缓存没有容量限制，对象只有在过期后才会被移除，如果启动了定时器(schedulePrune方法)，那会定时清理缓存中的过期值，但是如果不起动，那只有在get这个值得时候才检查过期并清理。不启动定时器带来的问题是：有些值如果长时间不访问，会占用缓存的空间

最近最久未使用缓存

    /**
     * LRU (least recently used)最近最久未使用缓存。
     * 根据使用时间来判定对象是否被持续缓存，当对象被访问时放入缓存，当缓存满了，
     * 最久未被使用的对象将被移除。此缓存基于LinkedHashMap，因此当被缓存的对象每被访问一次，
     * 这个对象的key就到链表头部。这个算法简单并且非常快，他比FIFO有一个显著优势是经常使用的对象不太可能被移除缓存。
     * 缺点是当缓存满时，不能被很快的访问。
     */
    @Test
    public void lruCacheTest() {
        Cache lruCache = CacheUtil.newLRUCache(3);
        //通过实例化对象创建
        //LRUCache lruCache = new LRUCache(3);
        lruCache.put("key1", "value1", DateUnit.SECOND.getMillis() * 3);
        lruCache.put("key2", "value2", DateUnit.SECOND.getMillis() * 3);
        lruCache.put("key3", "value3", DateUnit.SECOND.getMillis() * 3);
        lruCache.get("key1");//使用时间推近
        lruCache.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被移除）
        String value2 = lruCache.get("key"); //null
    }

最少使用率策略

    /**
     * LFU(least frequently used) 最少使用率策略。
     * 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。
     */
    @Test
    public void lfuCacheTest() {
        Cache lfuCache = CacheUtil.newLFUCache(3);
        //通过实例化对象创建
        //LFUCache lfuCache = new LFUCache(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LFU规则，最少使用的将被移除（2,3被移除）
        String value2 = lfuCache.get("key2");//null
        String value3 = lfuCache.get("key3");//null
    }

说明

hutool的缓存策略均是基于缓存实现的，单独使用的机会较少(比较适合一些较为简单的单体项目)，使用场景较多的情况是：结合redis等缓存技术做的多级缓存，提升系统性能

源码浅析

整个cache模块的核心接口在cn.hutool.cache.Cache，定义了缓存的相关方法

cache的模板实现是AbstractCache,在该抽象模板中实现了大部分方法，定义了最关键的方法：

putWithoutLock

其中pruneCache清理缓存的方法由后续子类根据各自的特征实现
getWithoutLock

实践案例

待补充