前言

系统优化方法之——对不经常改变对数据 保存到内存

背景

很多场景下，有些请求的数据，是不会经常改变的，这种时候，为了减少数据库的查询压力，可以将这一部分数据放入缓存中，直接从缓存中读取。除了一些像Redis等缓存外，还可以通过本地内存，作为缓存。

整体思路

1. 用线程安全的ConcurrentHashMap来作为缓存数据的存储，
2. 然后通过定时调度任务TimerTask，来实现控制缓存的有效时间，根据缓存设置的超时时间，来定时清除对应的 key，实现缓存过期
3. 实现一些静态方法，来增加缓存、获取缓存等

定时任务也可也以用Timer来进行调度，但是Timer与ScheduledExecutorService相比有一些缺陷，具体对比，可以另行查看。

1. 多线程并行处理定时任务时，Timer运行多个TimeTask时，只要其中之一没有捕获抛出的异常其它任务便会自动终止运行，使用ScheduledExecutorService则没有这个问题
2. Timer内部是一个线程，任务1所需的时间超过了两个任务间的间隔时会导致问题
3. Timer执行周期任务时依赖系统时间

相关的技术

• ConcurrentHashMap --数据存储，线程安全的map
• ScheduledExecutorService --线程定时调度服务

demo

public class LocalCache {

/**
     * 默认缓存时长 单位s
     */
private static final intDEFAULT_TIMEOUT= 3600;
/**
     * 默认缓存容量
     */
private static final intDEFAULT_SIZE= 1000;

/**
     * 存储数据
     */
private static final Map<String, Object>data;

    private static final ScheduledExecutorServiceexecutorService;

    //初始化
    static {
				data= new ConcurrentHashMap<>(DEFAULT_SIZE);
				executorService= new ScheduledThreadPoolExecutor(2);
    }

/**
     * 私有化构造函数
     */
private LocalCache() {
    }

/**
     * 增加缓存 默认有效时长
     *
     *@paramkey
*@paramvalue
*/
public static void put(String key, Object value) {
data.put(key, value);
        //定时器 调度任务，用于根据 时间 定时清除 对应key 缓存
						executorService.schedule(new TimerTask() {
            @Override
            public void run() {
								remove(key);
            }
        },DEFAULT_TIMEOUT, TimeUnit.SECONDS);
    }

/**
     * 增加缓存  并设置缓存时长 单位 s
     *
     *@paramkey
*@paramvalue
*@paramtimeout缓存时长 单位s
     */
public static void put(String key, Object value, int timeout) {
				data.put(key, value);
        //lambda 替换匿名内部类
				executorService.schedule(() ->remove(key), timeout, TimeUnit.SECONDS);
    }

/**
     * 获取缓存
     *@paramkey
*@return
*/
public static Object get(String key) {
        returndata.get(key);
    }

/**
     * 获取当前缓存中 所有的key
     *
     *@return
*/
public static Set<String> cacheKeys() {
        returndata.keySet();
    }

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

/**
     * 清空所有缓存
     */
public static void clear() {
        if (cacheKeys().size() > 0) {
				data.clear();
        }
    }

}