java redis缓存使用-实现线程池来模拟并发的缓存技术分析项目的应用

需求分析

项目中经常会遇到这种场景：一份数据需要在多处共享java redis缓存使用，有些数据还有时效性，过期自动失效。比如手机验证码，发送之后需要缓存起来，然后处于安全性考虑，一般还要设置有效期，到期自动失效。我们怎么实现这样的功能呢？

解决方案

使用现有的缓存技术框架，比如redis,ehcache。优点：成熟，稳定，功能强大；缺点，项目需要引入对应的框架，不够轻量。如果不考虑分布式，只是在单线程或者多线程间作数据缓存，其实完全可以自己手写一个缓存工具。下面就来简单实现一个这样的工具。

先上代码：

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.*;
/**
 * @Author: lixk
 * @Date: 2018/5/9 15:03
 * @Description: 简单的内存缓存工具类
 */
public class Cache {
 //键值对集合
 private final static Map map = new HashMap<>();
 //定时器线程池，用于清除过期缓存
 private final static ScheduledExecutorService executor = Executors.newSingleThreadScheduledExecutor();
 /**
 * 添加缓存
 *
 * @param key 键
 * @param data 值
 */
 public synchronized static void put(String key, Object data) {
 Cache.put(key, data, 0);
 }
 /**
 * 添加缓存
 *
 * @param key 键
 * @param data 值
 * @param expire 过期时间，单位：毫秒， 0表示无限长
 */
 public synchronized static void put(String key, Object data, long expire) {
 //清除原键值对
 Cache.remove(key);
 //设置过期时间
 if (expire > 0) {
 Future future = executor.schedule(new Runnable() {
 @Override
 public void run() {
 //过期后清除该键值对
 synchronized (Cache.class) {
 map.remove(key);
 }
 }
 }, expire, TimeUnit.MILLISECONDS);
 map.put(key, new Entity(data, future));
 } else {
 //不设置过期时间
 map.put(key, new Entity(data, null));
 }
 }
 /**
 * 读取缓存
 *
 * @param key 键
 * @return
 */
 public synchronized static Object get(String key) {
 Entity entity = map.get(key);
 return entity == null ? null : entity.getValue();
 }
 /**
 * 读取缓存
 *
 * @param key 键
 * * @param clazz 值类型
 * @return
 */
 public synchronized static  T get(String key, Class clazz) {
 return clazz.cast(Cache.get(key));
 }
 /**
 * 清除缓存
 *
 * @param key
 * @return
 */
 public synchronized static Object remove(String key) {
 //清除原缓存数据
 Entity entity = map.remove(key);
 if (entity == null) return null;
 //清除原键值对定时器
 Future future = entity.getFuture();
 if (future != null) future.cancel(true);
 return entity.getValue();
 }
 /**
 * 查询当前缓存的键值对数量
 *
 * @return
 */
 public synchronized static int size() {
 return map.size();
 }
 /**
 * 缓存实体类
 */
 private static class Entity {
 //键值对的value
 private Object value;
 //定时器Future 
 private Future future;
 public Entity(Object value, Future future) {
 this.value = value;
 this.future = future;
 }
 /**
 * 获取值
 *
 * @return
 */
 public Object getValue() {
 return value;
 }
 /**
 * 获取Future对象
 *
 * @return
 */
 public Future getFuture() {
 return future;
 }
 }
}

本工具类主要采用 HashMap+定时器线程池 实现，map 用于存储键值对数据，map的value是 Cache 的内部类对象 Entity，Entity 包含 value 和该键值对的生命周期定时器 Future。Cache 类对外只提供了 put(key, value), put(key, value, expire), get(key), get(key, class), remove(key), size()几个同步方法。

当添加键值对数据的时候，首先会调用remove()方法，清除掉原来相同 key 的数据，并取消对应的定时清除任务，然后添加新数据到 map 中java redis缓存使用，并且，如果设置了有效时间，则添加对应的定时清除任务到定时器线程池。

测试

import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.Future;
/**
 * @Author: lixk
 * @Date: 2018/5/9 16:40
 * @Description: 缓存工具类测试
 */
public class CacheTest {
 /**
 * 测试
 *
 * @param args
 */
 public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException {
 String key = "id";
 //不设置过期时间
 System.out.println("***********不设置过期时间**********");
 Cache.put(key, 123);
 System.out.println("key:" + key + ", value:" + Cache.get(key));
 System.out.println("key:" + key + ", value:" + Cache.remove(key));
 System.out.println("key:" + key + ", value:" + Cache.get(key));
 //设置过期时间
 System.out.println("\n***********设置过期时间**********");
 Cache.put(key, "123456", 1000);
 System.out.println("key:" + key + ", value:" + Cache.get(key));
 Thread.sleep(2000);
 System.out.println("key:" + key + ", value:" + Cache.get(key));
 /******************并发性能测试************/
 System.out.println("\n***********并发性能测试************");
 //创建有10个线程的线程池，将1000000次操作分10次添加到线程池
 ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(10);
 Future[] futures = new Future[10];
 /********添加********/
 {
 long start = System.currentTimeMillis();
 for (int j = 0; j < 10; j++) {
 futures[j] = executorService.submit(() -> {
 for (int i = 0; i < 100000; i++) {
 Cache.put(Thread.currentThread().getId() + key + i, i, 300000);
 }
 });
 }
 //等待全部线程执行完成，打印执行时间
 for (Future future : futures) {
 future.get();
 }
 System.out.printf("添加耗时：%dms\n", System.currentTimeMillis() - start);
 }
 /********查询********/
 {
 long start = System.currentTimeMillis();
 for (int j = 0; j < 10; j++) {
 futures[j] = executorService.submit(() -> {
 for (int i = 0; i < 100000; i++) {
 Cache.get(Thread.currentThread().getId() + key + i);
 }
 });
 }
 //等待全部线程执行完成，打印执行时间
 for (Future future : futures) {
 future.get();
 }
 System.out.printf("查询耗时：%dms\n", System.currentTimeMillis() - start);
 }
 System.out.println("当前缓存容量：" + Cache.size());
 }
}

测试结果：

***********不设置过期时间**********
key:id, value:123
key:id, value:123
key:id, value:null
***********设置过期时间**********
key:id, value:123456
key:id, value:null
***********并发性能测试************
添加耗时：2313ms
查询耗时：335ms
当前缓存容量：1000000

测试程序使用有10个线程的线程池来模拟并发，总共执行一百万次添加和查询操作，时间大约都在两秒多，表现还不错，每秒40万读写并发应该还是可以满足大多数高并发场景的^_^