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从零开始手写缓存之如何实现固定缓存大小

news 来源：原创 2025/5/13 3:36:28

cache 发展之路

1、HashMap或者ConcurrentHashMap

public class CustomerService {private HashMap<String,String> hashMap = new HashMap<>();private CustomerMapper customerMapper;public String getCustomer(String name){String customer = hashMap.get(name);if ( customer == null){customer = customerMapper.get(name);hashMap.put(name,customer);}return customer;}
}

但是这样做就有个问题HashMap无法进行数据淘汰，内存会无限制的增长，所以hashMap很快也被淘汰了。

2、LRUHashMap

我们可以通过继承 LinkedHashMap，重写 removeEldestEntry 方法，即可完成一个简单的 LRUMap。

class LRUMap extends LinkedHashMap {private final int max;private Object lock;public LRUMap(int max, Object lock) {//无需扩容super((int) (max * 1.4f), 0.75f, true);this.max = max;this.lock = lock;}/*** 重写LinkedHashMap的removeEldestEntry方法即可* 在Put的时候判断，如果为true，就会删除最老的* @param eldest* @return*/@Overrideprotected boolean removeEldestEntry(Map.Entry eldest) {return size() > max;}public Object getValue(Object key) {synchronized (lock) {return get(key);}}public void putValue(Object key, Object value) {synchronized (lock) {put(key, value);}}public boolean removeValue(Object key) {synchronized (lock) {return remove(key) != null;}}public boolean removeAll(){clear();return true;}
}

3、Guava cache

LRUMap,用来进行缓存数据的淘汰，但是有几个问题:

锁竞争严重，可以看见我的代码中，Lock是全局锁，在方法级别上面的，当调用量较大时，性能必然会比较低。
不支持过期时间
不支持自动刷新

public static void main(String[] args) throws ExecutionException {LoadingCache<String, String> cache = CacheBuilder.newBuilder().maximumSize(100)//写之后30ms过期.expireAfterWrite(30L, TimeUnit.MILLISECONDS)//访问之后30ms过期.expireAfterAccess(30L, TimeUnit.MILLISECONDS)//20ms之后刷新.refreshAfterWrite(20L, TimeUnit.MILLISECONDS)//开启weakKey key 当启动垃圾回收时，该缓存也被回收.weakKeys().build(createCacheLoader());System.out.println(cache.get("hello"));cache.put("hello1", "我是hello1");System.out.println(cache.get("hello1"));cache.put("hello1", "我是hello2");System.out.println(cache.get("hello1"));
}public static com.google.common.cache.CacheLoader<String, String> createCacheLoader() {return new com.google.common.cache.CacheLoader<String, String>() {@Overridepublic String load(String key) throws Exception {return key;}};
}

本文，我们来看一下，如何实现一个固定大小的缓存。

代码实现

1、接口定义

/*** 缓存接口* @author binbin.hou* @since 0.0.1*/
public interface ICache<K, V> extends Map<K, V> {
}

2、核心实现

@Override
public V put(K key, V value) {//1.1 尝试驱除CacheEvictContext<K,V> context = new CacheEvictContext<>();context.key(key).size(sizeLimit).cache(this);cacheEvict.evict(context);//2. 判断驱除后的信息if(isSizeLimit()) {throw new CacheRuntimeException("当前队列已满，数据添加失败！");}//3. 执行添加return map.put(key, value);
}

这里我们可以让用户动态指定大小，但是指定大小肯就要有对应的淘汰策略。

否则，固定大小的 map 肯定无法放入元素。

3、淘汰策略

public class CacheEvictFIFO<K,V> implements ICacheEvict<K,V> {/*** queue 信息* @since 0.0.2*/private Queue<K> queue = new LinkedList<>();@Overridepublic void evict(ICacheEvictContext<K, V> context) {final ICache<K,V> cache = context.cache();// 超过限制，执行移除if(cache.size() >= context.size()) {K evictKey = queue.remove();// 移除最开始的元素cache.remove(evictKey);}// 将新加的元素放入队尾final K key = context.key();queue.add(key);}}

FIFO 比较简单，我们使用一个队列，存储每一次放入的元素，当队列超过最大限制时，删除最早的元素。

4、引导类

/*** 缓存引导类* @author binbin.hou* @since 0.0.2*/
public final class CacheBs<K,V> {private CacheBs(){}/*** 创建对象实例* @param <K> key* @param <V> value* @return this* @since 0.0.2*/public static <K,V> CacheBs<K,V> newInstance() {return new CacheBs<>();}/*** map 实现* @since 0.0.2*/private Map<K,V> map = new HashMap<>();/*** 大小限制* @since 0.0.2*/private int size = Integer.MAX_VALUE;/*** 驱除策略* @since 0.0.2*/private ICacheEvict<K,V> evict = CacheEvicts.fifo();/*** map 实现* @param map map* @return this* @since 0.0.2*/public CacheBs<K, V> map(Map<K, V> map) {ArgUtil.notNull(map, "map");this.map = map;return this;}/*** 设置 size 信息* @param size size* @return this* @since 0.0.2*/public CacheBs<K, V> size(int size) {ArgUtil.notNegative(size, "size");this.size = size;return this;}/*** 设置驱除策略* @param evict 驱除策略* @return this* @since 0.0.2*/public CacheBs<K, V> evict(ICacheEvict<K, V> evict) {this.evict = evict;return this;}/*** 构建缓存信息* @return 缓存信息* @since 0.0.2*/public ICache<K,V> build() {CacheContext<K,V> context = new CacheContext<>();context.cacheEvict(evict);context.map(map);context.size(size);return new Cache<>(context);}}

5、测试使用

ICache<String, String> cache = CacheBs.<String,String>newInstance().size(2).build();
cache.put("1", "1");
cache.put("2", "2");
cache.put("3", "3");
cache.put("4", "4");
Assert.assertEquals(2, cache.size());
System.out.println(cache.keySet());[3, 4]

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