Java 缓存技术中的缓存自动增长

java 缓存技术在现代应用开发中扮演着重要角色，它提高了应用的访问速度和响应能力。在实际的应用开发场景中，缓存的大小和深度是很难估计的，这就涉及到缓存自动增长的问题。本文将深入介绍 java 缓存中的缓存自动增长技术。

为什么需要缓存自动增长？

首先，让我们了解为什么需要缓存自动增长。在一些高并发的应用场景中，存在大量的数据读取和写入。对于这些数据读写操作，如果每次都去访问数据库或者其它存储设备，那么就会对系统性能产生影响。

为了解决这个问题，我们可以引入缓存技术，将数据存储在内存中，从而提高数据的读写速度和响应能力。然而，缓存的大小是很难确定的，尤其在高并发的场景下，很容易超出缓存的容量，从而导致缓存溢出和数据丢失。因此，缓存自动增长就变得非常必要。

缓存自动增长的实现方法

立即学习“Java免费学习笔记（深入）”；

Java 缓存技术中实现缓存自动增长的方法主要有两种：LRU 策略和LFU 策略。

1. LRU 策略

LRU 全称是 Least Recently Used，即最近最少使用。LRU 策略是指当缓存满了以后，每次加入新数据时，都会从缓存中删除访问时间最早的数据，再加入新数据。

LRU 策略的实现，可以借助 Java 的 LinkedHashMap 类来实现。LinkedHashMap 类实现了 Map 接口，并且使用双向链表来维护元素顺序。

多奥淘宝客程序API免费版 F8.0

多奥淘宝客程序免费版拥有淘宝客站点的基本功能，手动更新少，管理简单等优点，适合刚接触网站的淘客们，或者是兼职做淘客们。同样拥有VIP版的模板引擎技 术、强大的文件缓存机制，但没有VIP版的伪原创跟自定义URL等多项创新的搜索引擎优化技术，除此之外也是一款高效的API数据系统实现无人值守全自动 化运行的淘宝客网站程序。4月3日淘宝联盟重新开放淘宝API申请，新用户也可使用了

下载

在 LinkedHashMap 中，可以通过重载 removeEldestEntry 方法实现自动删除最早的访问数据。具体实现方式如下：

public class LRUCache extends LinkedHashMap {

    private int maxCapacity;

    public LRUCache(int maxCapacity){
        super(16, 0.75f, true);
        this.maxCapacity = maxCapacity;
    }

    @Override
    protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry eldest) {
        return size() > maxCapacity;
    }
}

2. LFU 策略

LFU 全称是 Least Frequently Used，即最近最不常使用。LFU 策略要解决的问题是，在缓存容量达到上限的情况下，如何识别和删除不频繁使用的数据。

LFU 策略的实现，可以借助 Java 的 TreeMap 类来实现。TreeMap 类实现了 Map 接口，并且使用红黑树来维护元素顺序。

在 TreeMap 中，可以通过重载 removeEldestEntry 方法实现自动删除最不频繁使用的数据。具体实现方式如下：

public class LFUCache extends TreeMap> {

    private int maxCapacity;
    private int size = 0;

    public LFUCache(int maxCapacity) {
        super();
        this.maxCapacity = maxCapacity;
    }

    public V get(Object key) {
        LinkedHashMap linkedHashMap = this.removeKey(key);
        if (linkedHashMap != null) {
            Frequency freq = linkedHashMap.entrySet().iterator().next().getValue().freq;
            freq.increment();
            this.put(freq, linkedHashMap);
            return linkedHashMap.entrySet().iterator().next().getValue().value;
        }
        return null;
    }

    public V put(K key, V value) {
        LinkedHashMap linkedHashMap = this.removeKey(key);
        if (linkedHashMap != null) {
            size--;
        }
        if (maxCapacity == 0) {
            return null;
        }
        if (size >= maxCapacity) {
            removeEldestEntry();
        }
        Frequency freq = new Frequency();
        LinkedHashMap map = this.get(freq);
        if (map == null) {
            if (size < maxCapacity) {
                map = new LinkedHashMap();
                this.put(freq, map);
                size++;
            } else {
                removeEldestEntry();
                map = new LinkedHashMap();
                this.put(freq, map);
                size++;
            }
        }
        map.put(key, new Node(value, freq));
        return value;
    }

    private void removeEldestEntry() {
        Entry> first = this.firstEntry();
        Entry eldest = first.getValue().entrySet().iterator().next();
        first.getValue().remove(eldest.getKey());
        if (first.getValue().isEmpty()) {
            this.remove(first.getKey());
        }
        size--;
    }

    private LinkedHashMap removeKey(Object key) {
        for (Map.Entry> entry : entrySet()) {
            LinkedHashMap value = entry.getValue();
            if (value != null && value.containsKey(key)) {
                value.remove(key);
                if (value.isEmpty()) {
                    this.remove(entry.getKey());
                }
                return value;
            }
        }
        return null;
    }

    private static class Frequency implements Comparable {

        private int value;

        public Frequency() {
            this.value = 0;
        }

        public void increment() {
            value++;
        }

        @Override
        public int hashCode() {
            final int prime = 31;
            int result = 1;
            result = prime * result + value;
            return result;
        }

        @Override
        public boolean equals(Object obj) {
            if (this == obj)
                return true;
            if (obj == null)
                return false;
            if (getClass() != obj.getClass())
                return false;
            Frequency other = (Frequency) obj;
            if (value != other.value)
                return false;
            return true;
        }

        @Override
        public int compareTo(Frequency o) {
            return Integer.compare(this.value, o.value);
        }

    }

    private static class Node {

        private V value;
        private Frequency freq;

        public Node(V value, Frequency freq) {
            this.value = value;
            this.freq = freq;
        }

    }

}

总结

本文主要介绍了 Java 缓存技术中的缓存自动增长技术。通过对 LRU 策略和 LFU 策略的介绍和实现，希望读者能够理解缓存自动增长的实现方式及其对应的应用场景。在实际应用开发中，需要根据具体的场景来选择最佳的缓存策略，以提高应用的性能和可靠性。