Automatisches Cache-Wachstum in der Java-Caching-Technologie

Java-Caching-Technologie spielt eine wichtige Rolle in der modernen Anwendungsentwicklung, da sie die Zugriffsgeschwindigkeit und Reaktionsfähigkeit von Anwendungen verbessert. In tatsächlichen Anwendungsentwicklungsszenarien sind Größe und Tiefe des Caches schwer abzuschätzen, was das Problem des automatischen Cache-Wachstums mit sich bringt. Dieser Artikel bietet eine ausführliche Einführung in die Cache-Auto-Growing-Technologie im Java-Cache.

Warum benötigen Sie ein automatisches Cache-Wachstum?

Lassen Sie uns zunächst verstehen, warum wir die automatische Vergrößerung des Caches benötigen. In einigen Anwendungsszenarien mit hoher Parallelität werden große Datenmengen gelesen und geschrieben. Wenn bei diesen Datenlese- und -schreibvorgängen jedes Mal auf die Datenbank oder andere Speichergeräte zugegriffen wird, wirkt sich dies auf die Systemleistung aus.

Um dieses Problem zu lösen, können wir eine Caching-Technologie einführen, um Daten im Speicher zu speichern und so die Lese- und Schreibgeschwindigkeit und Reaktionsfähigkeit der Daten zu verbessern. Die Größe des Caches ist jedoch schwer zu bestimmen, insbesondere in Szenarien mit hoher Parallelität. Es kann leicht passieren, dass die Cache-Kapazität überschritten wird, was zu einem Cache-Überlauf und Datenverlust führt. Daher ist ein automatisches Cache-Wachstum erforderlich.

So implementieren Sie das automatische Cache-Wachstum

Es gibt zwei Hauptmethoden zum Implementieren des automatischen Cache-Wachstums in der Java-Cache-Technologie: LRU-Strategie und LFU-Strategie.

1. LRU-Richtlinie

Der vollständige Name von LRU ist Least Recent Used, was bedeutet, dass es am wenigsten kürzlich verwendet wurde. Die LRU-Strategie bedeutet, dass, wenn der Cache voll ist, jedes Mal, wenn neue Daten hinzugefügt werden, die Daten mit der frühesten Zugriffszeit aus dem Cache gelöscht werden und dann neue Daten hinzugefügt werden.

Die Implementierung der LRU-Strategie kann mithilfe der LinkedHashMap-Klasse von Java erreicht werden. Die LinkedHashMap-Klasse implementiert die Map-Schnittstelle und verwendet eine doppelt verknüpfte Liste, um die Reihenfolge der Elemente beizubehalten.

In LinkedHashMap können Sie die ältesten Zugriffsdaten automatisch löschen, indem Sie die Methode „removeEldestEntry“ überladen. Die spezifische Implementierungsmethode lautet wie folgt:

public class LRUCache<K, V> extends LinkedHashMap<K, V> {

    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-Strategie

LFU steht für Least Frequently Used, was bedeutet, dass es in letzter Zeit am seltensten verwendet wurde. Das Problem, das die LFU-Richtlinie lösen muss, besteht darin, selten verwendete Daten zu identifizieren und zu löschen, wenn die Cache-Kapazität die Obergrenze erreicht.

Die Implementierung der LFU-Strategie kann mit Hilfe der TreeMap-Klasse von Java erreicht werden. Die TreeMap-Klasse implementiert die Map-Schnittstelle und verwendet einen rot-schwarzen Baum, um die Reihenfolge der Elemente beizubehalten.

In TreeMap können Sie die am seltensten verwendeten Daten automatisch löschen, indem Sie die Methode „removeEldestEntry“ überladen. Die spezifische Implementierungsmethode lautet wie folgt:

public class LFUCache<K, V> extends TreeMap<LFUCache.Frequency, LinkedHashMap<K, V>> {

    private int maxCapacity;
    private int size = 0;

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

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

    private void removeEldestEntry() {
        Entry<Frequency, LinkedHashMap<K, V>> first = this.firstEntry();
        Entry<K, Node> eldest = first.getValue().entrySet().iterator().next();
        first.getValue().remove(eldest.getKey());
        if (first.getValue().isEmpty()) {
            this.remove(first.getKey());
        }
        size--;
    }

    private LinkedHashMap<K, V> removeKey(Object key) {
        for (Map.Entry<Frequency, LinkedHashMap<K, V>> entry : entrySet()) {
            LinkedHashMap<K, V> 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<Frequency> {

        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<K, V> {

        private V value;
        private Frequency freq;

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

    }

}

Zusammenfassung

In diesem Artikel wird hauptsächlich die automatische Cache-Wachstumstechnologie in der Java-Cache-Technologie vorgestellt. Ich hoffe, dass die Leser durch die Einführung und Implementierung der LRU-Strategie und der LFU-Strategie die Implementierung des automatischen Cache-Wachstums und die entsprechenden Anwendungsszenarien verstehen können. Bei der tatsächlichen Anwendungsentwicklung muss die beste Caching-Strategie basierend auf bestimmten Szenarien ausgewählt werden, um die Anwendungsleistung und -zuverlässigkeit zu verbessern.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonAutomatisches Cache-Wachstum in der Java-Caching-Technologie. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!