Croissance automatique du cache dans la technologie de mise en cache Java

La technologie de mise en cache Java joue un rôle important dans le développement d'applications modernes, qui améliore la vitesse d'accès et la réactivité des applications. Dans les scénarios réels de développement d’applications, la taille et la profondeur du cache sont difficiles à estimer, ce qui pose le problème de la croissance automatique du cache. Cet article fournira une introduction approfondie à la technologie de croissance automatique du cache dans le cache Java.

Pourquoi avez-vous besoin d’une croissance automatique du cache ?

Tout d’abord, comprenons pourquoi nous avons besoin de la croissance automatique du cache. Dans certains scénarios d’application à forte concurrence, une grande quantité de données est lue et écrite. Pour ces opérations de lecture et d'écriture de données, si la base de données ou d'autres périphériques de stockage sont consultés à chaque fois, cela aura un impact sur les performances du système.

Afin de résoudre ce problème, nous pouvons introduire une technologie de mise en cache pour stocker les données en mémoire, améliorant ainsi la vitesse et la réactivité de lecture et d'écriture des données. Cependant, la taille du cache est difficile à déterminer, en particulier dans les scénarios à forte concurrence, il est facile de dépasser la capacité du cache, entraînant un débordement du cache et une perte de données. Par conséquent, une croissance automatique du cache devient nécessaire.

Comment implémenter la croissance automatique du cache

Il existe deux manières principales d'implémenter la croissance automatique du cache dans la technologie de cache Java : la stratégie LRU et la stratégie LFU.

1. Politique LRU

Le nom complet de LRU est Least Récemment Utilisé, ce qui signifie le moins récemment utilisé. La stratégie LRU signifie que lorsque le cache est plein, chaque fois que de nouvelles données sont ajoutées, les données avec le temps d'accès le plus précoce seront supprimées du cache, puis de nouvelles données seront ajoutées.

La mise en œuvre de la stratégie LRU peut être réalisée à l'aide de la classe LinkedHashMap de Java. La classe LinkedHashMap implémente l'interface Map et utilise une liste doublement chaînée pour conserver l'ordre des éléments.

Dans LinkedHashMap, vous pouvez supprimer automatiquement les données consultées les plus anciennes en surchargeant la méthode removeEldestEntry. La méthode de mise en œuvre spécifique est la suivante :

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. Stratégie LFU

LFU signifie Least Fréquemment Utilisé, ce qui signifie le moins fréquemment utilisé récemment. Le problème que la politique LFU doit résoudre est de savoir comment identifier et supprimer les données rarement utilisées lorsque la capacité du cache atteint la limite supérieure.

La mise en œuvre de la stratégie LFU peut être réalisée à l'aide de la classe TreeMap de Java. La classe TreeMap implémente l'interface Map et utilise un arbre rouge-noir pour maintenir l'ordre des éléments.

Dans TreeMap, vous pouvez supprimer automatiquement les données les moins fréquemment utilisées en surchargeant la méthode removeEldestEntry. La méthode d'implémentation spécifique est la suivante :

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;
        }

    }

}

Résumé

Cet article présente principalement la technologie de croissance automatique du cache dans la technologie de cache Java. Grâce à l'introduction et à la mise en œuvre de la stratégie LRU et de la stratégie LFU, j'espère que les lecteurs pourront comprendre la mise en œuvre de la croissance automatique du cache et ses scénarios d'application correspondants. Dans le développement réel d'applications, la meilleure stratégie de mise en cache doit être sélectionnée en fonction de scénarios spécifiques pour améliorer les performances et la fiabilité des applications.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!