Java-類別庫-Guava-cache
緩存,在我們日常開發中是必不可少的一種解決效能問題的方法。簡單的說,cache 就是為了提升系統效能而開啟的記憶體空間。
緩存在許多系統和架構中都用廣泛的應用,例如:
1.CPU快取
2.作業系統快取
〜. 5.HTTP快取
6.資料庫快取
等等,可以說在電腦和網路領域,快取無所不在。可以這麼說,只要有硬體效能不對等,涉及網路傳輸的地方都會有快取的身影。
Guava Cache是一個全記憶體的本地快取實現,它提供了線程安全的實現機制。整體來說Guava cache 是本地快取的最佳選擇,簡單易用,效能好。
Guava Cache有兩種創建方式:
1. cacheLoader
2. callable callback
cacheLoader方式實作實例:
[code] @Test public void TestLoadingCache() throws Exception{ LoadingCache<String,String> cahceBuilder=CacheBuilder .newBuilder() .build(new CacheLoader<String, String>(){ @Override public String load(String key) throws Exception { String strProValue="hello "+key+"!"; return strProValue; } }); System.out.println("jerry value:"+cahceBuilder.apply("jerry")); System.out.println("jerry value:"+cahceBuilder.get("jerry")); System.out.println("peida value:"+cahceBuilder.get("peida")); System.out.println("peida value:"+cahceBuilder.apply("peida")); System.out.println("lisa value:"+cahceBuilder.apply("lisa")); cahceBuilder.put("harry", "ssdded"); System.out.println("harry value:"+cahceBuilder.get("harry")); }
callable callback的實作:
[code] @Test public void testcallableCache()throws Exception{ Cache<String, String> cache = CacheBuilder.newBuilder().maximumSize(1000).build(); String resultVal = cache.get("jerry", new Callable<String>() { public String call() { String strProValue="hello "+"jerry"+"!"; return strProValue; } }); System.out.println("jerry value : " + resultVal); resultVal = cache.get("peida", new Callable<String>() { public String call() { String strProValue="hello "+"peida"+"!"; return strProValue; } }); System.out.println("peida value : " + resultVal); } 输出: jerry value : hello jerry! peida value : hello peida!
的參數說明:CacheBuilder.maximumSize(long) CacheBuilder.weigher(Weigher) CacheBuilder.maxumumWeigher(long)
2. 時間:expireAfterAccess(long, TimeUnit) expireAfterWrite(long, TimeUnit)Key we weakValues() CacheBuilder.softValues() 4. 明確的刪除:invalidate(key) invalidateAll(keys) invalidateAll()
5. 刪除監聽器:CacheBuilder.
refresh機制:
1. LoadingCache.refresh(K) 在產生新的value的時候,舊的value依然會被使用。
2. CacheLoader.reload(K, V) 產生新的value過程中允許使用舊的value
3. CacheBuilder.refreshAfterWrite(long,Unit)
[code]private static Cache<String, String> cacheFormCallable = null; /** * 对需要延迟处理的可以采用这个机制;(泛型的方式封装) * @param <K> * @param <V> * @param key * @param callable * @return V * @throws Exception */ public static <K,V> Cache<K , V> callableCached() throws Exception { Cache<K, V> cache = CacheBuilder .newBuilder() .maximumSize(10000) .expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES) .build(); return cache; } private String getCallableCache(final String userName) { try { //Callable只有在缓存值不存在时,才会调用 return cacheFormCallable.get(userName, new Callable<String>() { @Override public String call() throws Exception { System.out.println(userName+" from db"); return "hello "+userName+"!"; } }); } catch (ExecutionException e) { e.printStackTrace(); return null; } } @Test public void testCallableCache() throws Exception{ final String u1name = "peida"; final String u2name = "jerry"; final String u3name = "lisa"; cacheFormCallable=callableCached(); System.out.println("peida:"+getCallableCache(u1name)); System.out.println("jerry:"+getCallableCache(u2name)); System.out.println("lisa:"+getCallableCache(u3name)); System.out.println("peida:"+getCallableCache(u1name)); } 输出: peida from db peida:hello peida! jerry from db jerry:hello jerry! lisa from db lisa:hello lisa! peida:hello peida!
说明:Callable只有在缓存值不存在时,才会调用,比如第二次调用getCallableCache(u1name)直接返回缓存中的值
guava Cache数据移除:
guava做cache时候数据的移除方式,在guava中数据的移除分为被动移除和主动移除两种。
被动移除数据的方式,guava默认提供了三种方式:
1.基于大小的移除:看字面意思就知道就是按照缓存的大小来移除,如果即将到达指定的大小,那就会把不常用的键值对从cache中移除。
定义的方式一般为 CacheBuilder.maximumSize(long),还有一种一种可以算权重的方法,个人认为实际使用中不太用到。就这个常用的来看有几个注意点,
其一,这个size指的是cache中的条目数,不是内存大小或是其他;
其二,并不是完全到了指定的size系统才开始移除不常用的数据的,而是接近这个size的时候系统就会开始做移除的动作;
其三,如果一个键值对已经从缓存中被移除了,你再次请求访问的时候,如果cachebuild是使用cacheloader方式的,那依然还是会从cacheloader中再取一次值,如果这样还没有,就会抛出异常
2.基于时间的移除:guava提供了两个基于时间移除的方法
expireAfterAccess(long, TimeUnit) 这个方法是根据某个键值对最后一次访问之后多少时间后移除
expireAfterWrite(long, TimeUnit) 这个方法是根据某个键值对被创建或值被替换后多少时间移除
3.基于引用的移除:
这种移除方式主要是基于java的垃圾回收机制,根据键或者值的引用关系决定移除
主动移除数据方式,主动移除有三种方法:
1.单独移除用 Cache.invalidate(key)
2.批量移除用 Cache.invalidateAll(keys)
3.移除所有用 Cache.invalidateAll()
如果需要在移除数据的时候有所动作还可以定义Removal Listener,但是有点需要注意的是默认Removal Listener中的行为是和移除动作同步执行的,如果需要改成异步形式,可以考虑使用RemovalListeners.asynchronous(RemovalListener, Executor)
以上就是Java-类库-Guava-cache的内容,更多相关内容请关注PHP中文网(www.php.cn)!

熱AI工具

Undresser.AI Undress
人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover
用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool
免費脫衣圖片

Clothoff.io
AI脫衣器

Video Face Swap
使用我們完全免費的人工智慧換臉工具,輕鬆在任何影片中換臉!

熱門文章

熱工具

記事本++7.3.1
好用且免費的程式碼編輯器

SublimeText3漢化版
中文版,非常好用

禪工作室 13.0.1
強大的PHP整合開發環境

Dreamweaver CS6
視覺化網頁開發工具

SublimeText3 Mac版
神級程式碼編輯軟體(SublimeText3)

Java 8引入了Stream API,提供了一種強大且表達力豐富的處理數據集合的方式。然而,使用Stream時,一個常見問題是:如何從forEach操作中中斷或返回? 傳統循環允許提前中斷或返回,但Stream的forEach方法並不直接支持這種方式。本文將解釋原因,並探討在Stream處理系統中實現提前終止的替代方法。 延伸閱讀: Java Stream API改進 理解Stream forEach forEach方法是一個終端操作,它對Stream中的每個元素執行一個操作。它的設計意圖是處

PHP是一種廣泛應用於服務器端的腳本語言,特別適合web開發。 1.PHP可以嵌入HTML,處理HTTP請求和響應,支持多種數據庫。 2.PHP用於生成動態網頁內容,處理表單數據,訪問數據庫等,具有強大的社區支持和開源資源。 3.PHP是解釋型語言,執行過程包括詞法分析、語法分析、編譯和執行。 4.PHP可以與MySQL結合用於用戶註冊系統等高級應用。 5.調試PHP時,可使用error_reporting()和var_dump()等函數。 6.優化PHP代碼可通過緩存機制、優化數據庫查詢和使用內置函數。 7

PHP和Python各有優勢,選擇應基於項目需求。 1.PHP適合web開發,語法簡單,執行效率高。 2.Python適用於數據科學和機器學習,語法簡潔,庫豐富。

PHP適合web開發,特別是在快速開發和處理動態內容方面表現出色,但不擅長數據科學和企業級應用。與Python相比,PHP在web開發中更具優勢,但在數據科學領域不如Python;與Java相比,PHP在企業級應用中表現較差,但在web開發中更靈活;與JavaScript相比,PHP在後端開發中更簡潔,但在前端開發中不如JavaScript。

PHP和Python各有優勢,適合不同場景。 1.PHP適用於web開發,提供內置web服務器和豐富函數庫。 2.Python適合數據科學和機器學習,語法簡潔且有強大標準庫。選擇時應根據項目需求決定。

PHPhassignificantlyimpactedwebdevelopmentandextendsbeyondit.1)ItpowersmajorplatformslikeWordPressandexcelsindatabaseinteractions.2)PHP'sadaptabilityallowsittoscaleforlargeapplicationsusingframeworkslikeLaravel.3)Beyondweb,PHPisusedincommand-linescrip

PHP成為許多網站首選技術棧的原因包括其易用性、強大社區支持和廣泛應用。 1)易於學習和使用,適合初學者。 2)擁有龐大的開發者社區,資源豐富。 3)廣泛應用於WordPress、Drupal等平台。 4)與Web服務器緊密集成,簡化開發部署。

PHP適用於Web開發和內容管理系統,Python適合數據科學、機器學習和自動化腳本。 1.PHP在構建快速、可擴展的網站和應用程序方面表現出色,常用於WordPress等CMS。 2.Python在數據科學和機器學習領域表現卓越,擁有豐富的庫如NumPy和TensorFlow。
