快取，我相信大家對它一定不陌生，在專案中，快取肯定是必不可少的。市面上有非常多的快取工具，比如 Redis、Guava Cache 或者 EHcache。對於這些工具，我想大家肯定都非常熟悉，所以今天我們不聊它們，我們來聊一聊如何實現本地快取。參考上面幾種工具，要實現一個較好的本地快取，平頭哥認為要從以下三個方面開始。

1、儲存集合的選擇

實現本地快取，儲存容器肯定是 key/value 形式的資料結構，在 Java 中，也就是我們常用的 Map 集合。Map 中有 HashMap、Hashtable、ConcurrentHashMap 幾種供我們選擇，如果不考慮高併發情況下資料安全問題，我們可以選擇HashMap，如果考慮高併發情況下資料安全問題，我們可以選擇 Hashtable、ConcurrentHashMap 中的一種集合，但是我們優先選擇 ConcurrentHashMap，因為 ConcurrentHashMap 的效能比 Hashtable 要好。

2、過期快取處理

因為快取直接儲存在記憶體中，如果我們不處理過期快取，記憶體將被大量無效快取佔用，這不是我們想要的，所以我們需要清理這些失效的快取。過期快取處理可以參考 Redis 的策略來實現，Redis 採用的是定期刪除 + 懶惰淘汰策略。

定期刪除策略

定期刪除策略是每隔一段時間檢測已過期的快取，並且降之刪除。這個策略的優點是能夠確保過期的快取都會被刪除。同時也存在著缺點，過期的快取不一定能夠及時的被刪除，這跟我們設定的定時頻率有關係，另一個缺點是如果快取資料較多時，每次檢測也會給 cup 帶來不小的壓力。

懶惰淘汰策略

懶惰淘汰策略是在使用快取時，先判斷快取是否過期，如果過期將它刪除，並且返回空。這個策略的優點是隻有在查詢的時候，才判斷是否過期，對 CUP 影響較。同時這種策略有致命的缺點，當存入了大量的快取，這些快取都沒有被使用並且已過期，都將成為無效快取，這些無效的快取將佔用你大量的記憶體空間，最後導致伺服器記憶體溢位。

我們簡單的瞭解了一下 Redis 的兩種過期快取處理策略，每種策略都存在自己的優缺點。所以我們在使用過程中，可以將兩種策略組合起來，結合效果還是非常理想的。

3、快取淘汰策略

快取淘汰跟過期快取處理要區別開來，快取淘汰是指當我們的快取個數達到我們指定的快取個數時，畢竟我們的記憶體不是無限的。如果我們需要繼續新增快取的話，我們就需要在現有的快取中根據某種策略淘汰一些快取，給新新增的快取騰出位置，下面一起來認識幾種常用的快取淘汰策略。

先進先出策略

最先進入快取的資料在快取空間不夠的情況下會被優先被清除掉，以騰出新的空間接受新的資料。該策略主要比較快取元素的建立時間。在一些對資料實效性要求比較高的場景下，可考慮選擇該類策略，優先保障最新資料可用。

最少使用策略

無論是否過期，根據元素的被使用次數判斷，清除使用次數較少的元素釋放空間。該策略主要比較元素的hitCount（命中次數），在保證高頻資料有效性場景下，可選擇這類策略。

最近最少使用策略

無論是否過期，根據元素最後一次被使用的時間戳，清除最遠使用時間戳的元素釋放空間。該策略主要比較快取最近一次被get使用時間。在熱點資料場景下較適用，優先保證熱點資料的有效性。

隨機淘汰策略

無論是否過期，隨機淘汰某個快取，如果對快取資料沒有任何要求，可以考慮使用該策略。

不淘汰策略

當快取達到指定值之後，不淘汰任何快取，而是不能新增快取，直到有快取淘汰時，才能繼續新增快取。

上面是實現本地快取需要考慮的三個點，看完我們應該知該如何實現一個本地快取了，不妨我們一起來實現一個本地快取。

實現本地快取

在該 Demo 中，我們採用 ConcurrentHashMap 作為儲存集合，這樣即使在高併發的情況下，我們也能夠保證快取的安全。過期快取處理在這裡我只使用了定時刪除策略，並沒有使用定時刪除 + 懶惰淘汰策略，你可以自己動手嘗試一下使用這兩種策略進行過期快取處理。在快取淘汰方面，我在這裡採用了最少使用策略。好了，技術選型都知道了，我們一起來看看程式碼實現。

快取物件類

public class Cache implements Comparable<Cache>{
    // 鍵
    private Object key;
    // 快取值
    private Object value;
    // 最後一次訪問時間
    private long accessTime;
    // 建立時間
    private long writeTime;
    // 存活時間
    private long expireTime;
    // 命中次數
    private Integer hitCount;
    ...getter/setter()...

新增快取

/**
 * 新增快取
 *
 * @param key
 * @param value
 */
public void put(K key, V value,long expire) {
    checkNotNull(key);
    checkNotNull(value);
    // 當快取存在時，更新快取
    if (concurrentHashMap.containsKey(key)){
        Cache cache = concurrentHashMap.get(key);
        cache.setHitCount(cache.getHitCount()+1);
        cache.setWriteTime(System.currentTimeMillis());
        cache.setAccessTime(System.currentTimeMillis());
        cache.setExpireTime(expire);
        cache.setValue(value);
        return;
    }
    // 已經達到最大快取
    if (isFull()) {
        Object kickedKey = getKickedKey();
        if (kickedKey !=null){
            // 移除最少使用的快取
            concurrentHashMap.remove(kickedKey);
        }else {
            return;
        }
    }
    Cache cache = new Cache();
    cache.setKey(key);
    cache.setValue(value);
    cache.setWriteTime(System.currentTimeMillis());
    cache.setAccessTime(System.currentTimeMillis());
    cache.setHitCount(1);
    cache.setExpireTime(expire);
    concurrentHashMap.put(key, cache);
}

獲取快取

/**
 * 獲取快取
 *
 * @param key
 * @return
 */
public Object get(K key) {
    checkNotNull(key);
    if (concurrentHashMap.isEmpty()) return null;
    if (!concurrentHashMap.containsKey(key)) return null;
    Cache cache = concurrentHashMap.get(key);
    if (cache == null) return null;
    cache.setHitCount(cache.getHitCount()+1);
    cache.setAccessTime(System.currentTimeMillis());
    return cache.getValue();
}

獲取最少使用的快取

    /**
     * 獲取最少使用的快取
     * @return
     */
    private Object getKickedKey() {
        Cache min = Collections.min(concurrentHashMap.values());
        return min.getKey();
    }

過期快取檢測方法

/**
 * 處理過期快取
 */
class TimeoutTimerThread implements Runnable {
    public void run() {
        while (true) {
            try {
                TimeUnit.SECONDS.sleep(60);
                expireCache();
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }

    /**
     * 建立多久後，快取失效
     *
     * @throws Exception
     */
    private void expireCache() throws Exception {
        System.out.println("檢測快取是否過期快取");
        for (Object key : concurrentHashMap.keySet()) {
            Cache cache = concurrentHashMap.get(key);
            long timoutTime = TimeUnit.NANOSECONDS.toSeconds(System.nanoTime()
                    - cache.getWriteTime());
            if (cache.getExpireTime() > timoutTime) {
                continue;
            }
            System.out.println(" 清除過期快取 ： " + key);
            //清除過期快取
            concurrentHashMap.remove(key);
        }
    }
}

上面是主要程式碼，完整的程式碼我已經上傳至 GitHub

本文從實現本地快取的設計角度，一起簡單的探討了一下實現本地快取需要注意的地方，其實這些也是快取的核心技術，不管是 Redis、Guava Cache 還是 EHcache或者其他快取工具，它們在實現原理上，跟我們本地快取的實現原理都差不多。只要我們理解了本地快取的實現原理，在去學習這些快取工具，我相信還是會比較輕鬆的。

文章不足之處，望大家多多指點，共同學習，共同進步

最後

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