一、背景

当业务实现上需要用到本地缓存,来解决一些数据量相对较小但是频繁访问数据的场景,可以采用Google的CacheBuilder解决方案。

二、代码实现

1. 首先在maven中引入下面的包

<dependency>
<groupId>com.google.guava</groupId>
<artifactId>guava</artifactId>
<version>19.0</version>
</dependency>

2. 代码测试案例

import com.google.common.cache.CacheBuilder;
import com.google.common.cache.CacheLoader;
import com.google.common.cache.LoadingCache; import java.util.concurrent.TimeUnit; public class LocalCacheTest {
// 测试类
public static void main(String[] args) throws Exception {
CacheService us = new CacheService();
for (int i = 0; i < 6; i++) {
System.out.println(us.getName("1001"));
TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
}
} // 实现类
public static class CacheService {
private final LoadingCache<String, String> cache; public CacheService() {
/**
* 创建本地缓存,当本地缓存不命中时,调用load方法,返回结果,再缓存结果, 3秒自动过期
*/
cache = CacheBuilder.newBuilder().expireAfterWrite(3, TimeUnit.SECONDS)
.build(new CacheLoader<String, String>() {
public String load(String id) throws Exception {
System.out.println("load()method invoke, 执行查询数据库, 等其他复杂的逻辑");
TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(100);
return "User:" + id;
}
});
} public String getName(String id) throws Exception {
long start = System.currentTimeMillis();
String result = cache.get(id);
System.out.println("查询 "+id +" 耗时:"+ (System.currentTimeMillis()-start) + " ms");
return result;
}
}
}

3. 控制台输出

从控制台输出,可以看出,当本地缓存不命中时,调用load方法,通过数据库查询结果,返回结果,再缓存结果, 耗时较长。如果命中查询速度非常快,可达0ms,3秒自动过期后,重复上述操作。

load()method invoke, 执行查询数据库, 等其他复杂的逻辑
查询 1001 耗时:124 ms
User:1001
查询 1001 耗时:0 ms
User:1001
查询 1001 耗时:0 ms
User:1001
load()method invoke, 执行查询数据库, 等其他复杂的逻辑
查询 1001 耗时:108 ms
User:1001
查询 1001 耗时:0 ms
User:1001
查询 1001 耗时:0 ms
User:1001 Process finished with exit code 0

4. 附工具类

import com.google.common.cache.Cache;
import com.google.common.cache.CacheBuilder; import java.util.concurrent.TimeUnit; public final class JvmCacheUtil { public static final String JVM_CACHE_SPECIFY_GEO = "cache_specify_geo"; public static final String JVM_CACHE_BUILD_SQL = "cache_build_sql"; public static final int DEFAULT_CAPACITY = 50; public static final long DEFAULT_CACHE_EXP = 12L; public static final long DEFAULT_CACHE_ENTRY_EXP = 900L;

/**
* 12小时后过期
*/
private static Cache<String,
Cache> cacheManager = CacheBuilder.newBuilder()
.maximumSize(DEFAULT_CAPACITY)
.expireAfterAccess(12L, TimeUnit.HOURS)
.expireAfterWrite(12L, TimeUnit.HOURS)
.initialCapacity(10)
.build(); public static Cache getCache(String cacheName) {
return getCache(cacheName, DEFAULT_CAPACITY, DEFAULT_CACHE_ENTRY_EXP, TimeUnit.SECONDS);
} public static Cache getCache(String cacheName, long expire, TimeUnit timeUnit) {
return getCache(cacheName, DEFAULT_CAPACITY, expire, timeUnit);
} public static Cache getCache(String cacheName, int capacity, long expire, TimeUnit timeUnit) {
Cache cache = cacheManager.getIfPresent(cacheName);
if (null == cache) {
cache = CacheBuilder.newBuilder()
.maximumSize(DEFAULT_CAPACITY)
.expireAfterAccess(expire, timeUnit)
.expireAfterWrite(expire, timeUnit)
.initialCapacity(capacity)
.build();
cacheManager.put(cacheName, cache);
}
return cache;
} public static Object get(String cacheName, String key) {
Cache cache = getCache(cacheName);
return cache.getIfPresent(key);
} public static void put(String cacheName, String key, Object val) {
Cache cache = getCache(cacheName);
cache.put(key, val);
} public static void put(String cacheName, String key, Object val, long expire, TimeUnit timeUnit) {
Cache cache = getCache(cacheName, expire, timeUnit);
cache.put(key, val);
}

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